本文档详细介绍 TDSQL Boundless 的分布式事务实现原理，以及数据亲和性调度如何优化事务性能。
分布式事务原理
事务模型概览
分布式事务设计旨在同时保证正确性与高效性。TDSQL Boundless 对事务的读写和提交链路进行了全面优化。
读写阶段
参与者管理机制
复制组为单位：以 Replication Group 为基本单位管理事务参与者
自动创建上下文：当事务访问特定复制组数据时，自动创建对应的参与者上下文
分散缓存：SQLEngine 层不缓存事务数据，由 TDStore 实现分散缓存
事务执行流程
1.
获取读时间戳：事务执行第一条语句时，从 MC 获取时间戳作为读快照
2.
读写操作：访问数据对应的 Replication Group 的 Leader 副本，在该副本上创建参与者上下文
3.
事务提交：选择其中一个参与者担任协调者，向协调者发送提交请求
数据缓存机制
特性 | 说明 |
提交前缓存 | 事务数据在提交前完全缓存在内存中 |
SQLEngine 不缓存 | SQLEngine 层不缓存事务数据 |
分散缓存 | 由 TDStore 实现分散缓存 |
提交时持久化 | 仅在事务提交阶段进行数据持久化操作 |
提交阶段
2PC 下沉
TDSQL Boundless 将 2PC 的实现完全下沉到 TDStore 层，SQLEngine 不感知事务提交流程。
提交流程：
1.
SQLEngine 提交分布式事务，从参与者中选取一个节点作为协调者
2.
向选定的参与者节点发送提交请求，请求中包含事务涉及的所有参与者列表
3.
接收请求的节点在其复制组内创建协调者上下文
4.
协调者负责向其他参与者发送读写请求，推进完整的 2PC 流程
数据持久化
TDStore 直接使用 Raft log 作为 WAL 日志，数据写入 LSM-Tree 不需要额外写 WAL 日志：
1.
节点重启时从上一记录点回放 Raft Log
2.
数据刷新到磁盘后推进日志点，减少宕机时需回放的日志量
3.
通过单一 Log 实现备机数据同步和故障恢复双重功能
日志式 vs 协商式 2PC
TDSQL Boundless 采用协商式 2PC，相比传统日志式 2PC 具有显著优势：
对比项 | 日志式 2PC | 协商式 2PC (TDSQL Boundless) |
RPC 轮数 | 2轮 (prepare、commit) | 3轮 (prepare、commit、clear 异步) |
日志同步次数 | 参与者2次 + 协调者3次 = 5次 | 参与者同步3次（含1次异步） |
故障处理 | 宕机重启，参与者/协调者回放本地日志即可确定状态 | 宕机重启，参与者回放本地日志即可确定状态；协调者需要通过参与者发送的消息确定状态 |
核心优势：
使用协商式 2PC 避免协调者同步日志带来的开销
保证跨 Replication Group 事务的原子性
日志同步次数从5次降低到3次
数据亲和性调度
亲和性定义
数据亲和性：数据之间存在相关性，例如：
表内部的主键和二级索引
不同表之间的连接键
将相关的数据调度到同一个复制组，可以进行事务优化。
典型案例：表内亲和
场景：用户创建包含 ID、姓名、年龄的表，并在年龄列创建二级索引。
传统方案的问题：
主键索引和二级索引 key 范围相距较远
必须通过 2PC 完成分布式事务
事务执行效率显著低于单机事务
TDSQL Boundless 优化方案：
将关联数据（主键与二级索引）置于同一复制组
查询读写只需向目标复制组发送请求
事务提交只需与单个复制组交互
通过 1PC 协议极大提升事务处理效率
基于数据感知的调度
典型案例分析：
1.
用户创建包含 ID、姓名、年龄的表（表 ID 为100）
2.
在年龄列创建二级索引（索引表 ID 为200）
3.
主键索引 key 前缀为00000064，二级索引 key 前缀000000C8，两者 key 范围相距较远
典型案例：跨表亲和
场景：小数据量商户余额账户表与大数据量商户流水账户表共存。
数据增长处理流程：
1.
初始状态：两表共存于同一节点
2.
数据增长：表开始自动分裂 Region（速度不同）
3.
确保相关性：对 Table 2 的 Region 进行自动分裂，将复制组也做分裂
4. 数据范围对齐：RG1管理数据范围0-5，RG2管理数据范围5-9
5. 负载增加时：RG2迁移至其它节点，实现数据拆分同时保证亲和性
亲和性收益总结
收益 | 说明 |
数据本地化 | 经常被共同操作的数据存放在同一节点 |
减少 RPC | 读写涉及更少的数据移动和 RPC 调用 |
避免分布式事务 | 单复制组内操作无需 2PC |
大幅提升性能 | 显著降低延迟和网络开销 |
