7種分布式事務的解決方案，一次講給你聽
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什么是分布式事務
分布式事務是指事務的參與者、支持事務的服務器、資源服務器以及事務管理器「分別位于不同的分布式系統(tǒng)的不同節(jié)點之上」。
一個大的操作由N多的小的操作共同完成。而這些小的操作又分布在不同的服務上。針對于這些操作，「要么全部成功執(zhí)行，要么全部不執(zhí)行」。
為什么會有分布式事務？
舉個例子：
轉(zhuǎn)賬是最經(jīng)典的分布式事務場景，假設用戶 A 使用銀行 app 發(fā)起一筆跨行轉(zhuǎn)賬給用戶 B，銀行系統(tǒng)首先扣掉用戶 A 的錢，然后增加用戶 B 賬戶中的余額。
如果其中某個步驟失敗，此時就有可能會出現(xiàn) 2 種「異?！?/strong>情況：
1.用戶 A 的賬戶扣款成功，用戶 B 賬戶余額增加失敗 2.用戶 A 賬戶扣款失敗，用戶 B 賬戶余額增加成功。
對于銀行系統(tǒng)來說，以上 2 種情況都是「不允許發(fā)生」，此時就需要事務來保證轉(zhuǎn)賬操作的成功。
在「單體應用」中，我們只需要貼上@Transactional注解就可以開啟事務來保證整個操作的「原子性」。
但是看似以上簡單的操作，在實際的應用架構(gòu)中，不可能是單體的服務，我們會把這一系列操作交給「N個服務」去完成，也就是拆分成為「分布式微服務架構(gòu)」。
比如下訂單服務，扣庫存服務等等，必須要「保證不同服務狀態(tài)結(jié)果的一致性」，于是就出現(xiàn)了分布式事務。
分布式理論
CAP定理
在一個分布式系統(tǒng)中，以下三點特性無法同時滿足，「魚與熊掌不可兼得」
一致性（C）：
在分布式系統(tǒng)中的所有數(shù)據(jù)備份，「在同一時刻是否擁有同樣的值」。（等同于所有節(jié)點訪問同一份最新的數(shù)據(jù)副本）
可用性（A）：
在集群中一部分節(jié)點「故障」后，集群整體「是否還能響應」客戶端的讀寫請求。（對數(shù)據(jù)更新具備高可用性）
分區(qū)容錯性（P）：
即使出現(xiàn)「單個組件無法可用,操作依然可以完成」。
具體地講在分布式系統(tǒng)中，在任何數(shù)據(jù)庫設計中，一個Web應用「至多只能同時支持上面的兩個屬性」。顯然，任何橫向擴展策略都要依賴于數(shù)據(jù)分區(qū)。因此，設計人員必須在一致性與可用性之間做出選擇。
BASE理論
在分布式系統(tǒng)中，我們往往追求的是可用性，它的重要程序比一致性要高，那么如何實現(xiàn)高可用性呢？
前人已經(jīng)給我們提出來了另外一個理論，就是BASE理論，它是用來對CAP定理進行進一步擴充的。BASE理論指的是：
「Basically Available（基本可用）」 「Soft state（軟狀態(tài)）」 「Eventually consistent（最終一致性）」
BASE理論是對CAP中的一致性和可用性進行一個權(quán)衡的結(jié)果，理論的核心思想就是：我們無法做到強一致，但每個應用都可以根據(jù)自身的業(yè)務特點，采用適當?shù)姆绞絹硎瓜到y(tǒng)達到最終一致性（Eventual consistency）。
分布式事務解決方案
兩階段提交（2PC）
熟悉mysql的同學對兩階段提交應該頗為熟悉，mysql的事務就是通過「日志系統(tǒng)」來完成兩階段提交的。
兩階段協(xié)議可以用于單機集中式系統(tǒng)，由事務管理器協(xié)調(diào)多個資源管理器；也可以用于分布式系統(tǒng)，「由一個全局的事務管理器協(xié)調(diào)各個子系統(tǒng)的局部事務管理器完成兩階段提交」。
這個協(xié)議有「兩個角色」，
A節(jié)點是事務的協(xié)調(diào)者，B和C是事務的參與者。
事務的提交分成兩個階段
第一個階段是「投票階段」
1.協(xié)調(diào)者首先將命令「寫入日志」 2. 「發(fā)一個prepare命令」給B和C節(jié)點這兩個參與者 3.B和C收到消息后，根據(jù)自己的實際情況，「判斷自己的實際情況是否可以提交」 4.將處理結(jié)果「記錄到日志」系統(tǒng) 5.將結(jié)果「返回」給協(xié)調(diào)者
第二個階段是「決定階段」
當A節(jié)點收到B和C參與者所有的確認消息后
「判斷」所有協(xié)調(diào)者「是否都可以提交」 如果可以則「寫入日志」并且發(fā)起commit命令 有一個不可以則「寫入日志」并且發(fā)起abort命令 參與者收到協(xié)調(diào)者發(fā)起的命令，「執(zhí)行命令」 將執(zhí)行命令及結(jié)果「寫入日志」 「返回結(jié)果」給協(xié)調(diào)者
可能會存在哪些問題？
「單點故障」：一旦事務管理器出現(xiàn)故障，整個系統(tǒng)不可用
「數(shù)據(jù)不一致」：在階段二，如果事務管理器只發(fā)送了部分 commit 消息，此時網(wǎng)絡發(fā)生異常，那么只有部分參與者接收到 commit 消息，也就是說只有部分參與者提交了事務，使得系統(tǒng)數(shù)據(jù)不一致。
「響應時間較長」：整個消息鏈路是串行的，要等待響應結(jié)果，不適合高并發(fā)的場景
「不確定性」：當事務管理器發(fā)送 commit 之后，并且此時只有一個參與者收到了 commit，那么當該參與者與事務管理器同時宕機之后，重新選舉的事務管理器無法確定該條消息是否提交成功。
三階段提交（3PC）
三階段提交又稱3PC，相對于2PC來說增加了CanCommit階段和超時機制。如果段時間內(nèi)沒有收到協(xié)調(diào)者的commit請求，那么就會自動進行commit，解決了2PC單點故障的問題。
但是性能問題和不一致問題仍然沒有根本解決。下面我們還是一起看下三階段流程的是什么樣的？
第一階段：「CanCommit階段」這個階段所做的事很簡單，就是協(xié)調(diào)者詢問事務參與者，你是否有能力完成此次事務。
如果都返回yes，則進入第二階段 有一個返回no或等待響應超時，則中斷事務，并向所有參與者發(fā)送abort請求 第二階段：「PreCommit階段」此時協(xié)調(diào)者會向所有的參與者發(fā)送PreCommit請求，參與者收到后開始執(zhí)行事務操作，并將Undo和Redo信息記錄到事務日志中。參與者執(zhí)行完事務操作后（此時屬于未提交事務的狀態(tài)），就會向協(xié)調(diào)者反饋“Ack”表示我已經(jīng)準備好提交了，并等待協(xié)調(diào)者的下一步指令。
第三階段：「DoCommit階段」在階段二中如果所有的參與者節(jié)點都可以進行PreCommit提交，那么協(xié)調(diào)者就會從“預提交狀態(tài)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤疤峤粻顟B(tài)”。然后向所有的參與者節(jié)點發(fā)送"doCommit"請求，參與者節(jié)點在收到提交請求后就會各自執(zhí)行事務提交操作，并向協(xié)調(diào)者節(jié)點反饋“Ack”消息，協(xié)調(diào)者收到所有參與者的Ack消息后完成事務。相反，如果有一個參與者節(jié)點未完成PreCommit的反饋或者反饋超時，那么協(xié)調(diào)者都會向所有的參與者節(jié)點發(fā)送abort請求，從而中斷事務。
補償事務（TCC）
TCC其實就是采用的補償機制，其核心思想是：「針對每個操作，都要注冊一個與其對應的確認和補償（撤銷）操作」。它分為三個階段：
「Try,Confirm,Cancel」
Try階段主要是對「業(yè)務系統(tǒng)做檢測及資源預留」，其主要分為兩個階段 Confirm 階段主要是對「業(yè)務系統(tǒng)做確認提交」，Try階段執(zhí)行成功并開始執(zhí)行 Confirm階段時，默認 Confirm階段是不會出錯的。即：只要Try成功，Confirm一定成功。 Cancel 階段主要是在業(yè)務執(zhí)行錯誤，需要回滾的狀態(tài)下執(zhí)行的業(yè)務取消，「預留資源釋放」。
比如下一個訂單減一個庫存：
執(zhí)行流程：
Try階段：訂單系統(tǒng)將當前訂單狀態(tài)設置為支付中，庫存系統(tǒng)校驗當前剩余庫存數(shù)量是否大于1，然后將可用庫存數(shù)量設置為庫存剩余數(shù)量-1， 如果Try階段「執(zhí)行成功」，執(zhí)行Confirm階段，將訂單狀態(tài)修改為支付成功，庫存剩余數(shù)量修改為可用庫存數(shù)量 如果Try階段「執(zhí)行失敗」，執(zhí)行Cancel階段，將訂單狀態(tài)修改為支付失敗，可用庫存數(shù)量修改為庫存剩余數(shù)量
TCC 事務機制相比于上面介紹的2PC，解決了其幾個缺點：
1.「解決了協(xié)調(diào)者單點」，由主業(yè)務方發(fā)起并完成這個業(yè)務活動。業(yè)務活動管理器也變成多點，引入集群。 2.「同步阻塞」：引入超時，超時后進行補償，并且不會鎖定整個資源，將資源轉(zhuǎn)換為業(yè)務邏輯形式，粒度變小。 3.「數(shù)據(jù)一致性」，有了補償機制之后，由業(yè)務活動管理器控制一致性
總之，TCC 就是通過代碼人為實現(xiàn)了兩階段提交，不同的業(yè)務場景所寫的代碼都不一樣，并且很大程度的「增加」了業(yè)務代碼的「復雜度」，因此，這種模式并不能很好地被復用。
本地消息表
消息生產(chǎn)方，需要額外建一個消息表，并「記錄消息發(fā)送狀態(tài)」。消息表和業(yè)務數(shù)據(jù)要在一個事務里提交，也就是說他們要在一個數(shù)據(jù)庫里面。然后消息會經(jīng)過MQ發(fā)送到消息的消費方。
如果消息發(fā)送失敗，會進行重試發(fā)送。 消息消費方，需要「處理」這個「消息」，并完成自己的業(yè)務邏輯。
如果是「業(yè)務上面的失敗」，可以給生產(chǎn)方「發(fā)送一個業(yè)務補償消息」，通知生產(chǎn)方進行回滾等操作。 此時如果本地事務處理成功，表明已經(jīng)處理成功了 如果處理失敗，那么就會重試執(zhí)行。 生產(chǎn)方和消費方定時掃描本地消息表，把還沒處理完成的消息或者失敗的消息再發(fā)送一遍。
消息事務
消息事務的原理是將兩個事務「通過消息中間件進行異步解耦」，和上述的本地消息表有點類似，但是是通過消息中間件的機制去做的，其本質(zhì)就是'將本地消息表封裝到了消息中間件中'。
執(zhí)行流程：
發(fā)送prepare消息到消息中間件 發(fā)送成功后，執(zhí)行本地事務 如果事務執(zhí)行成功，則commit，消息中間件將消息下發(fā)至消費端 如果事務執(zhí)行失敗，則回滾，消息中間件將這條prepare消息刪除 消費端接收到消息進行消費，如果消費失敗，則不斷重試
這種方案也是實現(xiàn)了「最終一致性」，對比本地消息表實現(xiàn)方案，不需要再建消息表，「不再依賴本地數(shù)據(jù)庫事務」了，所以這種方案更適用于高并發(fā)的場景。目前市面上實現(xiàn)該方案的「只有阿里的 RocketMQ」。
最大努力通知
最大努力通知的方案實現(xiàn)比較簡單，適用于一些最終一致性要求較低的業(yè)務。
執(zhí)行流程：
系統(tǒng) A 本地事務執(zhí)行完之后，發(fā)送個消息到 MQ； 這里會有個專門消費 MQ 的服務，這個服務會消費 MQ 并調(diào)用系統(tǒng) B 的接口； 要是系統(tǒng) B 執(zhí)行成功就 ok 了；要是系統(tǒng) B 執(zhí)行失敗了，那么最大努力通知服務就定時嘗試重新調(diào)用系統(tǒng) B, 反復 N 次，最后還是不行就放棄。
Sagas 事務模型
Saga事務模型又叫做長時間運行的事務
其核心思想是「將長事務拆分為多個本地短事務」，由Saga事務協(xié)調(diào)器協(xié)調(diào)，如果正常結(jié)束那就正常完成，如果「某個步驟失敗，則根據(jù)相反順序一次調(diào)用補償操作」。
Seata框架中一個分布式事務包含3種角色：
「Transaction Coordinator (TC)」：事務協(xié)調(diào)器，維護全局事務的運行狀態(tài)，負責協(xié)調(diào)并驅(qū)動全局事務的提交或回滾。「Transaction Manager (TM)」：控制全局事務的邊界，負責開啟一個全局事務，并最終發(fā)起全局提交或全局回滾的決議。「Resource Manager (RM)」：控制分支事務，負責分支注冊、狀態(tài)匯報，并接收事務協(xié)調(diào)器的指令，驅(qū)動分支（本地）事務的提交和回滾。
seata框架「為每一個RM維護了一張UNDO_LOG表」，其中保存了每一次本地事務的回滾數(shù)據(jù)。
具體流程：1.首先TM 向 TC 申請「開啟一個全局事務」，全局事務「創(chuàng)建」成功并生成一個「全局唯一的 XID」。
2.XID 在微服務調(diào)用鏈路的上下文中傳播。
3.RM 開始執(zhí)行這個分支事務，RM首先解析這條SQL語句，「生成對應的UNDO_LOG記錄」。下面是一條UNDO_LOG中的記錄，UNDO_LOG表中記錄了分支ID，全局事務ID，以及事務執(zhí)行的redo和undo數(shù)據(jù)以供二階段恢復。
4.RM在同一個本地事務中「執(zhí)行業(yè)務SQL和UNDO_LOG數(shù)據(jù)的插入」。在提交這個本地事務前，RM會向TC「申請關(guān)于這條記錄的全局鎖」。
如果申請不到，則說明有其他事務也在對這條記錄進行操作，因此它會在一段時間內(nèi)重試，重試失敗則回滾本地事務，并向TC匯報本地事務執(zhí)行失敗。
6.RM在事務提交前，「申請到了相關(guān)記錄的全局鎖」，然后直接提交本地事務，并向TC「匯報本地事務執(zhí)行成功」。此時全局鎖并沒有釋放，全局鎖的釋放取決于二階段是提交命令還是回滾命令。
7.TC根據(jù)所有的分支事務執(zhí)行結(jié)果，向RM「下發(fā)提交或回滾」命令。
RM如果「收到TC的提交命令」，首先「立即釋放」相關(guān)記錄的全局「鎖」，然后把提交請求放入一個異步任務的隊列中，馬上返回提交成功的結(jié)果給 TC。異步隊列中的提交請求真正執(zhí)行時，只是刪除相應 UNDO LOG 記錄而已。
RM如果「收到TC的回滾命令」，則會開啟一個本地事務，通過 XID 和 Branch ID 查找到相應的 UNDO LOG 記錄。將 UNDO LOG 中的后鏡與當前數(shù)據(jù)進行比較，
如果不同，說明數(shù)據(jù)被當前全局事務之外的動作做了修改。這種情況，需要根據(jù)配置策略來做處理。 如果相同，根據(jù) UNDO LOG 中的前鏡像和業(yè)務 SQL 的相關(guān)信息生成并執(zhí)行回滾的語句并執(zhí)行，然后提交本地事務達到回滾的目的，最后釋放相關(guān)記錄的全局鎖。
總結(jié)
本文介紹了分布式事務的一些基礎(chǔ)理論，并對常用的分布式事務方案進行了講解。
分布式事務本身就是一個技術(shù)難題，業(yè)務中具體使用哪種方案還是需要不同的業(yè)務特點自行選擇，但是我們也會發(fā)現(xiàn)，分布式事務會大大的提高流程的復雜度，會帶來很多額外的開銷工作，「代碼量上去了，業(yè)務復雜了，性能下跌了」。
所以，當我們真實開發(fā)的過程中，能不使用分布式事務就不使用。
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