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谈谈分布式事务TCC机制

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程序大视界
修改2020-08-01 13:29:48
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前言

分布式事务是几乎所有分布式微服务系统中,最棘手也是最重要的一个点了。在讲解分布式事务前,先了解下数据库事务的特性;数据库事务的几个特性:原子性(Atomicity )、一致性( Consistency )、隔离性或独立性( Isolation)和持久性(Durabilily),简称就是ACID。

CAP定理

CAP定理是由加州大学伯克利分校Eric Brewer教授提出来的,他指出WEB服务无法同时满足一下3个属性:

  • 一致性(Consistency) : 客户端知道一系列的操作都会同时发生(生效)
  • 可用性(Availability) : 每个操作都必须以可预期的响应结束
  • 分区容错性(Partition tolerance) : 即使出现单个组件无法可用,操作依然可以完成

具体地讲在分布式系统中,在任何数据库设计中,一个Web应用至多只能同时支持上面的两个属性。显然,任何横向扩展策略都要依赖于数据分区。因此,设计人员必须在一致性与可用性之间做出选择。

BASE理论

在分布式系统中,我们往往追求的是可用性,它的重要程序比一致性要高,那么如何实现高可用性呢? 前人已经给我们提出来了另外一个理论,就是BASE理论,它是用来对CAP定理进行进一步扩充的。BASE理论指的是:

  • Basically Available(基本可用)
  • Soft state(软状态)
  • Eventually consistent(最终一致性)

BASE理论是对CAP中的一致性和可用性进行一个权衡的结果,理论的核心思想就是:我们无法做到强一致,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)。

分布式事务TCC

TCC 其实就是采用的补偿机制,其核心思想是:针对每个操作,都要注册一个与其对应的确认和补偿(撤销)操作。它分为三个阶段:

  • Try 阶段主要是对业务系统做检测及资源预留
  • Confirm 阶段主要是对业务系统做确认提交,Try阶段执行成功并开始执行 Confirm阶段时,默认 Confirm阶段是不会出错的。即:只要Try成功,Confirm一定成功。
  • Cancel 阶段主要是在业务执行错误,需要回滚的状态下执行的业务取消,预留资源释放。

举个例子,假入 Bob 要向 Smith 转账,思路大概是:我们有一个本地方法,里面依次调用 1、首先在 Try 阶段,要先调用远程接口把 Smith 和 Bob 的钱给冻结起来。 2、在 Confirm 阶段,执行远程调用的转账的操作,转账成功进行解冻。 3、如果第2步执行成功,那么转账成功,如果第二步执行失败,则调用远程冻结接口对应的解冻方法 (Cancel)。

Try部分完成业务的准备工作,confirm部分完成业务的提交,cancel部分完成事务的回滚。基本原理如下图所示。

事务开始时,业务应用会向事务协调器注册启动事务。之后业务应用会调用所有服务的try接口,完成一阶段准备。之后事务协调器会根据try接口返回情况,决定调用confirm接口或者cancel接口。如果接口调用失败,会进行重试。

TCC方案让应用自己定义数据库操作的粒度,使得降低锁冲突、提高吞吐量成为可能。 当然TCC方案也有不足之处,集中表现在以下两个方面:

对应用的侵入性强。业务逻辑的每个分支都需要实现try、confirm、cancel三个操作,应用侵入性较强,改造成本高。 实现难度较大。需要按照网络状态、系统故障等不同的失败原因实现不同的回滚策略。为了满足一致性的要求,confirm和cancel接口必须实现幂等。

免费开源tcc-transaction

github上有个Java实现的tcc解决方案的中间件,源码如下:

gihub仓库链接: https://github.com/changmingxie/tcc-transaction

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原始发表:2019-05-13,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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