分布式事务三阶段提交3PC详解

概述

3PC 利用超时机制解决了 2PC 同步阻塞问题，避免资源被永久锁定，进一步加强了整个事务过程可靠性。但 3PC 同样无法应对类似宕机问题，只不过出现多数据源中数据不一致问题概率更小。
a. 概念：三阶段提交协议在协调者和参与者中都引入超时机制，并且把两阶段提交协议的第⼀个阶段拆分成了两步：询问，然后再锁资源，最后真正提交。这样三阶段提交就有CanCommit、PreCommit、DoCommit三个阶段。
三阶段提交（3PC）是二阶段提交（2PC）的一种改进版本，旨在解决2PC的一些问题，如阻塞和单点故障。3PC将二阶段提交的过程分为三个阶段：CanCommit、PreCommit和DoCommit，并引入超时机制。

工作流程

○ 准备阶段：协调者询问所有参与者是否可以执行事务提交。与2PC不同，这里的询问不是投票，而是询问是否可以安全地提交事务。参与者根据自身情况返回Yes或No。
○ 预提交阶段：如果所有参与者都返回Yes，协调者会向它们发送预提交请求。参与者执行事务操作，并将Undo和Redo日志写入本机事务日志。然后，它们发送Ack响应给协调者，等待最终的Commit或Abort指令。如果有参与者返回No或等待超时，协调者会发送中断请求，导致事务中断。
○ 提交阶段：如果协调者收到了所有参与者的Ack响应，它会从预提交状态转换到提交状态，并向所有参与者发送doCommit请求。参与者收到doCommit请求后，正式执行事务提交操作，并在完成后释放资源。协调者接收到所有参与者的Ack消息后，完成事务。

1.CanCommit 阶段：
○ 协调者向所有参与者发送CanCommit请求，并等待参与者的回复。
○ 参与者接收到CanCommit请求后，首先执行本地事务的预检查，检查是否存在任何可能导致事务无法提交的问题。
○ 如果参与者的预检查通过，它会发送Ack消息给协调者，表示可以提交事务。
○ 如果参与者的预检查失败，它会发送Abort消息给协调者，表示无法提交事务。
2.PreCommit 阶段：
○ 协调者收到所有参与者的Ack消息后，如果没有收到任何Abort消息，则发送PreCommit请求给所有参与者。
○ 参与者接收到PreCommit请求后，会再次执行本地事务的准备操作，并将undo和redo信息记录到日志中以便回滚或提交。
○ 如果参与者准备就绪，它会发送Ack消息给协调者。
○ 如果参与者在准备阶段遇到问题，它会发送Abort消息给协调者。
3.DoCommit 阶段：
○ 协调者在收到所有参与者的Ack消息后，如果没有收到任何Abort消息，则发送DoCommit请求给所有参与者。
○ 参与者接收到DoCommit请求后，执行事务的最终提交操作，并释放相关资源。
○ 事务提交完成后，参与者向协调者发送Ack消息，表示事务已提交。
如果在任何阶段发生超时或接收到Abort消息，协调者会中止事务并发送Abort请求给所有参与者，参与者接收到Abort请求后执行事务的回滚操作。
三阶段提交相对于二阶段提交的改进之处在于引入了超时机制，在CanCommit和PreCommit阶段都设置了超时时间。这样可以避免一些常见的问题，如网络故障、崩溃节点等导致的阻塞情况。然而，三阶段提交仍然存在一些问题，如脑裂和数据不一致的风险，因此在实际应用中需要根据具体场景进行权衡和选择。
需要注意的是，上述只是对三阶段提交的基本原理和流程进行了简要解释，实际应用中还需要考虑更多的细节和异常情况处理，以确保分布式事务的正确执行。

优缺点

优点：3PC有效降低了2PC带来的参与者阻塞范围，并且能够在出现单点故障后继续达成一致。
缺点：然而，3PC也带来了新的问题。在参与者收到preCommit消息后，如果网络出现分区，协调者和参与者无法进行后续的通信。这种情况下，参与者在等待超时后，依旧会执行事务提交，这样会导致数据的不一致。
缺点：如果进⼊PreCommit后 ，Coordinator发出的是abort请求，假设只有⼀个Cohort收到并进行了abort操作，而其他对于系统状态未知的Cohort会根据3PC选择继续Commit，此时系统状态发⽣不⼀致性。

总结

总的来说，三阶段提交是一种改进的提交协议，用于解决二阶段提交中的阻塞问题。它通过引入预提交阶段来提供更好的灵活性和容错性。然而，它也引入了新的问题，如数据不一致的风险。在实施这种算法时，需要权衡其优缺点，并确保它适合特定应用的需求。

代码样例

以下是一个简单的 Java 代码示例，演示了三阶段提交（3PC）协议的基本逻辑。在实际的生产环境中，需要考虑更多的异常情况处理、事务资源管理、并发控制等方面的细节。

// 协调者代码
public class Coordinator {
    private List<Participant> participants;

    public Coordinator(List<Participant> participants) {
        this.participants = participants;
    }

    public void startTransaction() {
        // 第一阶段：CanCommit阶段
        sendCanCommitRequestToAllParticipants();
        if (receiveAckResponsesFromAllParticipants()) {
            // 所有参与者都已经确认可以提交事务
            // 第二阶段：PreCommit阶段
            sendPreCommitRequestToAllParticipants();
            if (receiveAckResponsesFromAllParticipants()) {
                // 所有参与者都已经准备就绪
                // 第三阶段：DoCommit阶段
                sendDoCommitRequestToAllParticipants();
                receiveAckResponsesFromAllParticipants();
                // 处理事务提交结果
                handleCommitResults();
            } else {
                // 任一参与者未准备就绪，回滚事务
                sendAbortRequestToAllParticipants();
                receiveAckResponsesFromAllParticipants();
                // 处理事务回滚结果
            }
        } else {
            // 任一参与者无法提交事务
            sendAbortRequestToAllParticipants();
            receiveAckResponsesFromAllParticipants();
            // 处理事务回滚结果
        }
    }

    // 其他方法和实现细节省略
}

// 参与者代码
public class Participant {
    public boolean canCommit() {
        // 执行本地事务的预检查，判断是否可以提交事务
        return true;  // 或者 false，表示是否可以提交事务
    }

    public boolean preCommit() {
        // 执行本地事务的准备操作，并记录undo和redo信息到日志
        return true;  // 或者 false，表示准备操作是否成功
    }

    public void doCommit() {
        // 根据之前记录的undo和redo信息执行事务提交操作
    }

    public void abort() {
        // 根据之前记录的undo和redo信息执行事务回滚操作
    }

    // 其他方法和实现细节省略
}

在这个示例中，协调者负责协调整个分布式事务的执行过程，包括CanCommit、PreCommit和DoCommit阶段的处理。参与者则负责执行本地事务，并响应协调者的请求。请注意，这只是一个简化的示例，并不涵盖所有可能的情况和错误处理。在实际的系统设计中，需要根据具体情况进行更加完善的设计和实现。