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分布式系统分布式事务

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春哥大魔王
发布2018-04-16 11:43:30
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发布2018-04-16 11:43:30
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文章被收录于专栏:服务端技术杂谈

分布式系统首先面对的问题是分布式事务

当我们采用分布式来提高系统性能时,首先面对的问题是面对和处理分布式事务。

分布式系统处理数据:

  1. 数据分区:把数据块放在不同的服务器上,采用一致性hash;
  2. 数据镜像:让所有服务器都有相同的数据,提供相同的服务;

第一种问题,单台机器出现问题,会存在数据丢失的问题。数据服务的高可用只能通过第二种方式完成数据冗余存储。存储节点越多,跨服务的事务数据一致性就越复杂。

数据不丢失,通过冗余手段,数据的分区都需要数据冗余处理。这就是数据副本:出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到,数据副本是分布式系统解决数据丢失的唯一手段。

结论:

  1. 数据高可用,需要写多份数据;
  2. 多份数据存在数据一致性问题;
  3. 数据一致性引发性能问题;

一致性模型:

  1. 弱一致性:写入一个新值,读操作在数据副本上可能读出来,也可能读不出来。
  2. 最终一致性:写入新值,可能读不出来,在某个时间窗口保证能读出来。
  3. 强一致性:数据一旦写入,任意副本都能读到新值。

前两种一般通过异步方式,最后一种是同步方式。异步代表更好的性能,带来了复杂性。同步代表了简单,但是要考虑性能。

方式:

  1. M/S方式,读写分离,主从;
  2. M/M方式,多个主节点,都做读写;
  3. 2PC/3PC,阶段提交,每个节点都知道自己成功失败,无法知道其他节点状态,需要引入一个协调者统一掌控所有节点的操作结果,最终指示节点是否把操作结果进行真正的提交。
  4. Paxos算法;
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2017-05-19,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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