分布式事务的几种实现方式 | 京东云技术团队

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基础理论

CAP理论

一致性(Consistency) :在分布式系统中所有的数据备份,在同一时刻都保持一致状态,如无法保证状态一致,直接返回错误;

可用性(Availability):在集群中一部分节点故障,也能保证客户端访问系统并得到正确响应,允许一定时间内数据状态不一致;

分区容错性(Partition tolerance):分布式系统在遇到任何网络分区故障时,仍然能保证对外提供满足一致性和可用性的服务,除非整个网络环境都发生故障;

本地事务四大特性(ACID)

事务应该是具备原子性、一致性、隔离性和持久性,简称 ACID。

原子性(Atomicity) ,可以理解为一个事务内的所有操作要么都执行,要么都不执行。

一致性(Consistency) ,可以理解为数据是满足完整性约束的,也就是不会存在中间状态的数据,事务前后数据的完整性必须保持一致。。

隔离性(Isolation) ,指的是多个事务并发执行的时候不会互相干扰,即一个事务内部的数据对于其他事务来说是隔离的。

持久性(Durability) ,指的是一个事务完成了之后数据就被永远保存下来,之后的其他操作或故障都不会对事务的结果产生影响。

BASE理论

基本可用(Basically Available):分布式系统在出现故障时,保证核心可用,允许损失部分可用性。(响应时间上的损失、功能上的损失)

软状态(Soft State):系统中的数据允许存在中间状态,中间状态不影响系统的整体可用性。(支付中、处理中等)

最终一致性(Eventually Consistent):系统中的数据不可一直处于软状态,必须在有时间期限,在期限过后应当保证数据的一致性。(支付中变为支付成功)

相比于本地事务的ADIC强一致性模型,BASE理论提出通过牺牲一定的强一致性来获得可用性;

不同业务单元和业务组件对数据一致性的要求不一样,因此分布式系统中BASE理论和ACID特性会结合使用。

幂等性设计

幂等(Idempotent)是一个数学与计算机学中的概念。f(n) = 1^n , 无论n等于多少,f(n)永远值等于1;

在程序中,使用相同参数执行同一个方法,每一次执行结果都是相同的,即具有幂等性;

以订单状态处理为例的幂等性设计,不论执行多少次orderProcess()方法,都只会扣减一次库存,并且返回true。

分布式事务分类

二段提交2PC(Two-Phase-Commit)|三段提交3PC (Three-Phase-Commit)

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三阶段提交引入两个机制

1、 引入超时机制。同时在协调者和参与者中都引入超时机制。

2、在第一阶段和第二阶段中插入一个准备阶段。保证了在最后提交阶段之前各参与节点的状态是一致的。

主要解决的问题:

避免了参与者在长时间无法与协调者节点通讯(协调者挂掉了)的情况下,无法释放资源的问题,因为参与者自身拥有超时机制会在超时后,自动进行本地commit从而进行释放资源。而这种机制也侧面降低了整个事务的阻塞时间和范围。

缺点:

性能较差,会存在长时间的锁表。

补偿事务-TCC(Try-Confirm-Cancel)|Saga

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TCC 与Saga其实就是采用的补偿机制,其核心思想是:针对每个操作,都要注册一个与其对应的确认和补偿(撤销)操作。确认和补偿都有采用幂等性设计。

缺点:代码量大,可维护性差。

消息事务

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消息一致性方案是通过消息中间件保证上、下游应用数据操作的一致性。基本思路是将本地操作和发送消息放在一个事务中,保证本地操作和消息发送要么两者都成功或者都失败。下游应用向消息系统订阅该消息,收到消息后执行相应操作。

消息方案从本质上讲是将分布式事务转换为两个本地事务,然后依靠下游业务的重试机制达到最终一致性。

代表产品:RocketMQ

分布式事务产品框架

京东jdts

服务通过lb连到集群中任何一个节点均能保证业务正确执行,某一个节点异常时集群可正常提供服务,同时支持集群横向、纵向扩展。

Seata

一款开源的分布式事务解决方案,致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式,为用户打造一站式的分布式解决方案。

全局事务服务GTS

用于实现分布式环境下,特别是微服务架构下的高性能事务一致性。可以与RDS、MySQL、PostgreSQL等数据源,Spring Cloud、Dubbo、HSF及其他RPC框架,MQ消息队列等中间件产品配合使用,轻松实现分布式数据库事务、多库事务、消息事务、服务链路级事务及各种组合。

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作者:京东零售 谷伟

来源:京东云开发者社区

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