荐 分布式事务、分布式锁与分布式任务调度纪要

分布式事务、分布式锁与分布式任务调度

一、分布式事务

1.事务基础知识

1.1 四大特征

• 原子性：不可分割

• 一致性：事务执行完，数据与业务预期一致

• 隔离性：事务与事务之间的隔离程度；

脏读：事务B读到事务A修改后，但提交失败的数据；

幻读：强调数据的增减，事务B两次读取数据的过程中事务A添加了数据，导致事务B两次读取到的数据不一致；

不可重复读：强调数据的修改，事务B两次读取数据的过程中事务A修改了数据；

• 持久性：事务提交成功，则数据持久化到数据库，不可回滚；

1.2 事务的隔离级别

• 读未提交：Read Uncommitted

• 读已提交：Read Committed

• 可重复读：Repeated Read

• 事务串行：Serialization

2.分布式事务的常见解决方案

2.1两阶段提交（Two-phase Commit, 2PC）,引入协调者（协调者支持超时机制）

• **准备阶段：**首先参与者执行事务操作，并返回执行结果给协调者；

• **提交阶段：**协调者根据每个参与者执行结果通知参与者进行提交或回滚；

缺点：

​ 1.同步阻塞，所有参与者都处于阻塞状态等待其他参与者响应；

​ 2.单点问题：协调者单点故障，特别是在提交阶段故障时，将阻塞所有参与者；

​ 3.数据一致性问题：协调者发送提交或回滚命令时，如发生网络异常导致部分参与者未收到指令，将使得系统数据不一致；

​ 4.过于保守，一个节点失败，整个事务都会失败；

2.2三阶段提交（Three-phase Commit，3PC）：在2pc的基础上给参与者和协调者都引入超时机制（使得参与者得不到指令时可以自动提交），并将阶段分为：CanCommit，PreCommit（类似2pc的准备阶段），DoCommit；

缺点：依然没有解决数据一致性问题

2.3补偿事务（Try-Confirm-Cancel，TCC）

• Try: 检测及预留资源

• Confirm: 对业务系统做确认提交，

• Cancel: 出现错误时回滚

2.4 本地消息表：

​ 1.节点完成操作后发送消息到本地消息表（本地事务确保一定能写成功）；

​ 2.本地消息表将消息转发到Kafka等消息队列中，转发成功则删除消息，否则继续转发；

​ 3.其他节点从消息队列中读取消息，并执行；

优点：避免了分布式事务，能够实现最终一致性

缺点：需要异步，消息队列处理要求准确。

2.5 MQ事务消息，利用RocketMQ实现最终一致性分布式事务（保证消息最终一致性）

​ 1.服务A发送半消息给Brock服务端，Brock返回半消息接收情况

​ 2.服务A接收到返回结果，执行事务，并通知Brock执行Commit或Rollback

​ ３.Rock若未接收到服务A事务的执行结果，一段时间后会主动询问A；

​ ４.A检查事务执行状态，再次告知Rock执行结果；

​ 5.Rock收到Commit后会正式将消息投递给其他节点；收到Rollback则不会投递消息，将消息存储三天后删除。

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二、分布式锁

使用场景：

​ 满足三个条件：1.资源共享；2.共享资源互斥；3.多任务环境

1. mysql

• 核心思想：1.获取锁；2.操作数据；3.释放锁

• 问题：实时检测或者等待的情况会浪费资源，获得锁的线程挂掉后没有释放锁容易死锁

• 解决思路：哨兵机制，启线程删除超时时间已过的已存在的锁；

  引发新的问题：

  ​ 1. 单个线程依然存在单点故障问题；

  ​ 2. 多个线程需要保证线程通信，以及线程与库的通信延迟需要很低；

  ​ 3. 多个线程之间的数据一致性问题;

  ​ 4. 超时时间难以界定

2. redis

• 核心思想：类似MySQL；

• 解决思路：用lua实现分布式锁，利用redis的有效期设置来解决死锁问题；

• 存在问题：有效期难以界定

3. zookeeper

特点：

​ 1. 统一视图（数据一致）；

​ 2. 可以存储数据；

​ 3. zookeeper目录分为：临时目录、持久目录、临时有序目录、持久有序目录；

​ 4. 支持事件回调机制

• 思路：

  1.利用临时有序目录对多个线程排序（类似于排队，排在第一个的先执行，每个线程给前一个注册一个回调事件）；

  2.每个节点执行完会自动删除本节点，并触发回调事件通知下一个节点开始执行；

优点：

​ 1.节省资源，等待的节点不需要反复区确认是否可以执行；

​ 2.通过临时有序节点和事件通知巧妙的解决了死锁问题

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三、分布式任务调度

分布式集群下的定时任务。

常见使用场景：

• 任务存在互斥时，需要统一协调；
• 需要定时任务执行的反馈，如高可用、监控等；
• 统一管理和任务追踪，如执行任务的服务定位，负责人跟踪等；

常用框架：

1. quartz
2. xxl-job
3. LTS-admin
4. Elastic
5. TBS

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