Unclear Leader选举 当ISR集合为空时，即没有同步副本（Leader也挂了），无法选出下一个Leader，Kafka集群将会失效。...而HW（High Watermark）界定了消费者可见的消息，消费者可以消费小于HW的消息，而大于等于HW的消息将无法消费。HW和LEO的关系是HW一定小于LEO。...在B重启作为Leader之后，收到消息m2。A宕机重启后向成为Leader的B发送Fetch请求，发现自己的HW和B的HW一致，都是2，因此不会进行消息截断，而这也造成了数据不一致。...Leader Epoch 为了解决HW可能造成的数据丢失和数据不一致问题，Kafka引入了Leader Epoch机制，在每个副本日志目录下都有一个leader-epoch-checkpoint文件，用于保存...，即1，小于当前LEO值，所以将发生日志截断，并发送Fetch请求，同步消息m2，避免了消息不一致问题。
，但其他未接到提交请求的那部分参与者则无法执行事务提交。...为了更好地处理两阶段提交的同步阻塞和数据不一致问题，三阶段提交引入了超时机制和准备阶段。...为了更好地处理两阶段提交的同步阻塞和数据不一致问题，三阶段提交引入了超时机制和准备阶段。 与 2PC 只是在协调者引入超时机制不同，3PC 同时在协调者和参与者中引入了超时机制。...，未接收到 ACK 消息且网络不通的参与者无法执行任务，最终导致数据不一致。...），但是支付系统（或仓库系统）操作成功的 ACK 消息回传成功，订单系统操作后的最终结果（成功或失败）未能成功发送给 MQ，此时各系统数据可能不一致，MQ 也需确认各系统的操作结果，若数据一致，则更新消息
， 三阶段和二阶段有以下不同 增加了一个询问阶段，为了尽可能早点发现无法执行操作而中止行为，但是只能减少这种情况发生，不能完全避免 在准备阶段，加入了超时机制，一旦超时，协调者和参与者都会继续执行提交事务...，例如如果有些参与者接收到了请求，有些没有接收到,整个系统然仍处于不一致的，这种情况，往往是自动修复，如果无法修复，就必须有人工参与解决....，为了系统最终达到一致状态而做的努力叫做补偿 补偿分为以下几种 自动恢复,程序根据不一致的环境，通过继续完成未执行的操作，或者回滚已经完成的操作，最终达到一致性 通知运营，如果程序无法自动恢复，并且设计考虑了不一致的场景...第一种就是上图，发送消息之前就把消息进行持久化，标记为待发送，然后发送消息，如果成功，则将消息标记为发送成功，定时任务定时把未发送的消息并将消息发送 ?...第二种就是上图，和第一种不同就是持久化消息的数据库是独立的，并不耦合在业务系统，发送消息前，先发送一个预发送消息，消息管理模块将其持久化,并标记待发送，在发送成功后，标记消息发送成功,定时任务定时从数据库捞取一定时间内未发送的消息
如果所有参与者都准备好，则协调者发送提交请求，并等待所有参与者的响应。在提交阶段，参与者完成事务的提交操作或回滚操作。但是2PC模型有着明显的缺点，例如阻塞、单点故障、数据不一致等问题。...虽然3PC模型相对于2PC模型做了一些优化，但仍然存在一些问题，例如仍有可能出现协调者和参与者之间的通信中断导致的数据不一致等问题。此外，3PC模型引入了更多的通信开销和额外的延迟。...事务处理中出现问题可以采取的操作在分布式事务中，如果参与者在第一阶段中无法响应协调者的消息，或者在第二阶段中无法提交事务，应该采取以下操作：如果参与者在第一阶段中无法响应协调者的消息，那么协调者会启动超时机制...协调者会等待一定的时间，如果超过了指定的时间仍然没有接收到参与者的响应，则认为该参与者发生了故障。协调者可以选择向其他正常工作的参与者发送消息，询问它们是否接收到该消息。...如果参与者在第二阶段中无法提交事务，那么协调者会向其他正常工作的参与者发送回滚消息，要求它们撤销事务。这是为了保证分布式事务的一致性。
commit，相对于两阶段提交虽然降低了同步阻塞，但仍然无法完全避免数据的不一致。...3PC 在去除阻塞的同时也引入了新问题，当参与者接收到 preCommit 消息后，如果网络出现分区，此时协调者所在节点和参与者无法进行正常的网络通信，在这种情况下，该参与者依然会进行事务的提交，这必然出现数据的不一致性...由于其他原因，导致消息存储失败，事务回滚 一致 订单处理成功，消息存储成功，但是 MQ 处理超时，从而 ACK 确认失败，导致发送方本地事务回滚 不一致 对于消息发送的异常情况分析，我们可以看到，使用基于普通消息的最终一致性分布式事务方案无论如何...事物消息 由于传统的处理方式无法解决消息生成者本地事务处理成功与消息发送成功两者的一致性问题，因此事务消息就诞生了，事务消息特性可以看作是两阶段协议的消息实现方式，用以确保在以消息中间件解耦的分布式系统中本地事务的执行和消息的发送...这个过程可以保证在消息发送成功的同时本地事务也一定成功执行，但事务粒度不好控制，而且会导致性能急剧下降，同时依然无法解决本地事务执行与消息发送的原子性问题。
参与者节点正式完成操作，并释放在整个事务期间内占用的资源。 参与者节点向协调者节点发送”完成”消息。 协调者节点收到所有参与者节点反馈的”完成”消息后，完成事务。 失败 ?...如果任一参与者节点在第一阶段返回的响应消息为”终止”，或者 协调者节点在第一阶段的询问超时之前无法获取所有参与者节点的响应消息时： 协调者节点向所有参与者节点发出”回滚操作”的请求。...参与者节点利用之前写入的Undo信息执行回滚，并释放在整个事务期间内占用的资源。 参与者节点向协调者节点发送”回滚完成”消息。 协调者节点收到所有参与者节点反馈的”回滚完成”消息后，取消事务。...三阶段提交在两阶段提交的第一阶段与第二阶段之间插入了一个准备阶段，使得原先在两阶段提交中，参与者在投票之后，由于协调者发生崩溃或错误，而导致参与者处于无法知晓是否提交或者中止的“不确定状态”所产生的可能相当长的延时的问题...三阶段提交即是引入了另一个步骤，主持人打电话跟组员通知请准备通过提案，以避免没人知道真实决定而造成决定不一致的失业危机。为什么能够解决二阶段提交的问题呢？
Commit阶段，如果TM收到了参与全局事务的RM返回的失败消息，那么TM直接给Prepare阶段返回成功消息的RM发送回滚消息；反之，则给每个RM发送Commit消息，相应的RM根据TM发送过来的消息指令...数据不一致：如果Commit阶段部分RM没有接收到TM发送的Commit指令，会引起数据不一致。...3PC模型 3PC模型执行流程 3PC模型是把2PC模型的Prepare阶段分为两个阶段，同时引入了超时机制。...RM向TM反馈了No或者等待超时后，TM无法接收到所有参与者的反馈，那么就会中断事务，TM向所有参与者发送 abort 请求，或者响应超时自动中断事务。...TM发送的消息，那么RM就会执行提交事务操作，而不是一直处于占用资源阻塞状态，因而这种机制也会导致数据不一致问题。
数据不一致问题：在提交阶段，当协调者向参与者发送 DoCommit 请求之后，如果发生了局部网络异常，或者在发送提交请求的过程中协调者发生了故障，就会导致只有一部分参与者接收到了提交请求并执行提交操作，...但其他未接到提交请求的那部分参与者则无法执行事务提交。...为了解决两阶段提交的同步阻塞和数据不一致问题，三阶段提交引入了超时机制和准备阶段。 同时在协调者和参与者中引入超时机制。...如果协调者或参与者在规定的时间内没有接收到来自其他节点的响应，就会根据当前的状态选择提交或者终止整个事务。 在第一阶段和第二阶段中间引入了一个准备阶段，也就是在提交阶段之前，加入了一个预提交阶段。...在预提交阶段排除一些不一致的情况，保证在最后提交之前各参与节点的状态是一致的。
数据的双写并不再由服务来完成，服务层异步发出一个消息，通过消息总线发送给一个专门的数据复制服务来写入冗余数据，如上图1-6流程： （1）业务方调用服务，新增数据 （2）服务先插入T1数据 （3）服务向消息总线发送一个异步消息...（1）系统的复杂性增加了，多引入了一个组件（消息总线）和一个服务（专用的数据复制服务） （2）因为返回业务线数据插入成功时，数据还不一定插入到T2中，因此数据有一个不一致时间窗口（这个窗口很短，最终是一致的...冗余表T1”，当第一步成功、第二步失败时，出现的业务影响是“卖家能看到推送的订单，卖家看不到自己的订单” 由于这个生成订单的动作是买家发起的，买家如果看不到订单，会觉得非常奇怪，并且无法支付以推动订单状态的流转...这次不是写日志了，而是向消息总线发送消息，如上图1-4流程所示： （1）写入正表T1 （2）第一步成功后，发送消息msg1 （3）写入反表T2 （4）第二步成功后，发送消息msg2 这次不是需要一个周期扫描的离线工具了...）方案比较复杂，上线引入了消息总线这个组件 （2）线下多了一个订阅总线的检测服务 however，技术方案本身就是一个投入产出比的折衷，可以根据业务对一致性的需求程度决定使用哪一种方法。
第二阶段（commit）：当协调者确认每个参与者都ready后，通知参与者进行commit操作；如果有参与者fail则发送rollback命令，各参与者做回滚。...XA出现的问题：单点故障：一旦事务管理器出现故障，整个系统不可用（参与者都会阻塞住）数据不一致：在阶段二，如果事务管理器支发送了部分commit消息，此时网络发生异常，那么部分参与者接收到commit消息...，也就是说只有 部分参与者提交了事务，使得系统数据不一致。 ...，重新选举的事务管理器无法确定该条消息是否发送提交成功。...三阶段提交：主要是针对两阶段提交的优化，解决了2PC单点故障的问题，但是性能问题和不一致问题仍然没有解决引入了超时机制解决参与者阻塞的问题，超时后本地提交，如果协调者迟迟没有响应，参与者就会自己提交本地事务
即实现本地事务和消息发送的原子性，要么都成功 要么都失败。本地事务与消息发送的原子性是实现可靠消息最终一致性方案的关键问题。...但是还是会有问题:假设你先发送消息，再去操作数据库： 这种情况下无法保证数据库与发送消息的一致性，因为消息有可能发送成功，数据库操作失败。...假设你先操作数据库，再发送消息： 这样看起来可以规避一些问题，如果发送MQ消息失败，抛出异常，导致数据库回滚。但是如果是超时异常，数据库回滚，其实此时MQ已经正常发送了，同样会导致不一致的问题。...针对以上问题的解决方案： 本地消息解决方案： 本地消息表这个方案最初是eBay提出的，此方案的核心是通过本地事务保证数据业务和消息的一致性，然后通过定时任务将消息发送至消息中间件，待确认消息发送给消息方成功再将消息删除...最大努力通知无法保证消息从发出到接收的一致性，只提供消息接收的可靠性机制，最大努力的将消息通知给接收方，当消息无法被接收方接收时，由接收方主动查询消息(业务处理结果)
所以，正常提交时，事务的完整流程图如下： （2）事务回滚： 如果任意一个参与者节点在第一阶段返回的消息为中止，或者协调者节点在第一阶段的询问超时之前无法获取所有参与者节点的响应消息时，那么这个事务将会被回滚...数据不一致问题依然存在，当在参与者收到 preCommit 请求后等待 doCommit 指令时，此时如果协调者请求中断事务，而协调者因为网络问题无法与参与者正常通信，会导致参与者继续提交事务，造成数据不一致...如果失败，由TCC框架进行重试补偿 存在极低概率在CC环节彻底失败，则需要定时任务或人工介入 4、TCC的注意事项： （1）允许空回滚： 空回滚出现的原因是 Try 超时或者丢包，导致...但按照前面允许空回滚的逻辑，回滚会返回成功，事务管理器认为事务已回滚成功，所以此时应该拒绝执行空回滚之后到来的 Try 操作，否则会产生数据不一致。...这样可以避免以下两种情况导致的数据不一致性： 业务处理成功、事务消息发送失败 业务处理失败、事务消息发送成功 2、本地消息表的执行流程： ① 事务主动方在同一个本地事务中处理业务和写消息表操作 ② 事务主动方通过消息中间件
2PC模型中可能出现的数据不一致问题在2PC模型中，第一阶段是准备阶段。在这个阶段，协调者向参与者发送准备请求，要求参与者准备进行事务提交。...如果协调者在第一阶段崩溃，以下情况可能发生：参与者等待超时：参与者可能一直等待协调者的消息，如果协调者崩溃，参与者可能会无限期地等待下去。...如果协调者崩溃后，参与者可能会提交自己的事务，因为它无法得知协调者是否要求回滚事务。由于以上情况，数据不一致的情况是可能发生的。...而在三阶段提交中，引入了一个额外的阶段：预提交阶段。在预提交阶段，事务向所有节点发送预提交请求，并等待所有节点的预提交响应。...尽管三阶段提交能够解决二阶段提交存在的部分问题（如脑裂问题），但同时也引入了更多的复杂性和潜在的性能损失。因此，在性能要求较高的场景下，相对于二阶段提交，三阶段提交会带来更低的性能。
相关 《内存避障：一个内存乱序实例》 《内存避障的前世今生》 0 总结 单核下的指令多队列可能造成单核无法保证顺序一致性的问题，如果单核都无法保证，那多核肯定也有一样的问题了。...这样写的动作就变成全异步了，同时也会发生数据不一致的问题（现在是最终一致性，处理完stroebuffer、invalid queue才最终一致）。...这里背景知识比较多，这里做下总结： 需要注意的是： MESI本身是强一致性协议，任何数据不一致的问题都不会发生。...，然后Invalidate并不是马上处理，而只是加入了队列，也就是说其实不是立刻让本CPU的缓存数据失效，而是等CPU处理无效队列里的无效消息时再失效。...空 p1执行write S状态：写storebuffer；发送"I" E状态：直接写入缓存即可 *result=213 *result失效 p2执行check 异常：*result == 213 or
两阶段协议的问题 单点故障：一旦事务管理器出现故障，整个系统不可用（参与者都会阻塞住） 数据不一致：在阶段二，如果事务管理器只发送了部分commit消息，此时网络发生异常，那么只有部分参与者接收到commit...消息，也就是说只有部分参与者提交了事务，使得系统数据不一致。...响应时间较长：参与者和协调者资源都被锁住，提交或者回滚之后才能释放 不确定性：当协事务管理器发送commit之后，并且此时只有一个参与者收到了commit，那么当该参与者与事务管理器同时宕机之后，重新选举的事务管理器无法确定该条消息是否提交成功...三阶段协议 主要是针对两阶段的优化，解决了2PC单点故障的问题，但是性能问题和不一致问题仍然没有根本解决引入了超时机制解决参与者阻塞的问题，超时后本地提交，2pc只有协调者有超时机制 第一阶段：CanCommit...然后向所有的参与者节点发送"doCommit"请求，参与者节点在收到提交请求后就会各自执行事务提交操作，并向协调者节点反馈“Ack”消息，协调者收到所有参与者的Ack消息后完成事务。
：参与者利用Undo信息来执行事务回滚，并释放事务资源 反馈事务回滚结果：参与者在完成事务回滚之后，向协调者发送Ack消息 中断事务：协调者接收到所有参与者反馈的Ack消息之后，中断事务 网上看来的西方教堂结婚一个桥段很好的描述了...于是，这部分收到了Commit请求的参与者就会进行事务的提交，而其他没有收到Commit请求的参与者则无法进行事务提交，于是整个分布式系统便出现了数据不一致性现象。...参与者在完成事务回滚之后，向协调者发送Ack消息。 中断事务。 协调者接收到所有参与者反馈的Ack消息后，中断事务。 需要注意的是，一旦进入阶段三，可能会存在以下两种故障。...三阶段提交协议的缺点： 三阶段提交协议在去除阻塞的同时也引入了新的问题，那就是在参与者接收到preCommit消息后，如果网络出现分区，此时协调者所在的节点和参与者无法进行正常的网络通信，在这种情况下，...；超过半数的accpetor值都为空才提交自身要写入的值，否则选择非空值里版本号最大的值提交，最大的区别在于是提交的值是自身的还是使用以前提交的。
数据不一致，虽然解决了上面几个问题，但是由于分布式系统存在很多网络抖动和调用失败场景还是会有数据不一致的情况，下面分为协调者、参与者、网络等故障来详细分析一下： 1、协调者发送准备命令前挂掉 这种相当于事务直接没有开始...9、协调者发送提交或回滚命令后挂掉，且收到消息的参与者挂掉 这种情况重新选举协调者后，没有收到消息的参与者没有执行事务，但是协调者无法确定收到消息的参与者执行第二阶段的提交或回滚到底是否成功，就会出现事务不一致的情况...1、3PC是非阻塞协议 好的，就是为了解决了资源占用问题，主要也就是引入了参与者超时机制 2、 第一阶段与第二阶段之间插入了一个准备阶段 解决了在两阶段提交中，参与者在投票之后，由于协调者发生崩溃或错误...可见本地消息表也会出现数据不一致的情况，尽量保证最终一致性。 消息队列 此方案的意思是通过支持事务的消息队列来实现分布式事务。 ?...生产者会根据事务的执行结果来决定发送提交或者回滚到消息 生产者需要提供一个查询事务状态接口，如果一段时间内半消息没有收到任何操作请求，那么 MQ 会通过查询接口获得发送方事务执行结果。
网络分区的情况下，主库的数据无法同步给从库，此时2个库数据是不一致的，如果此允许2个库都可以对外提供服务（可用性），那么访问到的数据是不一致的。 所以CAP无法同时满足。...事务不一致的问题：阶段2中部分参与者收到了commit信息，此时协调者挂了或者网络问题，导致其他协调者无法收到commit请求，这个过程中，多个协调者中数据是不一致的，解决方式：协调者、参与者要高可用，...1.3. 2PC一些异常情况 (1)、情况1：step1-2-4超时，导致A无法收到C已登录的消息 此时A不知道C是什么情况，但是2PC中协调者这边有超时机制，如果协调者给参与者发送信息，长时间得不到回应时...(4)、情况4：step2-2-1出现问题，C网络故障 此时C收不到A发送过来的消息，结果是导致A和B都已经进入房间了，就缺C了，游戏无法正常开始，导致最终的结果和期望的结果无法一致（期望3个人一起玩游戏...(2)、数据不一致的问题 commit阶段，协调者或者参与者挂掉，都可能导致最终数据不一致的问题。
数据不一致问题： 在提交阶段，当协调者向参与者发送 DoCommit 请求之后，如果发生了局部网络异常，或者在发送提交请求的过程中协调者发生了故障，就会导致只有一部分参与者接收到了提交请求并执行提交操作...，但其他未接到提交请求的那部分参与者则无法执行事务提交。...为了解决两阶段提交的同步阻塞和数据不一致问题，三阶段提交引入了超时机制和准备阶段 。 同时在协调者和参与者中引入超时机制。...如果协调者或参与者在规定的时间内没有接收到来自其他节点的响应，就会根据当前的状态选择提交或者终止整个事务。 在第一阶段和第二阶段中间引入了一个准备阶段，也就是在提交阶段之前，加入了一个预提交阶段。...在预提交阶段排除一些不一致的情况，保证在最后提交之前各参与节点的状态是一致的。
如果指定了自定义分区类partitoner.class, 则按照自定义分区类的实现来获得 partition 消息的发送方式 producer 发送流程如下: producer 发送消息的时候默认是异步的...数量， 这两点是无法避免的并且属于计划之中的。...它的默认值是5分钟，表示Consumer 如果在5分钟之内无法消费完 poll 返回的消息，那么 Consumer 会主动发起 leave group 的请求，Coordinator 也会开启新一轮 Rebalance...在0.10.1.0之后就引入了一个单独的线程来完成 Heartbeat Request。...HW 机制定义了消息的可见性， 但是在某些情况下会出现数据丢失/数据不一致的问题。
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