分布式事务面试

分布式事务

为解决分布式系统的数据一致性问题出现了两阶段提交协议（2 Phase Commitment Protocol），两阶段提交由协调者和参与者组成，共经过两个阶段和三个操作，部分关系数据库如Oracle、MySQL支持两阶段提交协议，本节讲解关系数据库两阶段提交协议。
参考：

2PC：https://en.wikipedia.org/wiki/Two-phase_commit_protocol

2PC协议流程图：

1）第一阶段：准备阶段（prepare）
协调者通知参与者准备提交订单，参与者开始投票。
协调者完成准备工作向协调者回应Yes。
2）第二阶段：提交(commit)/回滚(rollback)阶段
协调者根据参与者的投票结果发起最终的提交指令。
如果有参与者没有准备好则发起回滚指令。
一个下单减库存的例子：

1、应用程序连接两个数据源。
2、应用程序通过事务协调器向两个库发起prepare，两个数据库收到消息分别执行本地事务（记录日志），但不提交，如果执行成功则回复yes，否则回复no。
3、事务协调器收到回复，只要有一方回复no则分别向参与者发起回滚事务，参与者开始回滚事务。
4、事务协调器收到回复，全部回复yes，此时向参与者发起提交事务。如果参与者有一方提交事务失败则由事务协调器发起回滚事务。

2PC的优点：实现强一致性，部分关系数据库支持（Oracle、MySQL等）。
缺点：整个事务的执行需要由协调者在多个节点之间去协调，增加了事务的执行时间，性能低下。
解决方案有：springboot+Atomikos or Bitronix

3PC主要是解决协调者与参与者通信阻塞问题而产生的，它比2PC传递的消息还要多，性能不高。详细参考3PC：https://en.wikipedia.org/wiki/Three-phase_commit_protocol

2.4.2 事务补偿（TCC）

TCC事务补偿是基于2PC实现的业务层事务控制方案，它是Try、Confirm和Cancel三个单词的首字母，含义如下：
1、Try 检查及预留业务资源
​ 完成提交事务前的检查，并预留好资源。
2、Confirm 确定执行业务操作
​ 对try阶段预留的资源正式执行。
3、Cancel 取消执行业务操作
​ 对try阶段预留的资源释放。

下边用一个下单减库存的业务为例来说明：

1、Try
下单业务由订单服务和库存服务协同完成，在try阶段订单服务和库存服务完成检查和预留资源。
订单服务检查当前是否满足提交订单的条件（比如：当前存在未完成订单的不允许提交新订单）。
库存服务检查当前是否有充足的库存，并锁定资源。
2、Confirm
订单服务和库存服务成功完成Try后开始正式执行资源操作。
订单服务向订单写一条订单信息。
库存服务减去库存。
3、Cancel
如果订单服务和库存服务有一方出现失败则全部取消操作。
订单服务需要删除新增的订单信息。
库存服务将减去的库存再还原。

优点：最终保证数据的一致性，在业务层实现事务控制，灵活性好。
缺点：开发成本高，每个事务操作每个参与者都需要实现try/confirm/cancel三个接口。

注意：TCC的try/confirm/cancel接口都要实现幂等性，在为在try、confirm、cancel失败后要不断重试。
什么是幂等性？
​ 幂等性是指同一个操作无论请求多少次，其结果都相同。
幂等操作实现方式有：
1、操作之前在业务方法进行判断如果执行过了就不再执行。
2、缓存所有请求和处理的结果，已经处理的请求则直接返回结果。
3、在数据库表中加一个状态字段（未处理，已处理），数据操作时判断未处理时再处理。

2.4.3 消息队列实现最终一致

本方案是将分布式事务拆分成多个本地事务来完成，并且由消息队列异步协调完成，如下图：
下边以下单减少库存为例来说明：

1、订单服务和库存服务完成检查和预留资源。
2、订单服务在本地事务中完成添加订单表记录和添加“减少库存任务消息”。
3、由定时任务根据消息表的记录发送给MQ通知库存服务执行减库存操作。
4、库存服务执行减少库存，并且记录执行消息状态（为避免重复执行消息，在执行减库存之前查询是否执行过此消息）。
5、库存服务向MQ发送完成减少库存的消息。
6、订单服务接收到完成库存减少的消息后删除原来添加的“减少库存任务消息”。
实现最终事务一致要求：预留资源成功理论上要求正式执行成功，如果执行失败会进行重试，要求业务执行方法实现幂等。

优点 ：
由MQ按异步的方式协调完成事务，性能较高。
不用实现try/confirm/cancel接口，开发成本比TCC低。
缺点：
此方式基于关系数据库本地事务来实现，会出现频繁读写数据库记录，浪费数据库资源，另外对于高并发操作不是最佳方案。