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浅谈:分布式事务

2019年12月03日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

炜惜吧,柯华女儿柯小明照片,艽艽99999 张娇

在如今的分布式盛行的年代,分布式事务永远都是绕不开的一个话题,今天就谈谈分布式事务相关的一致性与实战解决方案。

一、为什么需要分布式事务

由于近十年互联网的发展非常迅速,很多网站的访问量越来越大,集中式环境已经不能满足业务的需要了,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加构的分布式应用环境。

举一个经典的例子,阿里的淘宝网站随着访问量越来越大,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。

 

 这个时候,为了完成一个简单的业务功能,比如:购买商品后扣款,有可能需要横跨多个服务,涉及用户订单、商品库存、支付等多个数据库,而这些操作又需要再同一个事务中完成,这就涉及到了分布式事务。

本质上来说,分布式事务就是为了保证不同资源服务器的数据一致性。

二、分布式的一致性理论

最早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。

1、cap理论的不可能三角

 

(1)一致性(consistency)

(2)可用性(availability)

(3)分区容错性(partition tolerance)

在分布式系统中,是不存在同时满足一致性consistency、可用性availability和分区容错性partition tolerance三者的。

一句话总结:一致性、可用性和分区容错再分布式事务中不可兼得。再绝大多数的场景,都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性,系统往往只需要保证最终一致性。这也是后来发展出来的base理论的基础

2、base理论

 

(1)basically available(基本可用)

(2)soft state(柔软状态)

(3)eventually consistent(最终一致性)

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,其核心思想是即使无法做到强一致性(strong consistency),但每个应用都可以根据自身的业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终一致性(eventual consistency)

三、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)

xa是一个分布式事务协议,xa中大致分为两部分:事务管理器和本地资源管理器,其中本地资源管理器往往由数据库实现,而事务管理器作为全局的调度者,负责各个本地资源的提交和回滚。

 

 大致的流程:

(1)第一阶段是表决阶段,所有参与者都将本事务能否成功的信息反馈给协调者;

(2)第二阶段是执行阶段,协调者根据所有参与者的反馈,通知所有参与者,步调一致地再所有分支上提交或者回滚。

优缺点:

尽量保证了数据的强一致性,实现成本较低,在各大主流数据库都有自己的实现,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方案其实是两阶段提交的一种改进,将整个业务逻辑的每个分支显式的分成了try、confirm、cancel三个操作。

 

 

 优缺点:

对于代码有侵入性,降低了锁冲突,提高了吞吐量,缺点是有时候并没有那么好实现。

案例:

蚂蚁金服的dts(prepare、commit、rollback)

3、消息队列最终一致性方案

通过异步解耦的方式,通过第三种中间件

 

 案例:

rocketmq、babbitmq等均可实现,rocketmq还有专门的事务型消息,新版的kafka也有。

总之,分布式系统中事务更多的是对cap权衡,在实际应用中,根据业务要求、开发人员情况以及所用框架的不同进行调整。

好了,今天的知识就先分享到这里了。

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