分布式事务理论篇

1. 什么是事务、本地事务、分布式事务

1.1 事务

事务（Transaction）是一个数据库操作序列，它包含了一组操作，要么全部执行成功，要么全部执行失败。事务具有原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）这四个特性，以确保数据的完整性和一致性。

1.2 本地事务

本地事务（Local Transaction）是指在单个数据库实例中执行的事务，涉及的操作和数据都局限于该数据库实例。本地事务通常具有较高的性能，因为所有操作都在同一个数据库中进行，避免了跨多个数据库或系统的延迟和复杂性。

1.3 分布式事务

分布式事务（Distributed Transaction）是指在多个数据库实例、多个应用系统或者多个微服务之间执行的事务。分布式事务需要协调多个独立的资源（如数据库、消息队列等）来完成一个完整的操作。由于涉及到多个系统，分布式事务的实现更加复杂，需要考虑数据一致性、故障恢复等问题。

2. 分布式事务产生的背景

分布式事务产生的背景主要有以下几点：

1. 业务需求：随着企业业务的不断发展，越来越多的系统需要实现跨多个服务、数据库、甚至不同地理位置的数据一致性。在这种情况下，传统的单一数据库事务管理方案已经无法满足需求。
2. 系统架构：为了满足高并发、高可用、高性能等要求，现代软件系统通常采用微服务架构。微服务架构将一个大型的单体应用拆分为许多小型、独立的服务，这些服务可以独立部署、扩展和维护。然而，这种架构也导致了数据分散在不同的服务中，需要分布式事务来保证数据的一致性。
3. 数据库分片：为了提高数据库性能，许多系统采用数据库分片技术，将数据分散到多个数据库实例中。这种分片策略可以降低单个数据库的负载，提高查询性能。然而，这也导致了数据分散在不同的数据库实例中，需要分布式事务来保证数据的一致性。
4. 全球化部署：随着全球化趋势的加剧，许多企业需要在全球范围内部署系统，以满足不同地区的用户需求。这种全球化部署导致了数据分散在不同的地理位置，需要分布式事务来保证数据的一致性和实时性。
5. 容错性与高可用性：在分布式系统中，节点故障是常态。为了保证系统的容错性和高可用性，需要实现分布式事务，以确保在部分节点发生故障时，系统仍然能够正常运行并保证数据一致性。

因此，分布式事务是在现代软件系统中解决数据一致性问题的关键技术，它可以确保在分布式环境下，多个服务、数据库或地理位置之间的数据保持一致。

3. 分布式事务产生的场景

分布式事务（Distributed Transactions）是指在分布式系统中，多个独立的组件或服务需要协同完成一个完整的操作，这个操作通常跨越多个数据库或消息队列等资源。在分布式系统中，由于各个组件可能存在网络延迟、故障等问题，因此需要一种机制来确保这些组件之间的操作能够保持一致性。分布式事务产生的场景主要包括以下几种：

1. 分布式数据库：在多个数据库节点上执行数据操作时，为了保证数据的一致性，需要分布式事务来确保所有操作的原子性。
2. 分布式服务：在微服务架构中，不同的服务可能使用不同的数据库或者消息系统。当这些服务之间需要协同工作以完成某个业务操作时，需要分布式事务来确保各个服务的操作是原子性的。
3. 分布式消息系统：在分布式消息队列中，为了确保消息的传递和消费是原子性的，需要使用分布式事务。例如，在发布订阅模式中，发布者需要确保消息被成功发送到队列，而订阅者需要确保消息被成功消费。
4. 分布式缓存：在分布式系统中，缓存通常用于提高系统性能。当多个服务共享同一个缓存时，对这些共享缓存的更新操作需要保证一致性。为了确保这些操作的原子性、一致性、隔离性和持久性，需要使用分布式事务。
5. 跨多个组织的场景：在跨多个组织的业务场景中，不同组织可能使用不同的系统、数据库和消息队列。为了确保这些组织之间的数据一致性和业务流程的正确执行，需要使用分布式事务。

总之，在分布式环境中，当多个组件或服务需要协同完成一个完整的操作时，分布式事务成为了确保数据一致性和业务流程正确性的关键机制。

4. 分布式事务的理论

4.1 CAP理论

CAP理论又称为“布鲁尔定理”。由一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）三部分组成

CAP理论指出，在分布式数据存储系统中，一个分布式系统无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）这三个条件。

1. 一致性（Consistency）：在分布式系统中，当涉及到多个数据副本时，一致性要求系统在执行操作后，所有节点看到的数据都是一致的。
2. 可用性（Availability）：在分布式系统中，可用性要求系统在任何时候都能对用户的请求做出响应。即使某个节点发生故障，系统仍然可以继续提供服务。
3. 分区容错性（Partition Tolerance）：在分布式系统中，分区容错性要求系统在发生网络分区（部分节点无法与其他节点通信）时，仍然能够正常工作。

根据CAP理论，一个分布式系统最多只能同时满足这两个条件：一致性和可用性，或者一致性和分区容错性，或者可用性和分区容错性。由于网络环境复杂，分区容错性被认为是分布式系统中的基本要求，因此，大部分分布式系统需要在一致性和可用性之间进行权衡。

4.2 Base理论

Base理论（Basically Available, Soft state, Eventually consistent）是一种分布式系统设计的理论框架，用于处理分布式环境中的一致性和可用性问题（是对CAP理论中的AP做了一个拓展说明，牺牲了一致性换来了可用性）。在分布式事务中，Base理论被广泛应用，以提高系统的可靠性和性能。Base理论主要包括以下三个方面：

1. Basically Available（基本可用）：基本可用是指分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用性。这意味着在某些情况下，系统可能会响应较慢或者返回部分数据，但整体上仍能对外提供服务。这种设计思路有助于提高系统的容错能力，确保在部分节点发生故障时，整个系统仍然可以运行。
2. Soft state（柔性状态）：柔性状态是指分布式系统中的数据可以处于一种中间状态，这种状态允许系统在处理事务时具有一定的滞后性。在分布式环境中，数据可能在不同节点之间存在短暂的不一致，但最终会通过一定的机制达到一致性。这种设计思路有助于提高系统的并发性能和响应速度。
3. Eventually consistent（最终一致性）：最终一致性是指在分布式系统中，数据在经过一段时间的同步后，最终将达到一致状态。这意味着在某些情况下，数据在分布式系统中的不同节点之间可能会存在短暂的不一致，但最终会通过数据同步和复制机制实现一致性。这种设计思路有助于提高系统的可扩展性和性能。

Base理论的核心思想是在保证基本可用性的前提下，允许系统在一定程度上牺牲数据的一致性，从而实现更好的性能和可靠性。在实际应用中，开发者可以根据具体的业务场景和需求，灵活地选择实现Base理论的策略和技术。

5. 分布式事务的解决方案

5.1 强⼀致性（CP理论）

• XA协议

5.2 弱⼀致性（AP理论）

• TCC
• 可靠消息⼀致性
• 最大努力通知

6. 分布式事务的规范（模型）

6.1 DTP模型

DTP（Distributed Transaction Processing）模型是一个用于描述分布式事务处理系统的理论模型，它定义了分布式事务处理的基本组件和交互方式。

DTP模型包括以下几个主要组件：

1. AP（应用程序，Application Program）：发起分布式事务的应用程序。
2. RM（资源管理器，Resource Manager）：负责管理分布式事务中所涉及的资源，例如数据库、消息队列等。RM负责处理事务操作并保证操作的原子性。
3. TM（事务管理器，Transaction Manager）：负责协调分布式事务的整个生命周期，包括开始事务、提交事务和回滚事务。TM与各个RM进行通信，确保分布式事务的一致性。
4. CICS（通信控制器，Communication Controller）：负责在各个RM和TM之间传递事务信息，例如提交请求、回滚请求等。CICS可以视为通信中间件。

DTP模型的工作流程如下：

1. AP发起一个分布式事务，并请求TM开始事务。
2. TM向涉及的所有RM发送开始事务请求。
3. RM收到开始事务请求后，执行相应的操作，并向TM报告操作结果。
4. 当所有RM都报告操作成功时，TM通知所有RM提交事务。如果某个RM操作失败，TM通知所有RM回滚事务。

6.2 两阶段体提交模型（2PC）

两阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）是一种用于确保分布式事务原子性和一致性的经典协议。在2PC中，事务管理器（Transaction Manager，TM）负责协调参与事务的所有资源管理器（Resource Manager，RM）。

两阶段提交分为两个阶段：

1. 请求阶段（Prepare Phase）：
   在请求阶段，事务管理器向所有涉及的资源管理器发送一个准备请求。资源管理器在本地执行事务，但不提交，并将结果（例如，成功或失败）返回给事务管理器。如果所有资源管理器都报告成功，则进入提交阶段。如果有任何一个资源管理器报告失败，则进入中止阶段。
2. 提交阶段（Commit Phase）：
   在提交阶段，事务管理器根据请求阶段的结果来决定是提交还是中止事务。如果所有资源管理器在请求阶段都报告成功，则事务管理器向所有资源管理器发送提交请求。资源管理器此时提交本地事务，并释放资源。如果任何资源管理器在请求阶段报告失败，则事务管理器向所有资源管理器发送中止请求。资源管理器回滚本地事务，释放资源。

两阶段提交协议可以确保分布式事务的原子性和一致性，但在某些情况下可能面临一些问题，如单点故障、阻塞、性能问题和数据不一致。

两阶段提交成功模型图：

两阶段提交失败模型图：

7. 理论、模型、解决方案三者间关系

1. 通过理论获取解决方案，有2种（强一致性、弱一致性）
2. 模型是统一解决方案的实现

总结：分布式事务解决思想来自于理论，分布式事务解决落地来自于模型

8. 分布式事务各解决方案比较

1. 两阶段提交（2PC，XA协议）：
   两阶段提交协议（2PC）是一种在分布式系统中保证数据一致性的协议。它包括两个阶段：准备阶段和提交阶段。在准备阶段，所有涉及到的事务参与者会执行本地事务，并将结果返回给协调者。在提交阶段，协调者根据参与者的反馈来决定是提交事务还是回滚。XA协议是实现2PC的一种标准接口，广泛应用于关系型数据库。

   • 优点：简单易用，适用于多种数据库和系统。
   • 缺点：单点故障问题，性能较低，不适合高并发场景。

2. TCC（Try-Confirm-Cancel）：
   TCC是另一种分布式事务处理模式。它的核心思想是将一个事务拆分为三个阶段：尝试阶段（Try）、确认阶段（Confirm）和取消阶段（Cancel）。在尝试阶段，所有涉及到的事务参与者会执行本地事务，并预留资源。在确认阶段，协调者根据参与者的反馈来决定是提交事务还是回滚。如果某个参与者在执行尝试阶段失败，协调者会进入取消阶段，通知所有参与者回滚预留的资源。

   • 优点：比2PC更具容错性，适用于高并发场景。
   • 缺点：实现复杂，需要考虑各种异常情况。

3. 可靠消息（可靠消息⼀致性）：
   可靠消息是一种基于消息队列的分布式事务处理方法。它将分布式事务拆分为多个消息队列，每个消息队列负责处理一个子事务。发送方将消息发送到消息队列后，可以立即返回。接收方从消息队列中消费消息并执行本地事务。如果本地事务执行成功，接收方会发送一个确认消息给发送方；否则，发送方会收到一个失败消息。发送方可以根据接收方的反馈来决定是重试还是回滚。

   • 优点：异步处理，提高系统性能。
   • 缺点：需要考虑消息丢失、重复消费等问题。

4. 最大努力通知：
   最大努力通知是一种适用于最终一致性的分布式事务处理方法。它不保证每个操作都能成功。

   • 优点：异步处理，提高系统性能。
   • 缺点：需要考虑消息丢失、重复消费、数据一致性等问题。

类别	两阶段提交	TCC	可靠消息	最大努力通知
一致性	强一致性	最终一致性	最终一致性	最终一致性
吞吐量	低	中	高	高
复杂实现	易	难	中	易

9. 总结

在条件允许的情况下，我们应当尽可能选择本地事务单数据源，因为它可以降低网络交互所带来的性能损失，并避免数据弱一致性所引发的各种问题。

若某系统频繁且不合理地使用分布式事务，我们首先需从整体设计角度审视服务的划分是否合理，是否具备高内聚低耦合特性，以及粒度是否过小。

分布式事务一直是业界难题，由于网络的不确定性，习惯于将分布式事务与本机事务ACID进行对比。

无论是数据库层的XA协议、应用层的TCC、可靠消息、最大努力通知等方案，均未完美解决分布式事务问题。然而，它们在性能、一致性和可用性等方面进行了权衡，以满足特定场景下的需求。