分布式事务的基本原理及常见的解决方案

本地事务

在计算机系统中，更多的是通过关系型数据库来控制事务，这是利用数据库本身的事务特性来实现的，因此叫数据库事务，由于应用主要靠关系数据库来控制事务，而数据库通常和应用在同一个服务器，所以基于关系型数据库的事务又被称为本地事务。

数据库事务的四大特性：ACID

• A（Atomic）：原子性，构成事务的所有操作，要么都执行完成，要么全部不执行，不可能出现部分成功部分失败的情况。
• C（Consistency）：一致性，在事务执行前后，数据库的一致性约束没有被破坏。
• I（Isolation）：隔离性，数据库中的事务一般都是并发的，隔离性是指并发的两个事务的执行互不干扰，一个事务不能看到其他事务的运行过程的中间状态。通过配置事务隔离级别可以比避免脏读、重复读问题。
• D（Durability）：持久性，事务完成之后，该事务对数据的更改会持久到数据库，且不会被回滚。

分布式事务

分布式系统会把一个应用系统拆分为可独立部署的多个服务，因此需要服务与服务之间远程协作才能完成事务操作，这种分布式系统环境下由不同的服务之间通过网络远程协作完成事务称之为分布式事务 

与本地事务不同的是，分布式系统之所以叫分布式，是因为提供服务的各个节点分布在不同机器上，相互之间通过网络交互。不能因为有一点网络问题就导致整个系统无法提供服务，网络因素成为了分布式事务的考量标准之一。因此，分布式事务需要更进一步的理论支持，接下来，我们先来学习一下分布式事务的CAP理论

CAP理论

C（一致性）- Consistency

一致性是指写操作后的读操作可以读取到最新的数据状态，当数据分布在多个节点，任意结点读取到的数据都是最新的状态。

实现效果：

1. 服务写入主数据库成功，则向从数据库查询新数据也成功。

2. 服务写入主数据库失败，则向从数据库查询新数据也失败。

如何实现一致性？

1. 写入主数据库后要将数据同步到从数据库。

2. 写入主数据库后，在向从数据库同步期间要将从数据库锁定，待同步完成后再释放锁，以免在新数据写入成功后，向从数据库查询到旧的数据。

分布式系统一致性的特点：

1. 由于存在数据同步的过程，写操作的响应会有一定的延迟。

2. 为了保证数据一致性会对资源暂时锁定，待数据同步完成释放锁定资源。

3. 如果请求数据同步失败的结点则会返回错误信息，一定不会返回旧数据。

A（可用性）- Availability

可用性是指任何事务操作都可以得到响应结果，且不会出现响应超时或响应错误。

P（分区容忍性）- Partition tolerance

通常分布式系统的各各结点部署在不同的子网，这就是网络分区，不可避免的会出现由于网络问题而导致结点之间通信失败，此时仍可对外提供服务，这叫分区容忍性。

特点：

1. 主数据库向从数据库同步数据失败不影响读写操作。
2. 其一个结点挂掉不影响另一个结点对外提供服务。

如何实现

1. 尽量使用异步取代同步操作，例如使用异步方式将数据从主数据库同步到从数据，这样结点之间能有效的实现松耦合。
2. 添加从数据库结点，其中一个从结点挂掉其它从结点提供服务。

CAP组合方式

在所有分布式事务场景中不会同时具备 CAP 三个特性，因为在具备了P的前提下C和A是不能共存的 。

1. AP

   放弃一致性，追求分区容忍性和可用性。这是很多分布式系统设计时的选择。Eureka就是使用此策略保证服务高可用的。

   例如：上边的商品管理，完全可以实现 AP，前提是只要用户可以接受所查询到的数据在一定时间内不是最新的即可。

   通常实现 AP 都会保证最终一致性。

2. CP

   放弃可用性，追求一致性和分区容错性，zookeeper 其实就是追求的强一致，又比如跨行转账，一次转账请求要等待双方银行系统都完成整个事务才算完成。

Base理论

BASE 是 Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和 Eventually consistent （最终一致性）三个短语的缩写。

BASE 理论是对 CAP 中 AP 的一个扩展，通过牺牲强一致性来获得可用性，当出现故障允许部分不可用但要保证核心功能可用，允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。满足BASE理论的事务，我们称之为“柔性事务”。

• 基本可用：分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用功能，保证核心功能可用。如电商网站交易付款出现问题了，商品依然可以正常浏览。

• 软状态：由于不要求强一致性，所以BASE允许系统中存在中间状态（也叫软状态），这个状态不影响系统可用性，如订单的"支付中"、“数据同步中”等状态，待数据最终一致后状态改为“成功”状态。

• 最终一致：最终一致是指经过一段时间后，所有节点数据都将会达到一致。如订单的"支付中"状态，最终会变 为“支付成功”或者"支付失败"，使订单状态与实际交易结果达成一致，但需要一定时间的延迟、等待。

分布式事务解决方案

2PC方案

2PC 即两阶段提交协议，是将整个事务流程分为两个阶段，准备阶段（Prepare phase）、提交阶段（commit phase），2 是指两个阶段，P 是指准备阶段，C 是指提交阶段。

1. 准备阶段（Prepare phase）：事务管理器给每个参与者发送 Prepare 消息，每个数据库参与者在本地执行事务，并写本地的 Undo/Redo 日志，此时事务没有提交。（Undo 日志是记录修改前的数据，用于数据库回滚，Redo 日志是记录修改后的数据，用于提交事务后写入数据文件）

2. 提交阶段（commit phase）：如果事务管理器收到了参与者的执行失败或者超时消息时，直接给每个参与者发送回滚（Rollback）消息；否则，发送提交（Commit）消息；参与者根据事务管理器的指令执行提交或者回滚操作，并释放事务处理过程中使用的锁资源。注意：必须在最后阶段释放锁资源。

提交成功

提交失败回滚

实现：XA 方案

Oracle、MySQL 都支持 2PC 协议，为了统一标准减少行业内不必要的对接成本，需要制定标准化的处理模型及接口标准，国际开放标准组织 Open Group 定义了分布式事务处理模型DTP（Distributed Transaction Processing Reference Model）。

以新用户注册送积分为例：

执行流程如下：

1. 应用程序（AP）持有用户库和积分库两个数据源。

2. 应用程序（AP）通过 TM 通知用户库 RM 新增用户，同时通知积分库RM为该用户新增积分，RM 此时并未提交事务，此时用户和积分资源锁定。

3. TM 收到执行回复，只要有一方失败则分别向其他 RM 发起回滚事务，回滚完毕，资源锁释放。

4. TM 收到执行回复，全部成功，此时向所有 RM 发起提交事务，提交完毕，资源锁释放。

DTP 模型定义如下角色：

• AP（Application Program）：即应用程序，可以理解为使用 DTP 分布式事务的程序。

• RM（Resource Manager）：即资源管理器，可以理解为事务的参与者，一般情况下是指一个数据库实例，通过资源管理器对该数据库进行控制，资源管理器控制着分支事务。

• TM（Transaction Manager）：事务管理器，负责协调和管理事务，事务管理器控制着全局事务，管理事务生命周期，并协调各个 RM。全局事务是指分布式事务处理环境中，需要操作多个数据库共同完成一个工作，这个工作即是一个全局事务。

• DTP 模型定义TM和RM之间通讯的接口规范叫 XA，简单理解为数据库提供的 2PC 接口协议，基于数据库的 XA 协议来实现 2PC 又称为 XA 方案。

以上三个角色之间的交互方式如下：

1. TM 向 AP 提供 应用程序编程接口，AP 通过 TM 提交及回滚事务。
2. TM 交易中间件通过 XA 接口来通知 RM 数据库事务的开始、结束以及提交、回滚等。

缺点：

1. 需要本地数据库支持XA协议。
2. 资源锁需要等到两个阶段结束才释放，性能较差。

实现：Seata 方案

Seata 是由阿里中间件团队发起的开源项目 Fescar，后更名为 Seata，它是一个是开源的分布式事务框架。

传统 2PC 的问题在 Seata 中得到了解决，它通过对本地关系数据库的分支事务的协调来驱动完成全局事务，是工作在应用层的中间件。它目前提供 AT 模式（即 2PC）及 TCC 模式的分布式事务解决方案。

seata优点：

1. 主要优点是性能较好，且不长时间占用连接资源。
2. 它以高效并且对业务 0 侵入的方式解决微服务场景下面临的分布式事务问题。

设计思想：

Seata 的设计目标其一是对业务无侵入，因此从业务无侵入的 2PC 方案着手，在传统 2PC的基础上演进，并解决 2PC 方案面临的问题。

Seata 把一个分布式事务理解成一个包含了若干分支事务的全局事务。全局事务的职责是协调其下管辖的分支事务达成一致，要么一起成功提交，要么一起失败回滚。此外，通常分支事务本身就是一个关系数据库的本地事务。

与传统 2PC 的模型类似，Seata 定义了 3 个组件来协议分布式事务的处理过程：

• Transaction Coordinator（TC）：事务协调器，它是独立的中间件，需要独立部署运行，它维护全局事务的运行状态，接收 TM 指令发起全局事务的提交与回滚，负责与 RM 通信协调各各分支事务的提交或回滚。

• Transaction Manager（TM）： 事务管理器，TM 需要嵌入应用程序中工作，它负责开启一个全局事务，并最终向 TC 发起全局提交或全局回滚的指令。

• Resource Manager（RM）：控制分支事务，负责分支注册、状态汇报，并接收事务协调器 TC 的指令，驱动分支（本地）事务的提交和回滚。

新用户注册送积分举例Seata的分布式事务过程：

具体的执行流程如下：

1. 用户服务的 TM 向 TC 申请开启一个全局事务，全局事务创建成功并生成一个全局唯一的 XID。

2. 用户服务的 RM 向 TC 注册分支事务，该分支事务在用户服务执行新增用户逻辑，并将其纳入 XID 对应全局事务的管辖。

3. 用户服务执行分支事务，向用户表插入一条记录。

4. 逻辑执行到远程调用积分服务时（XID 在微服务调用链路的上下文中传播）。积分服务的 RM 向 TC 注册分支事务，该分支事务执行增加积分的逻辑，并将其纳入 XID 对应全局事务的管辖。

5. 积分服务执行分支事务，向积分记录表插入一条记录，执行完毕后，返回用户服务。

6. 用户服务分支事务执行完毕。

7. TM 向 TC 发起针对 XID 的全局提交或回滚决议。

8. TC 调度 XID 下管辖的全部分支事务完成提交或回滚请求。

Seata实现2PC与传统2PC的差别

架构层次方面：传统 2PC 方案的 RM 实际上是在数据库层，RM 本质上就是数据库自身，通过 XA 协议实现，而 Seata 的 RM 是以 jar 包的形式作为中间件层部署在应用程序这一侧的。

两阶段提交方面：传统 2PC无论第二阶段的决议是 commit 还是 rollback ，事务性资源的锁都要保持到 Phase2 完成才释放。而 Seata 的做法是在 Phase1 就将本地事务提交，这样就可以省去 Phase2 持锁的时间，整体提高效率。

由于 Seata 的 0 侵入性并且解决了传统 2PC 长期锁资源的问题，推荐采用 Seata 实现 2PC。

TCC方案

TCC方案概述

TCC 是 Try、Confirm、Cancel 三个词语的缩写，TCC 要求每个分支事务实现三个操作：预处理 Try、确认 Confirm、撤销 Cancel。Try 操作做业务检查及资源预留，Confirm 做业务确认操作，Cancel 实现一个与 Try 相反的操作即回滚操作。

TM 首先发起所有的分支事务的 Try 操作，任何一个分支事务的Try操作执行失败，TM 将会发起所有分支事务的 Cancel 操作，若 Try 操作全部成功，TM 将会发起所有分支事务的 Confirm 操作，其中 Confirm/Cancel 操作若执行失败，TM 会进行重试。

分支事务成功情况：

分支事务失败情况：

TCC 分为三个阶段：

1. Try 阶段是做完业务检查（一致性）及资源预留（隔离），此阶段仅是一个初步操作，它和后续的 Confirm 一起才能真正构成一个完整的业务逻辑。

2. Confirm 阶段是做确认提交，Try 阶段所有分支事务执行成功后开始执行 Confirm。通常情况下，采用 TCC 则认为 Confirm 阶段是不会出错的。即：只要 Try 成功，Confirm 一定成功。若 Confirm 阶段真的出错了，需引入重试机制或人工处理。

3. Cancel 阶段是在业务执行错误需要回滚的状态下执行分支事务的业务取消，预留资源释放。通常情况下，采用 TCC 则认为 Cancel 阶段也是一定成功的。若 Cancel 阶段真的出错了，需引入重试机制或人工处理。

TM 事务管理器

TM事务管理器可以实现为独立的服务，也可以让全局事务发起方充当 TM 的角色，TM 独立出来是为了成为公 用组件，是为了考虑系统结构和软件复用。

TM 在发起全局事务时生成全局事务记录，全局事务 ID 贯穿整个分布式事务调用链条，用来记录事务上下文， 追踪和记录状态，由于 Confirm 和 Cancel 失败需进行重试，因此需要实现为幂等，幂等性是指同一个操作无论请求多少次，其结果都相同。

TCC 异常处理

TCC需要注意三种异常处理分别是空回滚、幂等、悬挂。

空回滚

出现原因是当一个分支事务所在服务宕机或网络异常，分支事务调用记录为失败，这个时候其实是没有执行 Try 阶段，当故障恢复后，分布式事务进行回滚则会调用二阶段的 Cancel 方法，从而形成空回滚。

解决思路是关键就是要识别出这个空回滚。思路很简单就是需要知道一阶段是否执行，如果执行了，那就是正常回滚；如果没执行，那就是空回滚。前面已经说过 TM 在发起全局事务时生成全局事务记录，全局事务 ID 贯穿整个分布式事务调用链条。再额外增加一张分支事务记录表，其中有全局事务 ID 和分支事务 ID，第一阶段 Try 方法里会插入一条记录，表示一阶段执行了。Cancel 接口里读取该记录，如果该记录存在，则正常回滚；如果该记录不存在，则是空回滚。

幂等

为了保证 TCC 二阶段提交重试机制不会引发数据不一致，要求 TCC 的二阶段 Try、Confirm 和 Cancel 接口保证幂等，这样不会重复使用或者释放资源。如果幂等控制没有做好，很有可能导致数据不一致等严重问题。

解决方法也是添加分支事务记录表记录操作。

悬挂

主要问题：悬挂就是对于一个分布式事务，其二阶段 Cancel 接口比 Try 接口先执行。

出现原因是在 RPC 调用分支事务 Try 时，先注册分支事务，再执行 RPC 调用，如果此时 RPC 调用的网络发生拥堵，通常 RPC 调用是有超时时间的，RPC 超时以后，TM 就会通知 RM 回滚该分布式事务，可能回滚完成后，RPC 请求才到达参与者真正执行，而一个 Try 方法预留的业务资源，只有该分布式事务才能使用，该分布式事务第一阶段预留的业务资源就再也没有人能够处理了，对于这种情况，我们就称为悬挂，即业务资源预留后没法继续处理。

解决思路是如果二阶段执行完成，那一阶段就不能再继续执行。在执行一阶段事务时判断在该全局事务下，"分支事务记录"表中是否已经有二阶段事务记录，如果有则不执行 Try。

小结

优点：相比2PC，TCC可用控制的粒度更小。2PC 通常都是在跨库的 DB 层面，而 TCC 则在应用层面的处理，需要通过业务逻辑来实现。这种分布式事务的实现方式的优势在于，可以让应用自己定义数据操作的粒度，使得降低锁冲突、提高吞吐量成为可能。

缺点：而不足之处则在于对应用的侵入性非常强，业务逻辑的每个分支都需要实现 Try、Confirm、Cancel 三个操作。此外，其实现难度也比较大，需要按照网络状态、系统故障等不同的失败原因实现不同的回滚策略。

可靠消息最终一致性

概述

可靠消息最终一致性方案是指当事务发起方执行完成本地事务后并发出一条消息，事务参与方（消息消费者）一定能够接收消息并处理事务成功，此方案强调的是只要消息发给事务参与方最终事务要达到一致。

主要问题

事务发起方（消息生产方）将消息发给消息中间件，事务参与方从消息中间件接收消息，事务发起方和消息中间件之间，事务参与方（消息消费方）和消息中间件之间都是通过网络通信，由于网络通信的不确定性会导致分布式事务问题。

因此可靠消息最终一致性方案要解决以下几个问题：

1. 本地事务与消息发送的原子性问题

事务发起方在本地事务执行成功后消息必须发出去，否则就丢弃消息。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问题是实现可靠消息最终一致性方案的关键问题。

1.  事务参与方接收消息的可靠性
   1. 事务参与方必须能够从消息队列接收到消息，如果接收消息失败可以重复接收消息。
2. 消息重复消费的问题
   1. 由于网络的存在，若某一个消费节点超时但是消费成功，此时消息中间件会重复投递此消息，就导致了消息的重复消费。
      要解决消息重复消费的问题就要实现事务参与方的方法幂等性。

解决方案

本地消息表方案

此方案的核心是通过本地事务保证数据业务操作和消息的一致性，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费方成功再将消息删除。

下面以注册送积分为例来说明：下例共有两个微服务交互，用户服务和积分服务，用户服务负责添加用户，积分服务负责增加积分。

交互流程如下：

1. 用户注册

   用户服务在本地事务新增用户和增加 "积分消息日志"。（用户表和消息表通过本地事务保证一致）

   begin transaction
   //1.新增用户
   //2.存储积分消息日志
   commit transation

   这种情况下，本地数据库操作与存储积分消息日志处于同一个事务中，本地数据库操作与记录消息日志操作具备原子性。

2. 定时任务扫描日志

   如何保证将消息发送给消息队列呢？

   经过第一步消息已经写到消息日志表中，可以启动独立的线程，定时对消息日志表中的消息进行扫描并发送至消息中间件，在消息中间件反馈发送成功后删除该消息日志，否则等待定时任务下一周期重试。

3. 消费消息

   如何保证消费者一定能消费到消息呢？

   这里可以使用 MQ 的 ack（即消息确认）机制，消费者监听 MQ，如果消费者接收到消息并且业务处理完成后向 MQ 发送 ack（即消息确认），此时说明消费者正常消费消息完成，MQ 将不再向消费者推送消息，否则消费者会不断重试向消费者来发送消息。

   积分服务接收到"增加积分"消息，开始增加积分，积分增加成功后向消息中间件回应 ack，否则消息中间件将重复投递此消息。

   由于消息会重复投递，积分服务的"增加积分"功能需要实现幂等性。

小结

可靠消息最终一致性事务适合执行周期长且实时性要求不高的场景。引入消息机制后，同步的事务操作变为基于消息执行的异步操作, 避免了分布式事务中的同步阻塞操作的影响，并实现了两个服务的解耦。

最大努力通知

概述

最大努力通知也是一种解决分布式事务的方案。方案的目标：发起通知方通过一定的机制最大努力将业务处理结果通知到接收方。

下边是一个是充值的例子：

交互流程：

1. 账户系统调用充值系统接口

2. 充值系统完成支付处理向账户发起充值结果通知，若通知失败，则充值系统按策略进行重复通知

3. 账户系统接收到充值结果通知修改充值状态

4. 账户系统未接收到通知会主动调用充值系统的接口查询充值结果

核心内容：

1. 有一定的消息重复通知机制。因为接收通知方可能没有接收到通知，此时要有一定的机制对消息重复通知

2. 消息校对机制。如果尽最大努力也没有通知到接收方，或者接收方消费消息后要再次消费，此时可由接收方主动向通知方查询消息信息来满足需求。

与可靠消息一致性的差异

1. 解决方案思想不同

   可靠消息一致性，发起通知方需要保证将消息发出去，并且将消息发到接收通知方，消息的可靠性关键由发起通知方来保证。最大努力通知，发起通知方尽最大的努力将业务处理结果通知为接收通知方，但是可能消息接收不到，此时需要接收通知方主动调用发起通知方的接口查询业务处理结果，最大努力通知的可靠性关键在接收通知方。

2. 两者的业务应用场景不同

   可靠消息一致性关注的是交易过程的事务一致，以异步的方式完成交易。最大努力通知关注的是交易后的通知事务，即将交易结果可靠的通知出去。

3. 技术解决方向不同

   可靠消息一致性要解决消息从发出到接收的一致性，即消息发出并且被接收到。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。可靠机制是，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）

实现方案

方案一：采用 MQ 的 ack 机制就可以实现最大努力通知。

本方案是利用 MQ 的 ack 机制由 MQ 向接收通知方发送通知，流程如下：

1. 发起通知方将通知发给 MQ。使用普通消息机制将通知发给MQ。

   注意：如果消息没有发出去可由接收通知方主动请求发起通知方查询业务执行结果。

2. 接收通知方监听 MQ。

3. 接收通知方接收消息，业务处理完成回应 ack。

4. 接收通知方若没有回应 ack 则 MQ 会重复通知。

   MQ会按照间隔 1min、5min、10min、30min、1h、2h、5h、10h的方式，逐步拉大通知间隔，直到达到通知要求的时间窗口上限。

5. 接收通知方可通过消息校对接口来校对消息的一致性。

方案二：

交互流程如下：

1. 发起通知方将消息发给 MQ。

   使用可靠消息一致方案中的事务消息保证本地事务和消息的原子性，最终将通知先发给 MQ。

2. 通知程序监听 MQ，接收 MQ 的消息。

   方案 1 中接收通知方直接监听 MQ，方案 2 中由通知程序监听 MQ。

   通知程序若没有回应 ack 则 MQ 会重复通知。

3. 通知程序通过互联网接口协议（如 http、webservice）调用接收通知方案接口，完成通知。

   通知程序调用接收通知方案接口成功就表示通知成功，即消费 MQ 消息成功，MQ 将不再向通知程序投递通知消息。

4. 接收通知方可通过消息校对接口来校对消息的一致性。

方案1和方案2的不同点：

1. 方案 1 中接收通知方与 MQ 接口，即接收通知方案监听 MQ，此方案主要应用与内部应用之间的通知。

2. 方案 2 中由通知程序与 MQ 接口，通知程序监听 MQ，收到 MQ 的消息后由通知程序通过互联网接口协议调用接收通知方。此方案主要应用于外部应用之间的通知，例如支付宝、微信的支付结果通知。

小结

最大努力通知方案是分布式事务中对一致性要求最低的一种，适用于一些最终一致性时间敏感度低的业务；最大努力通知方案需要实现如下功能：

1. 消息重复通知机制

2. 消息校对机制

总结

分布式事务对比分析

、

在条件允许的情况下，我们尽可能选择本地事务单数据源，因为它减少了网络交互带来的性能损耗，且避免了数据弱一致性带来的种种问题。若某系统频繁且不合理的使用分布式事务，应首先从整体设计角度观察服务的拆分是否 合理，是否高内聚低耦合？是否粒度太小？分布式事务一直是业界难题，因为网络的不确定性，而且我们习惯于拿分布式事务与单机事务 ACID 做对比。

无论是数据库层的 XA、还是应用层 TCC、可靠消息、最大努力通知等方案，都没有完美解决分布式事务问题，它们不过是各自在性能、一致性、可用性等方面做取舍，寻求某些场景偏好下的权衡。