分布式事务解决方案（1）- 分布式事务概念

待我称王封你为后i 2022-10-22 13:50 298阅读 0赞

## 1 事务和特性 ##

事务（Transaction）是并发控制的单位，是用户定义的一个操作序列。这些操作要么都做，要么都不做，是一个不可分割的工作单位。在关系数据库中，一个事务可以是一条SQL语句，一组SQL语句或整个程序。当对多个表进行更新的时候，某条执行失败。为了保持数据的完整性，需要使用事务回滚。

事务应该具有4个属性：**原子性、一致性、隔离性、持久性**。这四个属性通常称为**ACID**特性。

*  **原子性**（atomicity）：每个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。
 *  **一致性**（consistency）：事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态，事务的中间状态不能被观察到的。
 *  **隔离性**（isolation）：一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。隔离性又分为四个级别：读未提交(read uncommitted)、读已提交(read committed，解决脏读)、可重复读(repeatable read，解决虚读)、串行化(serializable，解决幻读)。
 *  **持久性**（durability）：持久性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。

任何事务机制在实现时，都应该考虑事务的ACID特性，包括：本地事务、分布式事务，即使不能都很好的满足，也要考虑支持到什么程度。

#### 注意ACID与CAP的区别： ####

CAP定理又称CAP原则，指的是在一个分布式系统中， **Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性）**，三者不可得兼。CAP定理明确了分布式系统所能实现系统的局限性，目前互联网中的很多分布式系统是基于首要满足可用性和分区容忍性而设计的。

ACID里的一致性指的是事务执行前后，数据库完整性，而CAP的一致性，指的是分布式节点的数据的一致性。背景不同，无从可比。

## 2 BASE理论 ##

*  基本可用（Basically Available）: 基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性
 *  软状态（Soft state）: 存在中间状态
 *  最终一致性（Eventually consistent）： 最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。

## 3 事务分类 ##

*  刚性事务：遵循ACID原则，强一致性。
 *  柔性事务：遵循BASE理论，最终一致性；与刚性事务不同，柔性事务允许一定时间内，不同节点的数据不一致，但要求最终一致。

### 4 分布式事务 ###

分布式事务是指事务的参与者，支持事务的服务器，资源服务器分别位于分布式系统的不同节点之上，通常一个分布式事物中会涉及到对多个数据源或业务系统的操作。

## 5 分布式事务产生的场景 ##

### 5.1 跨库事务 ###

跨库事务指的是，一个应用某个功能需要操作多个库，不同的库中存储不同的业务数据。

### 5.2 微服务之间不同数据源增删改操作 ###

微服务之间不同数据源增删改操作，比如同一个业务，通过fegin调用，实现对另外一个微服务的不同数据源进行了增删改操作，同时对本地数据源进行操作，有可能会出现远程调用对其他数据源操作成功，本地数据源操作失败。

### 5.3 分库分表 ###

通常一个库数据量比较大或者预期未来的数据量比较大，都会进行水平拆分，也就是分库分表。

对于分库分表的情况，一般开发人员都会使用一些数据库中间件来降低sql操作的复杂性。如，对于sql：insert into user(id,name) values (1,“tianshouzhi”),(2,“wangxiaoxiao”)。这条sql是操作单库的语法，单库情况下，可以保证事务的一致性。  
但是由于现在进行了分库分表，开发人员希望将1号记录插入分库1，2号记录插入分库2。所以数据库中间件要将其改写为2条sql，分别插入两个不同的分库，此时要保证两个库要不都成功，要不都失败，因此基本上所有的数据库中间件都面临着分布式事务的问题。

## 6 市面上几种方案对比 ##

### 6.1 2PC（强一致性） ###

基于 XA 协议实现的分布式事务，XA 协议中分为两部分：事务管理器和本地资源管理器。其中本地资源管理器往往由数据库实现，比如 Oracle、MYSQL 这些数据库都实现了 XA 接口，而事务管理器则作为一个全局的调度者。

优点：  
**两阶段提交（2PC），对业务侵⼊很小，它最⼤的优势就是对使⽤⽅透明**，用户可以像使⽤本地事务⼀样使⽤基于 XA 协议的分布式事务，能够严格保障事务 ACID 特性。

缺点：  
它是一个**强一致性的同步阻塞协议，事务执⾏过程中需要将所需资源全部锁定，也就是俗称的 刚性事务**。所以它比较适⽤于执⾏时间确定的短事务，整体性能比较差。

一旦事务协调者宕机或者发生网络抖动，会让参与者一直处于锁定资源的状态或者只有一部分参与者提交成功，导致数据的不一致。因此，在⾼并发性能⾄上的场景中，基于 XA 协议的分布式事务并不是最佳选择。

### 6.2 3PC ###

三段提交（3PC）是二阶段提交（2PC）的一种改进版本 ，为解决两阶段提交协议的阻塞问题，上边提到两段提交，当协调者崩溃时，参与者不能做出最后的选择，就会一直保持阻塞锁定资源。

**2PC 中只有协调者有超时机制，3PC 在协调者和参与者中都引入了超时机制，协调者出现故障后，参与者就不会一直阻塞。而且在第一阶段和第二阶段中又插入了一个准备阶段**，保证了在最后提交阶段之前各参与节点的状态是一致的。

虽然 3PC 用超时机制，解决了协调者故障后参与者的阻塞问题，**但与此同时却多了一次网络通信，性能上反而变得更差**，也不太推荐。

### 6.3 TCC ###

所谓的 TCC 编程模式，也是两阶段提交的一个变种，不同的是 TCC 为在业务层编写代码实现的两阶段提交。**TCC 分别指 Try、Confirm、Cancel ，一个业务操作要对应的写这三个方法**。

以下单扣库存为例，Try 阶段去占库存，Confirm 阶段则实际扣库存，如果库存扣减失败 Cancel 阶段进行回滚，释放库存。

TCC 不存在资源阻塞的问题，因为每个方法都直接进行事务的提交，**一旦出现异常通过则 Cancel 来进行回滚补偿**，这也就是常说的补偿性事务。

原本一个方法，现在却需要三个方法来支持，可以看到 **TCC 对业务的侵入性很强，而且这种模式并不能很好地被复用，会导致开发量激增**。还要考虑到网络波动等原因，为保证请求一定送达都会有重试机制，所以考虑到接口的幂等性。

### 6.4 消息事务（最终一致性） ###

消息事务其实就是基于消息中间件的两阶段提交，将本地事务和发消息放在同一个事务里，保证本地操作和发送消息同时成功。下单扣库存原理图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1MjM3NDYzMzU4Mw_size_16_color_FFFFFF_t_70]

*  订单系统向 MQ 发送一条预备扣减库存消息，MQ 保存预备消息并返回成功 ACK
 *  接收到预备消息执行成功 ACK，订单系统执行本地下单操作，为防止消息发送成功而本地事务失败，**订单系统会实现 MQ 的回调接口，其内不断的检查本地事务是否执行成功，如果失败则 rollback 回滚预备消息；成功则对消息进行最终 commit 提交**。
 *  库存系统消费扣减库存消息，执行本地事务，**如果扣减失败，消息会重新投，一旦超出重试次数，则本地表持久化失败消息，并启动定时任务做补偿**。

基于消息中间件的两阶段提交方案，通常用在高并发场景下使用，牺牲数据的强一致性换取性能的大幅提升，不过实现这种方式的成本和复杂度是比较高的，还要看实际业务情况。

### 6.5 Seata ###

Seata 也是从两段提交演变而来的一种分布式事务解决方案，提供了 **AT、TCC、SAGA 和 XA 等事务模式**，这里重点介绍 AT模式。

既然 Seata 是两段提交，那我们看看它在每个阶段都做了点啥？下边我们还以下单扣库存、扣余额举例。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1MjM3NDYzMzU4Mw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
先介绍 Seata 分布式事务的几种角色：

*  Transaction Coordinator(TC): **全局事务协调者**，用来协调全局事务和各个分支事务（不同服务）的状态， 驱动全局事务和各个分支事务的回滚或提交。
 *  Transaction Manager™: **事务管理者**，业务层中用来开启/提交/回滚一个整体事务（在调用服务的方法中用注解开启事务）。
 *  Resource Manager(RM): **资源管理者**，一般指业务数据库代表了一个分支事务（Branch Transaction），管理分支事务与 TC 进行协调注册分支事务并且汇报分支事务的状态，驱动分支事务的提交或回滚。

Seata 实现分布式事务，设计了一个关键角色 UNDO\_LOG （回滚日志记录表），**我们在每个应用分布式事务的业务库中创建这张表，这个表的核心作用就是，将业务数据在更新前后的数据镜像组织成回滚日志，备份在 UNDO\_LOG 表中，以便业务异常能随时回滚。**

### 第一个阶段 ###

比如：下边我们更新 user 表的 name 字段。

update user set name = '小富最帅' where name = '程序员内点事'

**首先 Seata 的 JDBC 数据源代理通过对业务 SQL 解析，提取 SQL 的元数据，也就是得到 SQL 的类型（UPDATE），表（user），条件（where name = ‘程序员内点事’）等相关的信息。**

第一个阶段的流程图 ：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1MjM3NDYzMzU4Mw_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

先查询数据前镜像，根据解析得到的条件信息，生成查询语句，定位一条数据。

select  name from user where name = '程序员内点事'

数据前镜像：  
![在这里插入图片描述][20210322123827523.png]

紧接着执行业务 SQL，根据前镜像数据主键查询出后镜像数据。

select name from user where id = 1

数据后镜像 ：  
![在这里插入图片描述][20210322124049440.png]  
把业务数据在更新前后的数据镜像组织成回滚日志，将业务数据的更新和回滚日志在同一个本地事务中提交，分别插入到业务表和 UNDO\_LOG 表中。

回滚记录数据格式如下：包括 **afterImage 前镜像、beforeImage 后镜像、 branchId 分支事务ID、xid 全局事务ID**。

{ 
        "branchId":641789253,
        "xid":"xid:xxx",
        "undoItems":[
            { 
                "afterImage":{ 
                    "rows":[
                        { 
                            "fields":[
                                { 
                                    "name":"id",
                                    "type":4,
                                    "value":1
                                }
                            ]
                        }
                    ],
                    "tableName":"product"
                },
                "beforeImage":{ 
                    "rows":[
                        { 
                            "fields":[
                                { 
                                    "name":"id",
                                    "type":4,
                                    "value":1
                                }
                            ]
                        }
                    ],
                    "tableName":"product"
                },
                "sqlType":"UPDATE"
            }
        ]
    }

这样就可以保证，任何提交的业务数据的更新一定有相应的回滚日志。

> **在本地事务提交前，各分支事务需向 全局事务协调者 TC 注册分支 ( Branch Id) ，为要修改的记录申请 全局锁 ，要为这条数据加锁，利用 SELECT FOR UPDATE 语句。而如果一直拿不到锁那就需要回滚本地事务。TM 开启事务后会生成全局唯一的 XID，会在各个调用的服务间进行传递。**

有了这样的机制，本地事务分支（Branch Transaction）便可以在全局事务的第一阶段提交，并马上释放本地事务锁定的资源。相比于传统的 XA 事务在第二阶段释放资源，Seata 降低了锁范围提高效率，即使第二阶段发生异常需要回滚，也可以快速 从UNDO\_LOG 表中找到对应回滚数据并反解析成 SQL 来达到回滚补偿。

最后本地事务提交，业务数据的更新和前面生成的 UNDO LOG 数据一并提交，并将本地事务提交的结果上报给全局事务协调者 TC。

### 第二个阶段 ###

第二阶段是根据各分支的决议做提交或回滚：

如果决议是全局提交，此时各分支事务已提交并成功，这时 全局事务协调者（TC） 会向分支发送第二阶段的请求。收到 TC 的分支提交请求，该请求会被放入一个异步任务队列中，并马上返回提交成功结果给 TC。异步队列中会异步和批量地根据 Branch ID 查找并删除相应 UNDO LOG 回滚记录。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1MjM3NDYzMzU4Mw_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
如果决议是全局回滚，过程比全局提交麻烦一点，RM 服务方收到 TC 全局协调者发来的回滚请求，通过 XID 和 Branch ID 找到相应的回滚日志记录，通过回滚记录生成反向的更新 SQL 并执行，以完成分支的回滚。

注意：这里删除回滚日志记录操作，一定是在本地业务事务执行之后。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1MjM3NDYzMzU4Mw_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
总结：  
**在第一阶段：  
seata在第一阶段会拦截SQL并进行解析，具体操作：  
（1）解析业务sql，并分析sql，查出要更新的数据，在更新前生成前镜像。  
（2）执行业务Sql，更新业务数据，然后生成后镜像，最后利用行级锁，将数据锁定。  
在第二阶段：  
如果第一阶段提交顺利，第二阶段seata只需要将第一阶段的快照数据删除掉，并解锁。  
如果回滚的话：  
（1）校验脏写，首先对比目前数据库的数据和后镜像，如果不一致，转人工处理。  
（2）如果一致，则利用前镜像还原业务数据。  
（3）然后删除前后镜像和解锁。**

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