分布式系统事务一致性解决方案
程序员文章站
2022-03-26 11:18:15
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开篇
在OLTP系统领域，我们在很多业务场景下都会面临事务一致性方面的需求，例如最经典的Bob给Smith转账的案例。传统的企业开发，系统往往是以单体应用形式存在的，也没有横跨多个数据库。我们通常只需借助开发平台中特有数据访问技术和框架（例如Spring、JDBC、ADO.NET），结合关系型数据库自带的事务管理机制来实现事务性的需求。关系型数据库通常具有ACID特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。
而大型互联网平台往往是由一系列分布式系统构成的，开发语言平台和技术栈也相对比较杂，尤其是在SOA和微服务架构盛行的今天，一个看起来简单的功能，内部可能需要调用多个“服务”并操作多个数据库或分片来实现，情况往往会复杂很多。单一的技术手段和解决方案，已经无法应对和满足这些复杂的场景了。
分布式系统的特性
对分布式系统有过研究的读者，可能听说过“CAP定律”、“Base理论”等，非常巧的是，化学理论中ACID是酸、Base恰好是碱。这里笔者不对这些概念做过多的解释，有兴趣的读者可以查看相关参考资料。CAP定律如下图：
在分布式系统中，同时满足“CAP定律”中的“一致性”、“可用性”和“分区容错性”三者是不可能的，这比现实中找对象需同时满足“高、富、帅”或“白、富、美”更加困难。在互联网领域的绝大多数的场景，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。
分布式事务
提到分布式系统，必然要提到分布式事务。要想理解分布式事务，不得不先介绍一下两阶段提交协议。先举个简单但不精准的例子来说明：
第一阶段，张老师作为“协调者”，给小强和小明（参与者、节点）发微信，组织他们俩明天8点在学校门口集合，一起去爬山，然后开始等待小强和小明答复。
第二阶段，如果小强和小明都回答没问题，那么大家如约而至。如果小强或者小明其中一人回答说“明天没空，不行”，那么张老师会立即通知小强和小明“爬山活动取消”。
细心的读者会发现，这个过程中可能有很多问题的。如果小强没看手机，那么张老师会一直等着答复，小明可能在家里把爬山装备都准备好了却一直等着张老师确认信息。更严重的是，如果到明天8点小强还没有答复，那么就算“超时”了，那小明到底去还是不去集合爬山呢？
这就是两阶段提交协议的弊病，所以后来业界又引入了三阶段提交协议来解决该类问题。
两阶段提交协议在主流开发语言平台，数据库产品中都有广泛应用和实现的，下面来介绍一下XOpen组织提供的DTP模型图：
XA协议指的是TM（事务管理器）和RM（资源管理器）之间的接口。目前主流的关系型数据库产品都是实现了XA接口的。JTA(Java Transaction API)是符合X/Open DTP模型的，事务管理器和资源管理器之间也使用了XA协议。 本质上也是借助两阶段提交协议来实现分布式事务的，下面分别来看看XA事务成功和失败的模型图：
在JavaEE平台下，WebLogic、Webshare等主流商用的应用服务器提供了JTA的实现和支持。而在Tomcat下是没有实现的（其实笔者并不认为Tomcat能算是JavaEE应用服务器），这就需要借助第三方的框架Jotm、Automikos等来实现，两者均支持spring事务整合。
而在Windows .NET平台中，则可以借助ado.net中的TransactionScop API来编程实现，还必须配置和借助Windows操作系统中的MSDTC服务。如果你的数据库使用的mysql，并且mysql是部署在Linux平台上的，那么是无法支持分布式事务的。 由于篇幅关系，这里不展开，感兴趣的读者可以自行查阅相关资料并实践。
总结：这种方式实现难度不算太高，比较适合传统的单体应用，在同一个方法中存在跨库操作的情况。但分布式事务对性能的影响会比较大，不适合高并发和高性能要求的场景
提供回滚接口
在服务化架构中，功能X，需要去协调后端的A、B甚至更多的原子服务。那么问题来了，假如A和B其中一个调用失败了，那可怎么办呢？
在笔者的工作中经常遇到这类问题，往往提供了一个BFF层来协调调用A、B服务。如果有些是需要同步返回结果的，我会尽量按照“串行”的方式去调用。如果调用A失败，则不会盲目去调用B。如果调用A成功，而调用B失败，会尝试去回滚刚刚对A的调用操作。
当然，有些时候我们不必严格提供单独对应的回滚接口，可以通过传递参数巧妙的实现。
这样的情况，我们会尽量把可提供回滚接口的服务放在前面。举个例子说明：
我们的某个论坛网站，每天登录成功后会奖励用户5个积分，但是积分和用户又是两套独立的子系统服务，对应不同的DB，这控制起来就比较麻烦了。解决思路：
把登录和加积分的服务调用放在BFF层一个本地方法中。
当用户请求登录接口时，先执行加积分操作，加分成功后再执行登录操作
如果登录成功，那当然最好了，积分也加成功了。如果登录失败，则调用加积分对应的回滚接口（执行减积分的操作）。
总结：这种方式缺点比较多，通常在复杂场景下是不推荐使用的，除非是非常简单的场景，非常容易提供回滚，而且依赖的服务也非常少的情况。
这种实现方式会造成代码量庞大，耦合性高。而且非常有局限性，因为有很多的业务是无法很简单的实现回滚的，如果串行的服务很多，回滚的成本实在太高。
参考：http://www.cnblogs.com/dinglang/p/5679542.html
在OLTP系统领域，我们在很多业务场景下都会面临事务一致性方面的需求，例如最经典的Bob给Smith转账的案例。传统的企业开发，系统往往是以单体应用形式存在的，也没有横跨多个数据库。我们通常只需借助开发平台中特有数据访问技术和框架（例如Spring、JDBC、ADO.NET），结合关系型数据库自带的事务管理机制来实现事务性的需求。关系型数据库通常具有ACID特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。
而大型互联网平台往往是由一系列分布式系统构成的，开发语言平台和技术栈也相对比较杂，尤其是在SOA和微服务架构盛行的今天，一个看起来简单的功能，内部可能需要调用多个“服务”并操作多个数据库或分片来实现，情况往往会复杂很多。单一的技术手段和解决方案，已经无法应对和满足这些复杂的场景了。
分布式系统的特性
对分布式系统有过研究的读者，可能听说过“CAP定律”、“Base理论”等，非常巧的是，化学理论中ACID是酸、Base恰好是碱。这里笔者不对这些概念做过多的解释，有兴趣的读者可以查看相关参考资料。CAP定律如下图：
在分布式系统中，同时满足“CAP定律”中的“一致性”、“可用性”和“分区容错性”三者是不可能的，这比现实中找对象需同时满足“高、富、帅”或“白、富、美”更加困难。在互联网领域的绝大多数的场景，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。
分布式事务
提到分布式系统，必然要提到分布式事务。要想理解分布式事务，不得不先介绍一下两阶段提交协议。先举个简单但不精准的例子来说明：
第一阶段，张老师作为“协调者”，给小强和小明（参与者、节点）发微信，组织他们俩明天8点在学校门口集合，一起去爬山，然后开始等待小强和小明答复。
第二阶段，如果小强和小明都回答没问题，那么大家如约而至。如果小强或者小明其中一人回答说“明天没空，不行”，那么张老师会立即通知小强和小明“爬山活动取消”。
细心的读者会发现，这个过程中可能有很多问题的。如果小强没看手机，那么张老师会一直等着答复，小明可能在家里把爬山装备都准备好了却一直等着张老师确认信息。更严重的是，如果到明天8点小强还没有答复，那么就算“超时”了，那小明到底去还是不去集合爬山呢？
这就是两阶段提交协议的弊病，所以后来业界又引入了三阶段提交协议来解决该类问题。
两阶段提交协议在主流开发语言平台，数据库产品中都有广泛应用和实现的，下面来介绍一下XOpen组织提供的DTP模型图：
XA协议指的是TM（事务管理器）和RM（资源管理器）之间的接口。目前主流的关系型数据库产品都是实现了XA接口的。JTA(Java Transaction API)是符合X/Open DTP模型的，事务管理器和资源管理器之间也使用了XA协议。 本质上也是借助两阶段提交协议来实现分布式事务的，下面分别来看看XA事务成功和失败的模型图：
在JavaEE平台下，WebLogic、Webshare等主流商用的应用服务器提供了JTA的实现和支持。而在Tomcat下是没有实现的（其实笔者并不认为Tomcat能算是JavaEE应用服务器），这就需要借助第三方的框架Jotm、Automikos等来实现，两者均支持spring事务整合。
而在Windows .NET平台中，则可以借助ado.net中的TransactionScop API来编程实现，还必须配置和借助Windows操作系统中的MSDTC服务。如果你的数据库使用的mysql，并且mysql是部署在Linux平台上的，那么是无法支持分布式事务的。 由于篇幅关系，这里不展开，感兴趣的读者可以自行查阅相关资料并实践。
总结：这种方式实现难度不算太高，比较适合传统的单体应用，在同一个方法中存在跨库操作的情况。但分布式事务对性能的影响会比较大，不适合高并发和高性能要求的场景
提供回滚接口
在服务化架构中，功能X，需要去协调后端的A、B甚至更多的原子服务。那么问题来了，假如A和B其中一个调用失败了，那可怎么办呢？
在笔者的工作中经常遇到这类问题，往往提供了一个BFF层来协调调用A、B服务。如果有些是需要同步返回结果的，我会尽量按照“串行”的方式去调用。如果调用A失败，则不会盲目去调用B。如果调用A成功，而调用B失败，会尝试去回滚刚刚对A的调用操作。
当然，有些时候我们不必严格提供单独对应的回滚接口，可以通过传递参数巧妙的实现。
这样的情况，我们会尽量把可提供回滚接口的服务放在前面。举个例子说明：
我们的某个论坛网站，每天登录成功后会奖励用户5个积分，但是积分和用户又是两套独立的子系统服务，对应不同的DB，这控制起来就比较麻烦了。解决思路：
把登录和加积分的服务调用放在BFF层一个本地方法中。
当用户请求登录接口时，先执行加积分操作，加分成功后再执行登录操作
如果登录成功，那当然最好了，积分也加成功了。如果登录失败，则调用加积分对应的回滚接口（执行减积分的操作）。
总结：这种方式缺点比较多，通常在复杂场景下是不推荐使用的，除非是非常简单的场景，非常容易提供回滚，而且依赖的服务也非常少的情况。
这种实现方式会造成代码量庞大，耦合性高。而且非常有局限性，因为有很多的业务是无法很简单的实现回滚的，如果串行的服务很多，回滚的成本实在太高。
参考：http://www.cnblogs.com/dinglang/p/5679542.html
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