一.分布式事务问题
1.本地事务概念:即单机事务
2.传统数据库事务四大特性:
原子性一致性隔离性持久性
3.分布式事务,就是指不是在单个服务或单个数据库架构下,产生的事务,例如:
- 跨数据源的分布式事务
- 跨服务的分布式事务
- 综合情况
二.理论基础
2.1CAP定理
分布式系统有三个指标,这三个指标不可能同时做到,这个结论就叫做 CAP 定理。
- Consistency(一致性)
- Availability(可用性)
- Partition tolerance (分区容错性)
Consistency(一致性):用户访问分布式系统中的任意节点,得到的数据必须一致。
Availability (可用性):用户访问集群中的任意健康节点,必须能得到响应,而不是超时或拒绝。
Partition(分区):因为网络故障或其它原因导致分布式系统中的部分节点与其它节点失去连接,形成独立分区。
Tolerance(容错):在集群出现分区时,整个系统也要持续对外提供服务
在P一定会出现的情况下,A和C之间只能实现一个。
2.2base理论
BASE理论是对CAP的一种解决思路,包含三个思想:
- Basically Available (基本可用):分布式系统在出现故障时,允许损失部分可用性,即保证核心可用。
- Soft State(软状态):在一定时间内,允许出现中间状态,比如临时的不一致状态。
- Eventually Consistent(最终一致性):虽然无法保证强一致性,但是在软状态结束后,最终达到数据一致。
2.3解决分布式事务的思路
分布式事务最大的问题是各个子事务的一致性问题,因此可以借鉴CAP定理和BASE理论,有两种解决思路:
- AP模式:各子事务分别执行和提交,允许出现结果不一致,然后采用弥补措施恢复数据即可,实现最终一致。
- CP模式:各个子事务执行后互相等待,同时提交,同时回滚,达成强一致。但事务等待过程中,处于弱可用状态。
但不管是哪一种模式,都需要在子系统事务之间互相通讯,协调事务状态,也就是需要一个事务协调者(TC):
这里的子系统事务,称为分支事务;有关联的各个分支事务在一起称为全局事务。
三.Seata
3.1.Seata是 2019 年 1 月份蚂蚁金服和阿里巴巴共同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,为用户打造一站式的分布式解决方案。
3.2.seata的架构
Seata事务管理中有三个重要的角色:
- TC (Transaction Coordinator) - 事务协调者:维护全局和分支事务的状态,协调全局事务提交或回滚。
- TM (Transaction Manager) - 事务管理器:定义全局事务的范围、开始全局事务、提交或回滚全局事务。
- RM (Resource Manager) - 资源管理器:管理分支事务处理的资源,与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态,并驱动分支事务提交或回滚。
Seata基于上述架构提供了四种不同的分布式事务解决方案:
- XA模式:强一致性分阶段事务模式,牺牲了一定的可用性,无业务侵入
- TCC模式:最终一致的分阶段事务模式,有业务侵入
- AT模式:最终一致的分阶段事务模式,无业务侵入,也是Seata的默认模式
- SAGA模式:长事务模式,有业务侵入
无论哪种方案,都离不开TC,也就是事务的协调者。
四.四种模式的优缺点
4.1 XA模式
XA 规范 是 X/Open 组织定义的分布式事务处理(DTP,Distributed Transaction Processing)标准,XA 规范 描述了全局的TM与局部的RM之间的接口,几乎所有主流的数据库都对 XA 规范 提供了支持。
分为两个阶段
RM一阶段的工作:
① 注册分支事务到TC
② 执行分支业务sql但不提交
③ 报告执行状态到TC
TC二阶段的工作:
- TC检测各分支事务执行状态
a.如果都成功,通知所有RM提交事务
b.如果有失败,通知所有RM回滚事务
RM二阶段的工作:
- 接收TC指令,提交或回滚事务
XA模式的优点是什么?
- 事务的强一致性,满足ACID原则。
- 常用数据库都支持,实现简单,并且没有代码侵入
XA模式的缺点是什么?
- 因为一阶段需要锁定数据库资源,等待二阶段结束才释放,性能较差
- 依赖关系型数据库实现事务
4.2 AT模式
阶段一RM的工作:
- 注册分支事务
- 记录undo-log(数据快照)
- 执行业务sql并提交
- 报告事务状态
阶段二提交时RM的工作:
- 删除undo-log即可
阶段二回滚时RM的工作:
- 根据undo-log恢复数据到更新前
AT和XA模式的区别:
- XA模式一阶段不提交事务,锁定资源;AT模式一阶段直接提交,不锁定资源。
- XA模式依赖数据库机制实现回滚;AT模式利用数据快照实现数据回滚。
- XA模式强一致;AT模式最终一致
4.3.TCC模式
TCC模式与AT模式非常相似,每阶段都是独立事务,不同的是TCC通过人工编码来实现数据恢复。需要实现三个方法:
- Try:资源的检测和预留;
- Confirm:完成资源操作业务;要求 Try 成功 Confirm 一定要能成功。
- Cancel:预留资源释放,可以理解为try的反向操作。
TCC的优点是什么?
- 一阶段完成直接提交事务,释放数据库资源,性能好
- 相比AT模型,无需生成快照,无需使用全局锁,性能最强
- 不依赖数据库事务,而是依赖补偿操作,可以用于非事务型数据库
TCC的缺点是什么?
- 有代码侵入,需要人为编写try、Confirm和Cancel接口,太麻烦
- 软状态,事务是最终一致
- 需要考虑Confirm和Cancel的失败情况,做好幂等处理
4.4SAGA模式
saga模式是seata即将开源的长事务解决方案
优点:
- 事务参与者可以基于事件驱动实现异步调用,吞吐高
- 一阶段直接提交事务,无锁,性能好
- 不用编写TCC中的三个阶段,实现简单
缺点:
- 软状态持续时间不确定,时效性差
- 没有锁,没有事务隔离,会有脏写
5.模式对比
