一篇文章完全搞懂“分布式事务”

时间 2019-11-24

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分布式事务是企业集成中的一个技术难点，也是每个分布式系统架构中都会涉及到的一个东西，特别是在这几年愈来愈火的微服务架构中，几乎能够说是没法避免。面试

本篇文章将经过详解分布式事务的一致性，以及分布式事务实战解决方案，帮助你们搞懂分布式事务，推荐收藏。数据库

01 为何须要分布式事务缓存

因为近十年互联网的发展很是迅速，不少网站的访问愈来愈大，集中式环境已经不能知足业务的须要了，只能按照业务为单位进行数据拆分(包含：垂直拆分与水平拆分)，以及按照业务为单位提供服务，从早期的集中式转变为面向服务架构的分布式应用环境。服务器

举一个典型的例子，阿里的淘宝网站随着访问量愈来愈大，只能按照商品、订单、用户、店铺等业务为单位进行数据库拆分，以及按照业务为单位提供服务接口。架构

这个时候为了完成一个简单的业务功能，好比：购买商品后扣款，有可能须要横跨多个服务，涉及用户订单、商品库存、支付等多个数据库，而这些操做又须要在同一个事务中完，这就涉及到到了分布式事务。并发

本质上来讲，分布式事务就是为了保证不一样资源服务器的数据一致性。框架

02 分布式的一致性理论异步

最先加州大学伯克利分校 Eric Brewer教授提出一个分布式系统特性的CAP理论。分布式

1.CAP 理论的不可能三角微服务

一致性（Consistency）

可用性（Availability）

分区容错性（Partition tolerance）

在分布式系统中，是不存在同时知足一致性 Consistency、可用性 Availability和分区容错性 Partition Tolerance三者的。

一句话总结：一致性、可用性和分区容错在分布式事务中不可兼得。

在绝大多数的场景，都须要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统每每只须要保证最终一致性。

这也是是后来发展出的BASE理论的基础。

2.BASE 理论

Basically Available（基本可用）

Soft state（柔软状态）

Eventually consistent（最终一致性）三个短语的简写。

BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的结论，是基于CAP定理逐步演化而来的，其核心思想是即便没法作到强一致性（Strong consistency），但每一个应用均可以根据自身的业务特色，采用适当的方式来使系统达到最终一致性（Eventual consistency）。

03 分布式事务的解决方案

1.基于XA协议的两阶段提交 2PC(2-phase commit protocol)

XA是一个分布式事务协议，XA中大体分为两部分：事务管理器和本地资源管理器,其中本地资源管理器每每由数据库实现，而事务管理器做为全局的调度者，负责各个本地资源的提交和回滚。

大体的流程：

第一阶段是表决阶段，全部参与者都将本事务可否成功的信息反馈发给协调者；

第二阶段是执行阶段，协调者根据全部参与者的反馈，通知全部参与者，步调一致地在全部分支上提交或者回滚。

优缺点

尽可能保证了数据的强一致，实现成本较低，在各大主流数据库都有本身实现，存在单点故障问题、性能问题、跨数据库问题。

2.事务补偿TCC模式

TCC方案实际上是两阶段提交的一种改进，将整个业务逻辑的每一个分支显式的分红了Try、Confirm、Cancel三个操做。

Try部分完成业务的准备工做，confirm部分完成业务的提交，cancel部分完成事务的回滚，基本原理以下图所示：

优缺点