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分布式之事务解决方案

前言

上一篇:《分布式之Zookeeper核心原理详解》我们对于zookeeper的一致性协议Zab与原子广播,以及根据其原理的一些运用场景有了一个清晰的认知。这一篇还是围绕着分布式一致性这个话题来讨论,那就是分布式事务问题。

本文主要对以下问题进行介绍:

  • 事务的基本介绍。
  • 分布式事务是什么?
  • 分布式事务有哪些解决方案?
  • 分布式事务有哪些开源组件?

事务的基本介绍

基本概念

数据库事务(Database Transaction) ,是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,要么完全地执行,要么完全地不执行。事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成,否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元,可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务,必须满足所谓的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性。事务是数据库运行中的逻辑工作单位,由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。

事务的四大特征:ACID

  • 原子性(atomicity)
  • 一致性(consistency)
  • 隔离性(isolation)
  • 持久性(durability)

原子性(atomicity)

原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功,要么全部失败回滚,因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库,如果操作失败则不能对数据库有任何影响。

一致性(consistency)

一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态,也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。

隔离性(isolation)

隔离性是当多个用户并发访问数据库时,比如操作同一张表时,数据库为每一个用户开启的事务,不能被其他事务的操作所干扰,多个并发事务之间要相互隔离。

持久性(durability)

持久性是指一个事务一旦被提交了,那么对数据库中的数据的改变就是永久性的,即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。

数据库事务产生的问题

在数据库执行中,多个并发执行的事务如果涉及到同一份数据的读写就容易出现数据不一致的情况,不一致的异常现象有以下几种。

脏读

是指一个事务中访问到了另外一个事务未提交的数据。例如事务 T1 中修改的数据项在尚未提交的情况下被其他事务(T2)读取到,如果 T1 进行回滚操作,则 T2 刚刚读取到的数据实际并不存在。

不可重复读

是指一个事务读取同一条记录2次,得到的结果不一致。例如事务T1第一次读取数据,接下来T2对其中的数据进行了更新或者删除,并且Commit成功。这时候T1再次读取这些数据,那么会得到 T2 修改后的数据,发现数据已经变更,这样 T1 在一个事务中的两次读取,返回的结果集会不一致。

幻读

是指一个事务读取 2 次,得到的记录条数不一致。例如事务 T1 查询获得一个结果集,T2 插入新的数据,T2 Commit 成功后,T1 再次执行同样的查询,此时得到的结果集记录数不同。

脏读、不可重复读和幻读有以下的包含关系,如果发生了脏读,那么幻读和不可重复读都有可能出现。 ❞

隔离级别

SQL标准根据三种不一致的异常现象,将隔离性定义为四个「隔离级别(IsolationLevel)」,隔离级别和数据库的性能呈反比,隔离级别越低,数据库性能越高;而隔离级别越高,数据库性能越差,具体如下:

(1)Read uncommitted 读未提交

在该级别下,一个事务对数据修改的过程中,不允许另一个事务对该行数据进行修改,但允许另一个事务对该行数据进行读,不会出现更新丢失,但会出现脏读、不可重复读的情况。

(2)Read committed 读已提交

在该级别下,未提交的写事务不允许其他事务访问该行,不会出现脏读,但是读取数据的事务允许其他事务访问该行数据,因此会出现不可重复读的情况。

(3)Repeatable read 可重复读

在该级别下,在同一个事务内的查询都是和事务开始时刻一致的,保证对同一字段的多次读取结果都相同,除非数据是被本身事务自己所修改,不会出现同一事务读到两次不同数据的情况。因为没有约束其他事务的新增Insert操作,所以SQL标准中可重复读级别会出现幻读。值得一提的是,可重复读是MySQLInnoDB引擎的默认隔离级别,但是在 MySQL 额外添加了间隙锁(Gap Lock),可以防止幻读。

(4)Serializable 序列化

该级别要求所有事务都必须串行执行,可以避免各种并发引起的问题,效率也最低。对不同隔离级别的解释,其实是为了保持数据库事务中的隔离性(Isolation),目标是使并发事务的执行效果与串行一致,隔离级别的提升带来的是并发能力的下降,两者是负相关的关系。

示例

典型例子:A账户转给B账户 1000元,A账户需要扣款1000,B账户需要增加1000元。这两个操作就需要保持一致,要么一起失败,要么一起成功。在一台机器上我们可以用基础事务就可以解决这个问题。

但是如果A账户和B账户在不同服务器上呢?这个怎么解决一致性问题?那么这就是使用分布式而产生的问题之一,分布式事务问题。

分布式事务是什么

顾名思义,分布式事务关注的是分布式场景下如何处理事务,是指事务的参与者、支持事务操作的服务器、存储等资源分别位于分布式系统的不同节点之上。

简单来说,分布式事务就是一个业务操作,是由多个细分操作完成的,而这些细分操作又分布在不同的服务器上;事务,就是这些操作要么全部成功执行,要么全部不执行。

分布式系统解决了海量数据服务对扩展性的要求,但是增加了架构上的复杂性,在这一点上,分布式事务就是典型的体现。

在实际开发中,分布式事务产生的原因主要来源于存储和服务的拆分。

存储层拆分

「存储层拆分」,最典型的就是数据库分库分表,一般来说,当单表容量达到千万级,就要考虑数据库拆分,从单一数据库变成多个分库和多个分表。在业务中如果需要进行跨库或者跨表更新,同时要保证数据的一致性,就产生了分布式事务问题。

服务层拆分

服务层拆分也就是业务的服务化,系统架构的演进是从集中式到分布式,业务功能之间越来越解耦合。

比如电商网站系统,业务初期可能是一个单体工程支撑整套服务,但随着系统规模进一步变大,参考康威定律,大多数公司都会将核心业务抽取出来,以作为独立的服务。商品、订单、库存、账号信息都提供了各自领域的服务,业务逻辑的执行散落在不同的服务器上。

用户如果在某网站上进行一个下单操作,那么会同时依赖订单服务、库存服务、支付扣款服务,这几个操作如果有一个失败,那下单操作也就完不成,这就需要分布式事务来保证了。

分布式事务解决方案

分布式事务的解决方案,典型的有两阶段和三阶段提交协议、 TCC 分段提交,和基于消息队列的最终一致性设计。

  • 2PC 两阶段提交
  • 3PC 三阶段提交
  • TCC 分段提交
  • 基于消息补偿的最终一致性
  • 不要求最终一致性的柔性事务

2PC 两阶段提交

两阶段提交(2PC,Two-phase Commit Protocol)是非常经典的强一致性、中心化的原子提交协议,在各种事务和一致性的解决方案中,都能看到两阶段提交的应用。

3PC 三阶段提交

三阶段提交协议(3PC,Three-phase_commit_protocol)是在2PC之上扩展的提交协议,主要是为了解决两阶段提交协议的阻塞问题,从原来的两个阶段扩展为三个阶段,增加了超时机制。

TCC 分段提交

TCC是一个分布式事务的处理模型,将事务过程拆分为Try、Commit、Cancel三个步骤,在保证强一致性的同时,最大限度提高系统的可伸缩性与可用性。

上面这几种后面会写这方面的文章详细介绍,下面介绍常用的一致性解决方案。❞

基于可靠消息的最终一致性方案概述

在电商领域等互联网场景下,传统的事务在数据库性能和处理能力上都暴露出了瓶颈。柔性事务有两个特性:基本可用和柔性状态。所谓基本可用是指分布式系统出现故障的时候允许损失一部分的可用性。柔性状态是指允许系统存在中间状态,这个中间状态不会影响系统整体的可用性,比如数据库读写分离的主从同步延迟等。柔性事务的一致性指的是最终一致性。❞

  • 实现:业务处理服务在业务事务提交之前,向实时消息服务请求发送消息,实时消息服务只记录消息数据,而不是真正的发送。业务处理服务在业务事务提交之后,向实时消息服务确认发送。只有在得到确认发送指令后,实时消息服务才会真正发送。
  • 消息:业务处理服务在业务事务回滚后,向实时消息服务取消发送。消息发送状态确认系统定期找到未确认发送或者回滚发送的消息,向业务处理服务询问消息状态,业务处理服务根据消息ID或者消息内容确认该消息是否有效。被动方的处理结果不会影响主动方的处理结果,被动方的消息处理操作是幂等操作。
  • 成本:可靠的消息系统建设成本,一次消息发送需要两次请求,业务处理服务需要实现消息状态回查接口。
  • 优点:消息数据独立存储,独立伸缩,降低业务系统和消息系统之间的耦合。对最终一致性时间敏感度较高,降低业务被动方的实现成本。兼容所有实现JMS标准的MQ中间件,确保业务数据可靠的前提下,实现业务的最终一致性,理想状态下是准实时的一致性。

TCC事务补偿型方案

  • 实现:一个完整的业务活动由一个主业务服务于若干的从业务服务组成。主业务服务负责发起并完成整个业务活动。从业务服务提供TCC型业务操作。业务活动管理器控制业务活动的一致性,它登记业务活动的操作,并在业务活动提交时确认所有的TCC型操作的Confirm操作,在业务活动取消时调用所有TCC型操作的Cancel操作。
  • 成本:实现TCC操作的成本较高,业务活动结束的时候Confirm和Cancel操作的执行成本。业务活动的日志成本。
  • 使用范围:强隔离性,严格一致性要求的业务活动。适用于执行时间较短的业务,比如处理账户或者收费等等。
  • 特点:不与具体的服务框架耦合,位于业务服务层,而不是资源层,可以灵活的选择业务资源的锁定粒度。TCC里对每个服务资源操作的是本地事务,数据被锁住的时间短,可扩展性好,可以说是为独立部署的SOA服务而设计的。

最大努力通知型

  • 实现:业务活动的主动方在完成处理之后向业务活动的被动方发送消息,允许消息丢失。业务活动的被动方根据定时策略,向业务活动的主动方查询,恢复丢失的业务消息。
  • 约束:被动方的处理结果不影响主动方的处理结果。
  • 成本:业务查询与校对系统的建设成本。使用范围:对业务最终一致性的时间敏感度低。跨企业的业务活动。
  • 特点:业务活动的主动方在完成业务处理之后,向业务活动的被动方发送通知消息。主动方可以设置时间阶梯通知规则,在通知失败后按规则重复通知,知道通知N次后不再通知。主动方提供校对查询接口给被动方按需校对查询,用户恢复丢失的业务消息。
  • 适用范围:银行通知,商户通知。

分布式事务有哪些开源组件

分布式事务开源组件应用比较广泛的是蚂蚁金服开源的Seata,也就是Fescar,前身是阿里中间件团队发布的TXC(TaobaoTransactionConstructor)和升级后的 GTS(Global Transaction Service)。

Seata的设计思想是把一个分布式事务拆分成一个包含了若干分支事务(BranchTransaction)的全局事务(GlobalTransaction)。分支事务本身就是一个满足 ACID 的 本地事务,全局事务的职责是协调其下管辖的分支事务达成一致,要么一起成功提交,要么一起失败回滚。

在Seata中,全局事务对分支事务的协调基于两阶段提交协议,类似数据库中的XA规范,XA规范定义了三个组件来协调分布式事务,分别是 AP 应用程序、TM 事务管理器、RM 资源管理器、CRM 通信资源管理器。关于 XA 规范的详细内容。你们可以去查阅相关资料。

总结

今天介绍了分布式事务的概念,回顾了数据库事务和不同隔离级别,以及分布式事务产生的原因,最后介绍了分布式事务的几种解决方案。

参考资料:https://www.cnblogs.com/bluemiaomiao/p/11216380.html

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