上一篇《分布式事务，原来可以这么玩？》引起了不少讨论，后续准备开一个新系列，讲一讲分布式的东西，今天就从相对容易理解的“两阶段提交”谈起。
画外音：给自己定了一个目标，用通俗的语言把Paxos讲懂。
分布式事务为什么难？
在分布式环境下，每个节点都可以知晓自己操作的成功或者失败，却无法知道其他节点操作的成功或失败。当一个分布式事务跨多个节点时，保持事务的原子性与一致性，是非常困难的。
什么是两阶段提交？
二阶段提交2PC（Two phase Commit）是一种，在分布式环境下，所有节点进行事务提交，保持一致性的算法。
它通过引入一个协调者（Coordinator）来统一掌控所有参与者（Participant）的操作结果，并指示它们是否要把操作结果进行真正的提交（commit）或者回滚（rollback）。
为什么叫两阶段提交？
顾名思义，2PC分为两个阶段：
投票阶段（voting phase）：参与者通知协调者，协调者反馈结果；
画外音：可以理解为单机事务的trx.exec()。
提交阶段（commit phase）：收到参与者的反馈后，协调者再向参与者发出通知，根据反馈情况决定各参与者是否要提交还是回滚；
画外音：可以理解为单机事务的trx.commit() 或者 trx.rollback()。
举个栗子：
甲乙丙丁四人要组织一个会议，需要确定会议时间，不妨设甲是协调者，乙丙丁是参与者。
投票阶段
（1）甲发邮件给乙丙丁，通知明天十点开会，询问是否有时间；
（2）乙回复有时间；
（3）丙回复有时间；
（4）丁迟迟不回复，此时对于这个事务，甲乙丙均处于阻塞状态，算法无法继续进行；
提交阶段
（1）协调者甲将收集到的结果通知给乙丙丁；
画外音：什么时候通知，以及反馈结果如何，在此例中取决与丁的时间与决定，
假设丁回复有时间，则通知commit；
假设丁回复没有时间，则通知rollback；
（2）乙收到通知，并ack协调者；
（3）丙收到通知，并ack协调者；
（4）丁收到通知，并ack协调者；
画外音：如果甲没有收到所有ack，则分布式事务迟迟不会结束，下一轮投票则迟迟不会开展。
两阶段提交的缺陷？
2PC在执行过程中，所有节点都处于阻塞状态，所有节点所持有的资源（例如数据库数据，本地文件等）都处于封锁状态。
典型情况为：
（1）某一个参与者回复消息之前，所有参与者以及协调者都处于阻塞状态；
（2）在协调者发出消息之前，所有参与者都处于阻塞状态；
另外，如有协调者或者某个参与者出现了崩溃，为了避免整个算法处于一个完全阻塞状态，往往需要借助超时机制来将算法继续向前推进。
总的来说，2PC是一种比较保守并且低效的算法，分布式事务真的很难做。
思路比结论重要。
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