分布式事务理论

分布式事务与本地事务的区别

• 本地事务：整个服务只能操作一个数据库资源，也就是一个tomcat操作一个数据库【同一线程】
  
• 分布式事务(多进程间的，一个端口就是一个进程)：一个tomcat操作多个数据库或者多个tomcat操作一个或多个数据库
  
  

分布式事务相关理论：CAP定理

CAP定理是在 1998年加州大学的计算机科学家 Eric Brewer （埃里克.布鲁尔）提出，分布式系统有三个指标

• Consistency 一致性
• Availability 可用性
• Partition tolerance 分区容错

它们的第一个字母分别是 C、A、P。Eric Brewer 说，这三个指标不可能同时做到。这个结论就叫做 CAP 定理。

一般要求P必须要成立，A和C只能顾及一个，也就是说，我们只能满足AP或者CP。

分区容错 Partition tolerance

大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。

上图中，G1 和 G2 是两台跨区的服务器。G1 向 G2 发送一条消息，G2 可能无法收到。系统设计的时候，必须考虑到这种情况。

一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。

可用性 Availability

Availability 中文叫做"可用性"，意思是只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。

用户可以选择向 G1 或 G2 发起读操作。不管是哪台服务器，只要收到请求，就必须告诉用户，到底是 v0 还是 v1，否则就不满足可用性。

一致性 Consistency

Consistency 中文叫做"一致性"。意思是，写操作之后的读操作，必须返回该值。

举例来说，某条记录是 v0，用户向 G1 发起一个写操作，将其改为 v1。

问题是，用户有可能向 G2 发起读操作，由于 G2 的值没有发生变化，因此返回的是 v0。G1 和 G2 读操作的结果不一致，这就不满足一致性了。
为了让 G2 也能变为 v1，就要在 G1 写操作的时候，让 G1 向 G2 发送一条消息，要求 G2 也改成 v1,在这个期间呢，G1和G2用户是不能够访问的，直到G1把消息同步到G2，才能够访问，这样才能保持一致性

一致性和可用性的矛盾

一致性和可用性，为什么不可能同时成立？答案很简单，因为可能通信失败（即出现分区容错）。

如果保证 G2 的一致性，那么 G1 必须在写操作时，锁定 G2 的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间，G2 不能读写，没有可用性。

如果保证 G2 的可用性，那么势必不能锁定 G2，所以一致性不成立。

综上所述，G2 无法同时做到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。如果追求一致性，那么无法保证所有节点的可用性；如果追求所有节点的可用性，那就没法做到一致性。

• CA：一致性和可用性 ： P网络分区容错性就不能实现了【不考虑，单点可以实现】
• CP：一致性和网络分区容错性： A可用性实现不了【业界实现zookeeper】
  
• AP：可用性和网络分区容错性： C一致性保证不了【业界实现Eureka】
  

分布式事务解决方案：两阶段提交2PC

基于XA协议的两阶段提交
首先我们来简要看下分布式事务处理的XA规范 ：

可知XA规范中分布式事务有AP，RM，TM组成：

其中应用程序(Application Program ，简称AP)：AP定义事务边界（定义事务开始和结束）并访问事务边界内的资源。

资源管理器(Resource Manager，简称RM)：Rm管理计算机共享的资源，许多软件都可以去访问这些资源，资源包含比如数据库、文件系统、打印机服务器等。

事务管理器(Transaction Manager ，简称TM)：负责管理全局事务，分配事务唯一标识，监控事务的执行进度，并负责事务的提交、回滚、失败恢复等。

二阶段协议:

第一阶段TM要求所有的RM准备提交对应的事务分支，询问RM是否有能力保证成功的提交事务分支，RM根据自己的情况，如果判断自己进行的工作可以被提交，那就就对工作内容进行持久化，并给TM回执OK；否则给TM的回执NO。RM在发送了否定答复并回滚了已经的工作后，就可以丢弃这个事务分支信息了。

第二阶段TM根据阶段1各个RM prepare的结果，决定是提交还是回滚事务。如果所有的RM都prepare成功，那么TM通知所有的RM进行提交；如果有RM prepare回执NO的话，则TM通知所有RM回滚自己的事务分支。

也就是TM与RM之间是通过两阶段提交协议进行交互的.

优点： 尽量保证了数据的强一致，适合对数据强一致要求很高的关键领域。（其实也不能100%保证强一致）

缺点： 实现复杂，牺牲了可用性，对性能影响较大，不适合高并发高性能场景。

分布式事务解决方案：补偿事务TCC(三阶段提交)

TCC补偿机制

TCC 其实就是采用的补偿机制，其核心思想是：针对每个操作，都要注册一个与其对应的确认和补偿（撤销）操作。它分为三个阶段：

• Try 阶段主要是对业务系统做检测及资源预留
• Confirm 阶段主要是对业务系统做确认提交，Try阶段执行成功并开始执行 Confirm阶段时，默认 Confirm阶段是不会出错的。即：只要Try成功，Confirm一定成功。
• Cancel 阶段主要是在业务执行错误，需要回滚的状态下执行的业务取消，预留资源释放。

例如： A要向 B 转账100块，思路大概是：

我们有一个本地方法，里面依次调用 
1、首先在 Try 阶段，要先调用远程接口把 B和 A的钱给冻结起来。 
2、在 Confirm 阶段，执行远程调用的转账的操作，转账成功进行解冻。 
3、如果第2步执行成功，那么转账成功，如果第二步执行失败，则调用远程冻结接口对应的解冻方法 (Cancel)。

优点： 相比两阶段提交，可用性比较强

缺点： 数据的一致性要差一些。TCC属于应用层的一种补偿方式，所以需要程序员在实现的时候多写很多补偿的代码，在一些场景中，一些业务流程可能用TCC不太好定义及处理。

开源的分布式事务解决方案之Seata
安装seata与搭建seata服务