分布式事务---2PC和3PC原理

1 分布式事务(1)—2PC和3PC原理

分布式事物基本理论:基本遵循CPA理论，采用柔性事物特征，软状态或者最终一致性特点保证分布式事物一致性问题。
分布式事物常见解决方案:
2PC两段提交协议
3PC三段提交协议(弥补两端提交协议缺点)
TCC或者GTS(阿里)
消息中间件最终一致性
使用LCN解决分布式事物，理念“LCN并不生产事务,LCN只是本地事务的搬运工”。

2 CAP理论的理解

CAP理论作为分布式系统的基础理论,它描述的是一个分布式系统在以下三个特性中：

一致性（Consistency）
可用性（Availability）
分区容错性（Partition tolerance）
最多满足其中的两个特性。也就是下图所描述的。分布式系统要么满足CA,要么CP，要么AP。无法同时满足CAP。

什么是 一致性、可用性和分区容错性

分区容错性：指的分布式系统中的某个节点或者网络分区出现了故障的时候，整个系统仍然能对外提供满足一致性和可用性的服务。也就是说部分故障不影响整体使用。事实上我们在设计分布式系统是都会考虑到bug,硬件，网络等各种原因造成的故障，所以即使部分节点或者网络出现故障，我们要求整个系统还是要继续使用的(不继续使用,相当于只有一个分区,那么也就没有后续的一致性和可用性了)

可用性： 一直可以正常的做读写操作。简单而言就是客户端一直可以正常访问并得到系统的正常响应。用户角度来看就是不会出现系统操作失败或者访问超时等问题。

一致性：在分布式系统完成某写操作后任何读操作，都应该获取到该写操作写入的那个最新的值。相当于要求分布式系统中的各节点时时刻刻保持数据的一致性。

该怎么理解

如果我们事先保证了分区容错性，也意味着若某个节点故障了，用户还是可以继续访问。这时用户在访问过程中就会出现一致性和可用性不能同时满足的情况，参考下图：

如图假设分布式系统有G1，G2两个节点，初始值都是v0。现在有一个client向系统写入了值v1，这里假设直接写的是节点G1。写完之后client再去读取这个值，这时读到了G2节点,

由于G2节点与G1节点失去连接，这时G1节点上的数据还未同步到G2节点，因此客户端读取到的是修改之前的值v0。 这就出现了不满足一致性的情况了。相当于满足了可用性，失去了一致性。

类似的，如果系统保证了强的一致性，那么在client 写完G1节点后, 而G1向G2节点同步数据出现了问题，这时如果client再去读取G2节点的数据时，client就会一直处于等待状态，因为系统内各节点，数据为同步上，需要等同步上才能使用。这就相当于满足了一致性，而失去了可用性。

考虑多个客户端访问时，一致性和可用性还可以这么理解：假如client1 向G1 修改某个值的时候, 写操作还未完成，client2就发起来对该值的读操作，读的是G2节点，这时如果要满足一致性，
那么就得让client2 暂时无法使用，如果要让client2 使用，那么获取到的数据不是最新的，系统就不满足一致性。
III. CAP三者不可兼得，该如何取舍：
(1) CA: 优先保证一致性和可用性，放弃分区容错。 这也意味着放弃系统的扩展性，系统不再是分布式的，有违设计的初衷。
(2) CP: 优先保证一致性和分区容错性，放弃可用性。在数据一致性要求比较高的场合(譬如:zookeeper,Hbase) 是比较常见的做法，一旦发生网络故障或者消息丢失，就会牺牲用户体验，等恢复之后用户才逐渐能访问。
(3) AP: 优先保证可用性和分区容错性，放弃一致性。NoSQL中的Cassandra 就是这种架构。跟CP一样，放弃一致性不是说一致性就不保证了，而是逐渐的变得一致。

3 两阶段提交（2PC）

两阶段提交又称2PC,2PC是一个非常经典的强一致、中心化的原子提交协议。
这里所说的中心化是指协议中有两类节点：一个是中心化协调者节点（coordinator）和N个参与者节点（partcipant）。
两个阶段：第一阶段：投票阶段 和第二阶段：提交/执行阶段。
举例 订单服务A，需要调用 支付服务B 去支付，支付成功则处理购物订单为待发货状态，否则就需要将购物订单处理为失败状态。
那么看2PC阶段是如何处理的
第一阶段：投票阶段

第一阶段主要分为3步

1）事务询问
协调者 向所有的 参与者 发送事务预处理请求，称之为Prepare，并开始等待各 参与者 的响应。
2）执行本地事务
各个 参与者 节点执行本地事务操作,但在执行完成后并不会真正提交数据库本地事务，而是先向 协调者 报告说：“我这边可以处理了/我这边不能处理”。.
3）各参与者向协调者反馈事务询问的响应
如果 参与者 成功执行了事务操作,那么就反馈给协调者 Yes 响应,表示事务可以执行,如果没有 参与者 成功执行事务,那么就反馈给协调者 No 响应,表示事务不可以执行。

第一阶段执行完后，会有两种可能。1、所有都返回Yes. 2、有一个或者多个返回No。

第二阶段：提交/执行阶段（成功流程）

成功条件：所有参与者都返回Yes。

第二阶段主要分为两步
1)所有的参与者反馈给协调者的信息都是Yes,那么就会执行事务提交
协调者 向 所有参与者 节点发出Commit请求.
2)事务提交
​参与者 收到Commit请求之后,就会正式执行本地事务Commit操作,并在完成提交之后释放整个事务执行期间占用的事务资源。

第二阶段：提交/执行阶段（异常流程）
异常条件：任何一个 参与者 向 协调者 反馈了 No 响应,或者等待超时之后,协调者尚未收到所有参与者的反馈响应。

异常流程第二阶段也分为两步
1)发送回滚请求
​ 协调者 向所有参与者节点发出 RoollBack 请求.
2)事务回滚
​ 参与者 接收到RoollBack请求后,会回滚本地事务。

4 2PC缺点

通过上面的演示，很容易想到2pc所带来的缺陷
1）性能问题
无论是在第一阶段的过程中,还是在第二阶段,所有的参与者资源和协调者资源都是被锁住的,只有当所有节点准备完毕，事务 协调者 才会通知进行全局提交，
参与者 进行本地事务提交后才会释放资源。这样的过程会比较漫长，对性能影响比较大。

2）单节点故障
由于协调者的重要性，一旦协调者发生故障。参与者 会一直阻塞下去。尤其在第二阶段，协调者 发生故障，那么所有的 参与者 还都处于锁定事务资源的状态中，而无法继续完成事务操作。（虽然协调者挂掉，可以重新选举一个协调者，但是无法解决因为协调者宕机导致的参与者处于阻塞状态的问题）

2PC出现单点问题的三种情况

(1)协调者正常,参与者宕机
​ 由于协调者无法收集到所有 参与者 的反馈，会陷入阻塞情况。
​ 解决方案:引入超时机制,如果协调者在超过指定的时间还没有收到参与者的反馈,事务就失败,向所有节点发送终止事务请求。

(2)协调者宕机,参与者正常

​ 无论处于哪个阶段，由于协调者宕机，无法发送提交请求，所有处于执行了操作但是未提交状态的参与者都会陷入阻塞情况.
​ 解决方案:引入协调者备份,同时协调者需记录操作日志.当检测到协调者宕机一段时间后，协调者备份取代协调者，并读取操作日志，向所有参与者询问状态。

(3)协调者和参与者都宕机

发生在第一阶段： 因为第一阶段，所有参与者都没有真正执行commit，所以只需重新在剩余的参与者中重新选出一个协调者，新的协调者在重新执行第一阶段和第二阶段就可以了。

发生在第二阶段 并且 挂了的参与者在挂掉之前没有收到协调者的指令。也就是上面的第4步挂了，这是可能协调者还没有发送第4步就挂了。这种情形下，新的协调者重新执行第一阶段和第二阶段操作。

发生在第二阶段 并且 有部分参与者已经执行完commit操作。就好比这里订单服务A和支付服务B都收到协调者 发送的commit信息，开始真正执行本地事务commit,但突发情况，Acommit成功，B确挂了。这个时候目前来讲数据是不一致的。虽然这个时候可以再通过手段让他和协调者通信，再想办法把数据搞成一致的，但是，这段时间内他的数据状态已经是不一致的了！ 2PC 无法解决这个问题。

5 三阶段提交(3PC)

三阶段提交协议（3PC）主要是为了解决两阶段提交协议的阻塞问题，2pc存在的问题是当协作者崩溃时，参与者不能做出最后的选择。因此参与者可能在协作者恢复之前保持阻塞。三阶段提交（Three-phase commit），是二阶段提交（2PC）的改进版本。
与两阶段提交不同的是，三阶段提交有两个改动点。
三阶段提交协议（3PC）主要是为了解决两阶段提交协议的阻塞问题，2pc存在的问题是当协作者崩溃时，参与者不能做出最后的选择。因此参与者可能在协作者恢复之前保持阻塞。三阶段提交（Three-phase commit），是二阶段提交（2PC）的改进版本。
与两阶段提交不同的是，三阶段提交有两个改动点。

引入超时机制。同时在协调者和参与者中都引入超时机制。
在第一阶段和第二阶段中插入一个准备阶段。保证了在最后提交阶段之前各参与节

也就是说，除了引入超时机制之外，3PC把2PC的准备阶段再次一分为二，这样三阶段提交就有CanCommit、PreCommit、DoCommit三个阶段。

CanCommit阶段
之前2PC的一阶段是本地事务执行结束后，最后不Commit,等其它服务都执行结束并返回Yes，由协调者发生commit才真正执行commit。而这里的CanCommit指的是尝试获取数据库锁 如果可以，就返回Yes。

PreCommit阶段
在阶段一中，如果所有的参与者都返回Yes的话，那么就会进入PreCommit阶段进行事务预提交。这里的PreCommit阶段 跟上面的第一阶段是差不多的，只不过这里 协调者和参与者都引入了超时机制 （2PC中只有协调者可以超时，参与者没有超时机制）。

DoCommit阶段

这里跟2pc的阶段二是差不多的。

总结
相比较2PC而言，3PC对于协调者（Coordinator）和参与者（Partcipant）都设置了超时时间，而2PC只有协调者才拥有超时机制。这解决了一个什么问题呢？
这个优化点，主要是避免了参与者在长时间无法与协调者节点通讯（协调者挂掉了）的情况下，无法释放资源的问题，因为参与者自身拥有超时机制会在超时后，
自动进行本地commit从而进行释放资源。而这种机制也侧面降低了整个事务的阻塞时间和范围。
另外，通过CanCommit、PreCommit、DoCommit三个阶段的设计，相较于2PC而言，多设置了一个缓冲阶段保证了在最后提交阶段之前各参与节点的状态是一致的。
以上就是3PC相对于2PC的一个提高（相对缓解了2PC中的前两个问题），但是3PC依然没有完全解决数据不一致的问题。