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1.前言

1.由于最近在學(xué)習(xí)springcloud的項目，現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)下，分布式，微服務(wù)橫行，難免會遇到分布式下的事務(wù)問題，這是一個難點，也是面試經(jīng)常問的，別面試官一看你簡歷，都是微服務(wù)項目，問你了解啥是分布式事務(wù)不，你來句沒有，這就很尷尬了，當(dāng)然微服務(wù)下可能沒有分布式事務(wù)，但是很多場景是需要分布式事務(wù)的，下面我就來介紹下什么是分布式事務(wù)，和分布式事務(wù)的解決方案

2 問題描述

在介紹分布式事務(wù)下，下面我們先來了解一個常見應(yīng)用場景，這個場景(類似慕課網(wǎng)購買付費課程)也是我后面要講的分布式事務(wù)的解決方案的案例

2用戶支付完成會將支付狀態(tài)及訂單狀態(tài)保存在訂單數(shù)據(jù)庫中，由訂單服務(wù)去維護訂單數(shù)據(jù)庫。而學(xué)生選課信息在學(xué)習(xí)中心數(shù)據(jù)庫，由學(xué)習(xí)服務(wù)去維護學(xué)習(xí)中心數(shù)據(jù)庫的信息。下圖是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖：

?如何實現(xiàn)兩個分布式服務(wù)（訂單服務(wù)、學(xué)習(xí)服務(wù)）共同完成一件事即訂單支付成功自動添加學(xué)生選課的需求，這里的關(guān)鍵是如何保證兩個分布式服務(wù)的事務(wù)的一致性。

?嘗試解決上邊的需求，在訂單服務(wù)中遠程調(diào)用選課接口，偽代碼如下：

下面我們分析下這種解決方案的問題

1.更新支付表狀態(tài)為本地數(shù)據(jù)庫操作。
2.遠程調(diào)用選課接口為網(wǎng)絡(luò)遠程調(diào)用請求
3.為保存事務(wù)上邊兩步操作由spring控制事務(wù)，當(dāng)遇到Exception異常則回滾本地數(shù)據(jù)庫操作。
問題如下：
1、如果更新支付表失敗則拋出異常，不再執(zhí)行遠程調(diào)用，此設(shè)想沒有問題。
2、如果更新支付表成功，網(wǎng)絡(luò)遠程調(diào)用超時會拉長本地數(shù)據(jù)庫事務(wù)時間，影響數(shù)據(jù)庫性能。（遠程調(diào)用非常耗時的哦）
3、如果更新支付表成功，遠程調(diào)用添加選課成功（選課數(shù)據(jù)庫commit成功），最后更新支付表commit失敗，此時出現(xiàn)操作不一致。
上面的問題就涉及到了分布式事務(wù)的控制

3.什么是分布式事務(wù)

什么是分布式系統(tǒng)

部署在不同結(jié)點上的系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)交互來完成協(xié)同工作的系統(tǒng)
比如：充值加積分的業(yè)務(wù)，用戶在充值系統(tǒng)向自己的賬戶充錢，在積分系統(tǒng)中自己積分相應(yīng)的增加。充值系統(tǒng)和積分系統(tǒng)是兩個不同的系統(tǒng)，一次充值加積分的業(yè)務(wù)就需要這兩個系統(tǒng)協(xié)同工作來完成。

什么是事務(wù)

事務(wù)是指由一組操作組成的一個工作單元，這個工作單元具有原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔離性（isolation）和持久性（durability）。
原子性：執(zhí)行單元中的操作要么全部執(zhí)行成功，要么全部失敗。如果有一部分成功一部分失敗那么成功的操作要全部回滾到執(zhí)行前的狀態(tài)。
一致性：執(zhí)行一次事務(wù)會使用數(shù)據(jù)從一個正確的狀態(tài)轉(zhuǎn)換到另一個正確的狀態(tài)，執(zhí)行前后數(shù)據(jù)都是完整的。 隔離性：在該事務(wù)執(zhí)行的過程中，任何數(shù)據(jù)的改變只存在于該事務(wù)之中，對外界沒有影響，事務(wù)與事務(wù)之間是完全的隔離的。只有事務(wù)提交后其它事務(wù)才可以查詢到最新的數(shù)據(jù)。
持久性：事務(wù)完成后對數(shù)據(jù)的改變會永久性的存儲起來，即使發(fā)生斷電宕機數(shù)據(jù)依然在。

什么是本地事務(wù)

本地事務(wù)就是用關(guān)系數(shù)據(jù)庫來控制事務(wù)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫通常都具有ACID特性，傳統(tǒng)的單體應(yīng)用通常會將數(shù)據(jù)全部存儲在一個數(shù)據(jù)庫中，會借助關(guān)系數(shù)據(jù)庫來完成事務(wù)控制。

什么是分布式事務(wù)

在分布式系統(tǒng)中一次操作由多個系統(tǒng)協(xié)同完成，這種一次事務(wù)操作涉及多個系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)同完成的過程稱為分布式事務(wù)。這里強調(diào)的是多個系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)同完成一個事務(wù)的過程，并不強調(diào)多個系統(tǒng)訪問了不同的數(shù)據(jù)庫，即使多個系統(tǒng)訪問的是同一個數(shù)據(jù)庫也是分布式事務(wù)，如下圖：

?另外一種分布式事務(wù)的表現(xiàn)是，一個應(yīng)用程序使用了多個數(shù)據(jù)源連接了不同的數(shù)據(jù)庫，當(dāng)一次事務(wù)需要操作多個數(shù)據(jù)源，此時也屬于分布式事務(wù)，當(dāng)系統(tǒng)作了數(shù)據(jù)庫拆分后會出現(xiàn)此種情況

上面兩種分布式事務(wù)表現(xiàn)形式第一種用的最多

4.分布式事務(wù)的應(yīng)用場景

CAP理論

如何進行分布式事務(wù)控制？CAP理論是分布式事務(wù)處理的理論基礎(chǔ)，了解了CAP理論有助于我們研究分布式事務(wù)的處理方案。
CAP理論是：分布式系統(tǒng)在設(shè)計時只能在一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分區(qū)容忍性(Partition Tolerance)中滿足兩種，無法兼顧三種。
通過下圖來理解CAP理論

一致性(Consistency)：服務(wù)A、B、C三個結(jié)點都存儲了用戶數(shù)據(jù)， 三個結(jié)點的數(shù)據(jù)需要保持同一時刻數(shù)據(jù)一致性。
可用性(Availability)：服務(wù)A、B、C三個結(jié)點，其中一個結(jié)點宕機不影響整個集群對外提供服務(wù)，如果只有服務(wù)A結(jié)點，當(dāng)服務(wù)A宕機整個系統(tǒng)將無法提供服務(wù)，增加服務(wù)B、C是為了保證系統(tǒng)的可用性。
分區(qū)容忍性(Partition Tolerance)：分區(qū)容忍性就是允許系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)同工作，分區(qū)容忍性要解決由于網(wǎng)絡(luò)分區(qū)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不完整及無法訪問等問題。
分布式系統(tǒng)不可避免的出現(xiàn)了多個系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)同工作的場景，結(jié)點之間難免會出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中斷、網(wǎng)延延遲等現(xiàn)象，這種現(xiàn)象一旦出現(xiàn)就導(dǎo)致數(shù)據(jù)被分散在不同的結(jié)點上，這就是網(wǎng)絡(luò)分區(qū)

5.分布式系統(tǒng)能否兼顧C、A、P？

在保證分區(qū)容忍性的前提下一致性和可用性無法兼顧，如果要提高系統(tǒng)的可用性就要增加多個結(jié)點，如果要保證數(shù)據(jù)的一致性就要實現(xiàn)每個結(jié)點的數(shù)據(jù)一致，結(jié)點越多可用性越好，但是數(shù)據(jù)一致性越差。所以，在進行分布式系統(tǒng)設(shè)計時，同時滿足“一致性”、“可用性”和“分區(qū)容忍性”三者是幾乎不可能的

CAP有哪些組合方式？

1、CA：放棄分區(qū)容忍性，加強一致性和可用性，關(guān)系數(shù)據(jù)庫按照CA進行設(shè)計。
2、AP：放棄一致性，加強可用性和分區(qū)容忍性，追求最終一致性，很多NoSQL數(shù)據(jù)庫按照AP進行設(shè)計。
說明：這里放棄一致性是指放棄強一致性，強一致性就是寫入成功立刻要查詢出最新數(shù)據(jù)。追求最終一致性是指允許暫時的數(shù)據(jù)不一致，只要最終在用戶接受的時間內(nèi)數(shù)據(jù) 一致即可
3、CP：放棄可用性，加強一致性和分區(qū)容忍性，一些強一致性要求的系統(tǒng)按CP進行設(shè)計，比如跨行轉(zhuǎn)賬，一次轉(zhuǎn)賬請求要等待雙方銀行系統(tǒng)都完成整個事務(wù)才算完成。
?說明：由于網(wǎng)絡(luò)問題的存在CP系統(tǒng)可能會出現(xiàn)待等待超時，如果沒有處理超時問題則整理系統(tǒng)會出現(xiàn)阻塞
總結(jié)：?在分布式系統(tǒng)設(shè)計中AP的應(yīng)用較多，即保證分區(qū)容忍性和可用性，犧牲數(shù)據(jù)的強一致性（寫操作后立刻讀取到最新數(shù)據(jù)），保證數(shù)據(jù)最終一致性。比如：訂單退款，今日退款成功，明日賬戶到賬，只要在預(yù)定的用戶可以接受的時間內(nèi)退款事務(wù)走完即可。

6.分布式事務(wù)的解決方案（介紹其中三種）

兩階段提交協(xié)議（2PC）

為解決分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性問題出現(xiàn)了兩階段提交協(xié)議（2 Phase Commitment Protocol），兩階段提交由協(xié)調(diào)者和參與者組成，共經(jīng)過兩個階段和三個操作，部分關(guān)系數(shù)據(jù)庫如Oracle、MySQL支持兩階段提交協(xié)議，本節(jié)講解關(guān)系數(shù)據(jù)庫兩階段提交協(xié)議。
參考：2PC：https://en.wikipedia.org/wiki/Two-phase_commit_protocol

1）第一階段：準(zhǔn)備階段（prepare）
協(xié)調(diào)者通知參與者準(zhǔn)備提交訂單，參與者開始投票。
協(xié)調(diào)者完成準(zhǔn)備工作向協(xié)調(diào)者回應(yīng)Yes。
2）第二階段：提交(commit)/回滾(rollback)階段
協(xié)調(diào)者根據(jù)參與者的投票結(jié)果發(fā)起最終的提交指令。
如果有參與者沒有準(zhǔn)備好則發(fā)起回滾指令。
一個下單減庫存的例子：

1、應(yīng)用程序連接兩個數(shù)據(jù)源。
2、應(yīng)用程序通過事務(wù)協(xié)調(diào)器向兩個庫發(fā)起prepare，兩個數(shù)據(jù)庫收到消息分別執(zhí)行本地事務(wù)（記錄日志），但不提交，如果執(zhí)行成功則回復(fù)yes，否則回復(fù)no。
3、事務(wù)協(xié)調(diào)器收到回復(fù)，只要有一方回復(fù)no則分別向參與者發(fā)起回滾事務(wù)，參與者開始回滾事務(wù)。
4、事務(wù)協(xié)調(diào)器收到回復(fù)，全部回復(fù)yes，此時向參與者發(fā)起提交事務(wù)。如果參與者有一方提交事務(wù)失敗則由事務(wù)協(xié)調(diào)器發(fā)起回滾事務(wù)。
2PC的優(yōu)點：實現(xiàn)強一致性，部分關(guān)系數(shù)據(jù)庫支持（Oracle、MySQL等）。
缺點：整個事務(wù)的執(zhí)行需要由協(xié)調(diào)者在多個節(jié)點之間去協(xié)調(diào)，增加了事務(wù)的執(zhí)行時間，性能低下。
解決方案有：springboot+Atomikos or Bitronix

事務(wù)補償（TCC）

TCC事務(wù)補償是基于2PC實現(xiàn)的業(yè)務(wù)層事務(wù)控制方案，它是Try、Confirm和Cancel三個單詞的首字母，含義如下：
1、Try 檢查及預(yù)留業(yè)務(wù)資源完成提交事務(wù)前的檢查，并預(yù)留好資源。
2、Confirm 確定執(zhí)行業(yè)務(wù)操作
對try階段預(yù)留的資源正式執(zhí)行。
3、Cancel 取消執(zhí)行業(yè)務(wù)操作
對try階段預(yù)留的資源釋放。
下邊用一個下單減庫存的業(yè)務(wù)為例來說明

1、Try
下單業(yè)務(wù)由訂單服務(wù)和庫存服務(wù)協(xié)同完成，在try階段訂單服務(wù)和庫存服務(wù)完成檢查和預(yù)留資源。
訂單服務(wù)檢查當(dāng)前是否滿足提交訂單的條件（比如：當(dāng)前存在未完成訂單的不允許提交新訂單）。
庫存服務(wù)檢查當(dāng)前是否有充足的庫存，并鎖定資源。
2、Confirm
訂單服務(wù)和庫存服務(wù)成功完成Try后開始正式執(zhí)行資源操作。
訂單服務(wù)向訂單寫一條訂單信息。
庫存服務(wù)減去庫存。
3、Cancel
如果訂單服務(wù)和庫存服務(wù)有一方出現(xiàn)失敗則全部取消操作。
訂單服務(wù)需要刪除新增的訂單信息。
庫存服務(wù)將減去的庫存再還原。
優(yōu)點：最終保證數(shù)據(jù)的一致性，在業(yè)務(wù)層實現(xiàn)事務(wù)控制，靈活性好。
缺點：開發(fā)成本高，每個事務(wù)操作每個參與者都需要實現(xiàn)try/confirm/cancel三個接口。
注意：TCC的try/confirm/cancel接口都要實現(xiàn)冪等性，在為在try、confirm、cancel失敗后要不斷重試。

什么是冪等性？

冪等性是指同一個操作無論請求多少次，其結(jié)果都相同。
冪等操作實現(xiàn)方式有：
1、操作之前在業(yè)務(wù)方法進行判斷如果執(zhí)行過了就不再執(zhí)行。
2、緩存所有請求和處理的結(jié)果，已經(jīng)處理的請求則直接返回結(jié)果。
3、在數(shù)據(jù)庫表中加一個狀態(tài)字段（未處理，已處理），數(shù)據(jù)操作時判斷未處理時再處理。

消息隊列實現(xiàn)最終一致(本文打算介紹這種方案解決)

本方案是將分布式事務(wù)拆分成多個本地事務(wù)來完成，并且由消息隊列異步協(xié)調(diào)完成，如下圖：
下邊以下單減少庫存為例來說明：

1訂單服務(wù)和庫存服務(wù)完成檢查和預(yù)留資源。
2、訂單服務(wù)在本地事務(wù)中完成添加訂單表記錄和添加“減少庫存任務(wù)消息”。
3、由定時任務(wù)根據(jù)消息表的記錄發(fā)送給MQ通知庫存服務(wù)執(zhí)行減庫存操作。
4、庫存服務(wù)執(zhí)行減少庫存，并且記錄執(zhí)行消息狀態(tài)（為避免重復(fù)執(zhí)行消息，在執(zhí)行減庫存之前查詢是否執(zhí)行過此消息）。
5、庫存服務(wù)向MQ發(fā)送完成減少庫存的消息。
6、訂單服務(wù)接收到完成庫存減少的消息后刪除原來添加的“減少庫存任務(wù)消息”。
實現(xiàn)最終事務(wù)一致要求：預(yù)留資源成功理論上要求正式執(zhí)行成功，如果執(zhí)行失敗會進行重試，要求業(yè)務(wù)執(zhí)行方法實現(xiàn)冪等。
優(yōu)點 ：
由MQ按異步的方式協(xié)調(diào)完成事務(wù)，性能較高。
不用實現(xiàn)try/confirm/cancel接口，開發(fā)成本比TCC低。
缺點：
此方式基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫本地事務(wù)來實現(xiàn)，會出現(xiàn)頻繁讀寫數(shù)據(jù)庫記錄，浪費數(shù)據(jù)庫資源，另外對于高并發(fā)操作不是最佳方案。

總結(jié)：本文只是介紹了分布式事務(wù)的一些特性和解決方案，將會在另一篇文章上詳細(xì)介紹消息隊列實現(xiàn)最終一致性的分布式解決方案，需要了解：rabbitmq，SpringTask，springcloud

分布式解決方案的第二篇文章地址如下，這篇文章就來介紹具體的解決方案，案例驅(qū)動