【分布式事务系列九】聊聊分布式事务

#0 系列目录#

• 分布式事务
• 【分布式事务系列一】提出疑问和研究过程
• 【分布式事务系列二】Spring事务管理器PlatformTransactionManager
• 【分布式事务系列三】Spring的事务体系
• 【分布式事务系列四】分布式事务的概念
• 【分布式事务系列五】jotm的分布式案例
• 【分布式事务系列六】jotm分布式事务源码分析
• 【分布式事务系列七】Atomikos的分布式案例
• 【分布式事务系列八】JTA深度历险-原理与实现
• 【分布式事务系列九】聊聊分布式事务

#1 什么是事务# 事务就是一个会话过程当中，对上下文的影响是一致的，要么全部的更改都作了，要么全部的更变都撤销掉。就要么生，要么死。没有半死不死的中间不可预期状态。

事务是为了保障业务数据的完整性和准确性的。

#2 分布式事务# 分布式事务，常见的两个处理办法就是两段式提交和补偿。

两段式提交典型的就是XA，有个事务协调器，告诉你们，来都准备好提交，你们回复，都准备好了，而后协调器告诉你们，一块儿提交，你们都提交了。

补偿比较好理解，先处理业务，而后定时或者回调里，检查状态是否是一致的，若是不一致采用某个策略，强制状态到某个结束状态（通常是失败状态），而后就世界太平了。典型的就是冲正操做。

好比对数据库来讲，有redo日志的。若是某个数据库这时候宕机了，那么它重启的时候，先执行检查，也会把上一次的这些操做都提交掉的。因此各个点的数据都是一致的。

1. 问题 1：好比 一个业务要调用不少的服务都是写操做，若是有其中一个写的服务失败了，怎么办 ？假设 4个写的吧，有2个写失败了。

淘宝之类的网站通常的作法是，若是4个都成功才算成功，那么此次提交时4个写都设置成一个中间状态，先允许不一致。而后4个执行完成了之后，回调或是定时任务里检查这4个数据是否是一致的，若是一致就所有置为成功状态，若是不一致就所有置为失败。

复杂的业务交互过程当中，不建议使用强一致性的分布式事务。解决分布式事务的最好办法就是不考虑分布式事务。就像刚说的问题同样，把分布式的事务过程拆解成多个中间状态，中间状态的东西不容许用户直接操做，等状态都一致成功，或者检测到不一致的时候所有失败掉。就解耦了这个强一致性的过程。

解决分布式事务的最好办法就是不考虑分布式事务。拆分，大的业务流程，转化成几个小的业务流程，而后考虑最终一致性。

2. 问题2：分布式事务是本身开发的，仍是数据库自带的？

1. 只要一个处理逻辑能保证要么成功，要么跟什么也没作同样，都算是事务。数据库事务，MQ也有事务。你本身甚至能够写个程序生成两个文件，要么都生成了，要么都删掉不留痕迹，这也算是事务。
2. 分布式事务这一块有个XA规范，实现XA接口的事务，均可以加入到一个分布式事务中，被XA容器管理起来。
3. 补偿的办法，须要具体状况具体分析，没有一个各类场合都适用的框架。

分布式事务是指会涉及到操做多个数据库的事务。其实就是将对同一库事务的概念扩大到了对多个库的事务。目的是为了保证分布式系统中的数据一致性。分布式事务处理的关键是必须有一种方法能够知道事务在任何地方所作的全部动做，提交或回滚事务的决定必须产生统一的结果（所有提交或所有回滚）。

在分布式系统中，各个节点之间在物理上相互独立，经过网络进行沟通和协调。因为存在事务机制，能够保证每一个独立节点上的数据操做能够知足ACID。可是，相互独立的节点之间没法准确的知道其余节点中的事务执行状况。因此从理论上讲，两台机器理论上没法达到一致的状态。若是想让分布式部署的多台机器中的数据保持一致性，那么就要保证在全部节点的数据写操做，要不所有都执行，要么所有的都不执行。可是，一台机器在执行本地事务的时候没法知道其余机器中的本地事务的执行结果。因此他也就不知道本次事务到底应该commit仍是 roolback。因此，常规的解决办法就是引入一个“协调者”的组件来统一调度全部分布式节点的执行。

#3 XA规范# X/Open 组织（即如今的 Open Group ）定义了分布式事务处理模型。 X/Open DTP 模型（ 1994 ）包括应用程序（ AP ）、事务管理器（ TM ）、资源管理器（ RM ）、通讯资源管理器（ CRM ）四部分。通常，常见的事务管理器（ TM ）是交易中间件，常见的资源管理器（ RM ）是数据库，常见的通讯资源管理器（ CRM ）是消息中间件。

一般把一个数据库内部的事务处理，如对多个表的操做，做为本地事务看待。数据库的事务处理对象是本地事务，而分布式事务处理的对象是全局事务。所谓全局事务，是指分布式事务处理环境中，多个数据库可能须要共同完成一个工做，这个工做便是一个全局事务，例如，一个事务中可能更新几个不一样的数据库。对数据库的操做发生在系统的各处但必须所有被提交或回滚。此时一个数据库对本身内部所作操做的提交不只依赖自己操做是否成功，还要依赖与全局事务相关的其它数据库的操做是否成功，若是任一数据库的任一操做失败，则参与此事务的全部数据库所作的全部操做都必须回滚。通常状况下，某一数据库没法知道其它数据库在作什么，所以，在一个 DTP 环境中，交易中间件是必需的，由它通知和协调相关数据库的提交或回滚。而一个数据库只将其本身所作的操做（可恢复）影射到全局事务中。

XA 就是 X/Open DTP 定义的交易中间件与数据库之间的接口规范（即接口函数），交易中间件用它来通知数据库事务的开始、结束以及提交、回滚等。 XA 接口函数由数据库厂商提供。

二阶提交协议 和 三阶提交协议 就是根据这一思想衍生出来的。能够说二阶段提交其实就是实现 XA分布式事务 的关键(确切地说：两阶段提交主要保证了分布式事务的原子性：即全部结点要么全作要么全不作)。

##3.1 2PC## 二阶段提交(Two-phaseCommit)是指，在计算机网络以及数据库领域内，为了使基于分布式系统架构下的全部节点在进行事务提交时保持一致性而设计的一种算法(Algorithm)。一般，二阶段提交也被称为是一种协议(Protocol))。在分布式系统中，每一个节点虽然能够知晓本身的操做时成功或者失败，却没法知道其余节点的操做的成功或失败。当一个事务跨越多个节点时，为了保持事务的ACID特性，须要引入一个做为协调者的组件来统一掌控全部节点(称做参与者)的操做结果并最终指示这些节点是否要把操做结果进行真正的提交(好比将更新后的数据写入磁盘等等)。所以， 二阶段提交的算法思路能够归纳为：参与者将操做成败通知协调者，再由协调者根据全部参与者的反馈情报决定各参与者是否要提交操做仍是停止操做。

所谓的两个阶段是指：第一阶段：准备阶段(投票阶段) 和第二阶段：提交阶段（执行阶段）。

###3.1.1 第一阶段： 准备阶段(投票阶段) ### 事务协调者(事务管理器)给每一个参与者(资源管理器)发送Prepare消息，每一个参与者要么直接返回失败(如权限验证失败)，要么在本地执行事务，写本地的redo和undo日志，但不提交，到达一种“万事俱备，只欠东风”的状态。

能够进一步将准备阶段分为如下三个步骤：

1. 协调者节点向全部参与者节点询问是否能够执行提交操做(vote)，并开始等待各参与者节点的响应。

2. 参与者节点执行询问发起为止的全部事务操做，并将Undo信息和Redo信息写入日志。（注意：若成功这里其实每一个参与者已经执行了事务操做）

3. 各参与者节点响应协调者节点发起的询问。若是参与者节点的事务操做实际执行成功，则它返回一个”赞成”消息；若是参与者节点的事务操做实际执行失败，则它返回一个”停止”消息。

###3.1.2 第二阶段： 提交阶段（执行阶段）### 若是协调者收到了参与者的失败消息或者超时，直接给每一个参与者发送回滚(Rollback)消息；不然，发送提交(Commit)消息；参与者根据协调者的指令执行提交或者回滚操做，释放全部事务处理过程当中使用的锁资源。(注意:必须在最后阶段释放锁资源)

当协调者节点从全部参与者节点得到的相应消息都为”赞成”时:

1. 协调者节点向全部参与者节点发出”正式提交(commit)”的请求。

2. 参与者节点正式完成操做，并释放在整个事务期间内占用的资源。

3. 参与者节点向协调者节点发送”完成”消息。

4. 协调者节点受到全部参与者节点反馈的”完成”消息后，完成事务。

若是任一参与者节点在第一阶段返回的响应消息为”停止”，或者 协调者节点在第一阶段的询问超时以前没法获取全部参与者节点的响应消息时：

1. 协调者节点向全部参与者节点发出”回滚操做(rollback)”的请求。

2. 参与者节点利用以前写入的Undo信息执行回滚，并释放在整个事务期间内占用的资源。

3. 参与者节点向协调者节点发送”回滚完成”消息。

4. 协调者节点受到全部参与者节点反馈的”回滚完成”消息后，取消事务。

无论最后结果如何，第二阶段都会结束当前事务。

###3.1.3 缺点### 二阶段提交看起来确实可以提供原子性的操做，可是不幸的事，二阶段提交仍是有几个缺点：

1. 同步阻塞问题：执行过程当中，全部参与节点都是事务阻塞型的。当参与者占有公共资源时，其余第三方节点访问公共资源不得不处于阻塞状态。

2. 单点故障：因为协调者的重要性，一旦协调者发生故障。参与者会一直阻塞下去。尤为在第二阶段，协调者发生故障，那么全部的参与者还都处于锁定事务资源的状态中，而没法继续完成事务操做。（若是是协调者挂掉，能够从新选举一个协调者，可是没法解决由于协调者宕机致使的参与者处于阻塞状态的问题）

3. 数据不一致：在二阶段提交的阶段二中，当协调者向参与者发送commit请求以后，发生了局部网络异常或者在发送commit请求过程当中协调者发生了故障，这回致使只有一部分参与者接受到了commit请求。而在这部分参与者接到commit请求以后就会执行commit操做。可是其余部分未接到commit请求的机器则没法执行事务提交。因而整个分布式系统便出现了数据部一致性的现象。

4. 二阶段没法解决的问题：协调者再发出commit消息以后宕机，而惟一接收到这条消息的参与者同时也宕机了。那么即便协调者经过选举协议产生了新的协调者，这条事务的状态也是不肯定的，没人知道事务是否被已经提交。

因为二阶段提交存在着诸如同步阻塞、单点问题、脑裂等缺陷，因此，研究者们在二阶段提交的基础上作了改进，提出了三阶段提交。

##3.2 3PC## 三阶段提交（Three-phase commit），也叫三阶段提交协议（Three-phase commit protocol），是二阶段提交（2PC）的改进版本。

与两阶段提交不一样的是，三阶段提交有两个改动点：

1. 引入超时机制。同时在协调者和参与者中都引入超时机制。
2. 在第一阶段和第二阶段中插入一个准备阶段。保证了在最后提交阶段以前各参与节点的状态是一致的。

也就是说，除了引入超时机制以外，3PC把2PC的准备阶段再次一分为二，这样三阶段提交就有 CanCommit 、 PreCommit 、 DoCommit 三个阶段。

###3.2.1 CanCommit阶段### 3PC的CanCommit阶段其实和2PC的准备阶段很像。协调者向参与者发送commit请求，参与者若是能够提交就返回Yes响应，不然返回No响应。

1. 事务询问 协调者向参与者发送CanCommit请求。询问是否能够执行事务提交操做。而后开始等待参与者的响应。
2. 响应反馈 参与者接到CanCommit请求以后，正常状况下，若是其自身认为能够顺利执行事务，则返回Yes响应，并进入预备状态。不然反馈No。

###3.2.2 PreCommit阶段### 协调者根据参与者的反应状况来决定是否能够进行事务的PreCommit操做。根据响应状况，有如下两种可能。

假如协调者从全部的参与者得到的反馈都是Yes响应，那么就会执行事务的预执行：

1. 发送预提交请求 协调者向参与者发送PreCommit请求，并进入Prepared阶段。
2. 事务预提交 参与者接收到PreCommit请求后，会执行事务操做，并将undo和redo信息记录到事务日志中。
3. 响应反馈 若是参与者成功的执行了事务操做，则返回ACK响应，同时开始等待最终指令。

假若有任何一个参与者向协调者发送了No响应，或者等待超时以后，协调者都没有接到参与者的响应，那么就执行事务的中断：

1. 发送中断请求 协调者向全部参与者发送abort请求。
2. 中断事务 参与者收到来自协调者的abort请求以后（或超时以后，仍未收到协调者的请求），执行事务的中断。

###3.2.3 doCommit阶段### 该阶段进行真正的事务提交，也能够分为如下两种状况。

执行提交：

1. 发送提交请求 协调接收到参与者发送的ACK响应，那么他将从预提交状态进入到提交状态。并向全部参与者发送doCommit请求。
2. 事务提交 参与者接收到doCommit请求以后，执行正式的事务提交。并在完成事务提交以后释放全部事务资源。
3. 响应反馈 事务提交完以后，向协调者发送Ack响应。
4. 完成事务 协调者接收到全部参与者的ack响应以后，完成事务。

中断事务：协调者没有接收到参与者发送的ACK响应（多是接受者发送的不是ACK响应，也可能响应超时），那么就会执行中断事务

1. 发送中断请求 协调者向全部参与者发送abort请求。
2. 事务回滚 参与者接收到abort请求以后，利用其在阶段二记录的undo信息来执行事务的回滚操做，并在完成回滚以后释放全部的事务资源。
3. 反馈结果 参与者完成事务回滚以后，向协调者发送ACK消息。
4. 中断事务 协调者接收到参与者反馈的ACK消息以后，执行事务的中断。

##3.3 2PC与3PC的区别## 相对于2PC，3PC主要解决的单点故障问题，并减小阻塞，由于一旦参与者没法及时收到来自协调者的信息以后，他会默认执行commit。而不会一直持有事务资源并处于阻塞状态。可是这种机制也会致使数据一致性问题，由于，因为网络缘由，协调者发送的abort响应没有及时被参与者接收到，那么参与者在等待超时以后执行了commit操做。这样就和其余接到abort命令并执行回滚的参与者之间存在数据不一致的状况。