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分布式事务

分布式事务解决方案

1. TCC （Try, Confirm, Cancel）    实时

2. 消息最终一致性                   异步

3. 最大努力通知型事务（按规律进行通知，不保证数据一定能通知成功，但会提供可查询操作接口进行核对）

支付宝程立谈分布式事务

事务：一组可靠、独立的工作单元

ACID：Atomicity(原子性)  Consistency(一致性)  Isolation(隔离性)  Durability(持久性)

难点： 高度并发，资源分布，大时间跨度

本地事务：事务由资源管理器（如：DBMS）本地管理

优点：支持严格的ACID属性，可靠，高效，状态可只在资源管理器维护

局限：不具备分布事务处理能力，隔离的最小单元由资源管理器决定，如数据库中的一条数据

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全局事务（DTP模型）：事务由全局事务管理器全局管理

事务管理器：管理全局事务状态与参与的资源，协同资源的一致提交/回滚

TX协议：应用或应用服务器与事务管理器的接口

XA协议：全局事务管理器与资源管理器的接口

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两阶段提交（Two Phase Commit）

准备操作与ACID : A准备后，仍可提交和回滚  C准备时，一致性检查必须OK

                I准备后，事务结果仍然只在事务内可见    D准备后，事务结果已经持久化

局限：协议成本（准备操作是一定必须的吗）

          准备阶段的持久成本

          全局事务的持久成本

          潜在故障点多带来的脆弱性

          准备后，提交前的故障引发一系列隔离与恢复难题

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跨域的全局事务（DTP模型）

问题：1. 事务上下文如何跨域传递

           2. 多事务管理器如何协同

           3. 异构事务域间的标准是什么

通信资源管理器：管理事务域间与事务域内的通信，允许全局事务跨域传递

XA+协议：是XA的超集，增加指令使事务管理器间可以相互协同

局限：更高协议成本、脆弱，故障点多，故障影响大，恢复困难，复杂，更多框架与平台约束

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原则：真正重要的是满足业务需求，而不是追求抽象、绝对的系统特性

帽子戏法：两只手最多能拿几顶帽子？

酸碱平衡：ACID-BASE Balance

服务模式：可查询模式、幕等模式、TCC操作、可补偿模式

复合模式：定期校对、可靠消息、TCC、补偿

帽子戏法--CAP定理：对于共享数据系统，只能同时拥有一下三项中的两个

a. Consistency(一致性)：所有用户看到一致的数据

b. Availability(可用性)：总能找到一个可用的数据副本

c. Tolerance to Network Partition(分区容忍性)： 即使在系统被分区的情况下，仍能满足上述的2点

酸碱平衡--BASE：Basic Availability(基本可用性)   Soft state(柔性状态)   Eventtuall consistency(最终一致性)


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