事务表示逻辑上的⼀组操作,⼀个不可分割的执⾏单元,这个单元中的所有操作要嘛全部执⾏成功,要嘛全部执⾏失败
一组操作会产⽣多个数据库session会话 此时就会出现分布式事务
1)数据库的数据量大,最终拆库拆表,把一个数据库中的数据,放到多台数据库中
⽐如: shardingSphere 再⽐如 springBoot项⽬配置多数据源等等
2)项目架构的转变
项⽬从单体架构->垂直架构->分布式架构->soa架构->微服务架构
1) 跨数据库
⽐较典型的就是单体项⽬数据层进⾏拆库拆表,或者单体项⽬多数据源的情况
2)跨进程
⽐如多个服务访问的是同⼀个数据库 这种情况下 很少⻅ 但是照样会出现分布式事务
3)跨jvm进程,跨数据库
比较典型的就是微服务项目,一个事务的执行需要牵扯到多个服务,每个服务又有自己的数据库,跨项⽬ ⼜ 跨数据库
【总结】
不管是跨进程,还是跨数据库,还是多服务访问单数据库,都有一个本质的特点,操作时可能存在多个session会话,我们可以理解为如果一组操作会产⽣多个数据库session会话 此时就会出现分布式事务
CAP理论指:分布式事务中,不能同时满足一致性,可用性,分区容忍性
一致性:一致性表示用户对数据的修改操作,在所有的副本中,要么全部执行成功,要么全部执行失败。(强调的是数据必须一致,允许锁等待和超时)
可⽤性:表示数据库节点可⽤即可,即客户端访问数据的时候 不存在超时 错误响应 能够快速响应结果。此时节点中的数据可以⼀致 也可以不⼀致,可⽤性的关注点就是系统可⽤,访问时可以快速给响应即可。
⽐如 mysql的读写分离 当对主机添加数据时,从机会复制这条数据 当客户端读取从机时 不能超时报错必须得有响应。此时允许读取的数据不是最新的。从机还不能被锁定
分区容忍性:表示把存储系统部署在多个节点中,并且这些节点在不同的⽹络节点中,这就形成了⽹络分区,由于⽹络问题节点之间的通讯可能失败,分区容忍性表示 就算节点通讯失败 照样能对外提供服务
对 cap中的ap模式做客一个拓展,它牺牲了一致性,换来可用性
在base理论中 强调了三点:
1)基本可用
是指在分布式系统中 如果出现故障,允许系统损失部分功能,但是要保证系统基本可⽤ ⽽不是整个系统死掉(⽐如我们购买⽕⻋票时 下订单经常出错 当下订单功能出错时 我们还可⽤正常查询⻋票 ⽽不是整个12306瘫痪)
2)软状态
软状态指允许系统存在中间状态,中间状态不会影响系统的整体可⽤性,允许系统各个节点中数据同步延迟。
3)最终一致性
最终⼀致性表示 允许分布式系统中各个节点的数据存在不⼀致的情况 但是经过⼀段时间,各
个节点上的数据 最终还是⼀致的。
强⼀致性 cp:XA协议(数据库级别的规范,需要数据库的支持)
弱⼀致性 ap
相关特点
强⼀致性解决⽅案要求在任何时间点 任何时刻查询 参与全局事务的各个节点的数据都必须是⼀致的
解决思想
DTP模型是X/Open组织定义的⼀套分布式事务标准, 这个标准定义了解决分布式事务的规范和API接⼝,由各地⼚商实现。
DTP模型提出三⼤组件
1:应⽤程序(AP) : 应⽤程序就是我们的项⽬ 控制着事务的开始和结束
2:资源管理器(RM): 资源管理器就是指事务的参与者 在实际中就是我们的数据库
3:事务管理器™: 负责管理协调事务 负责分配事务的唯⼀标识
DTP模型,规范了分布式事务的模型设计(三⼤组件)
XA规范
XA则规范了TM与RM之间的通信接⼝,在TM与多个RM之间形成⼀个双向通信桥梁 是数据库级别的规范
规范如下
xa_start 开启⼀个分⽀事务
xa_end 取消分⽀事务
xa_prepare 询问资源管理器是否做好了提交事务的准备
xa_commit 通知资源管理器提交事务
xa_rollback 通知事务管理器回滚事务
xa_recover 列出需要恢复的事务分⽀
mysql的innoDB引擎是⽀持XA的 是基于XA的2阶段提交 可以使⽤show engines \G查看
具体语法 xid表示事务唯⼀标识符
1: 开启XA事务
xa start xid
2: 结束XA事务
xa end xid
3: 准备提交XA事务
xa prepare xid
4: 提交xa事务
xa commit xid
5: 回滚xa事务
xa rollback xid
是基于 DTP模型的
表示在规范的情况下,事务的完成分为2个阶段
1:prepare阶段
2:Commit rollback阶段
第⼀个阶段: 资源服务器执⾏xa prepare。
事务管理器通知资源管理器,让资源管理器为提交事务做准备,资源管理器收到消息后,执⾏sql 执⾏本地事务,执⾏完毕之后不会提交事务,向事务管理器说我执⾏sql没有出现问题 已经准备好了提交
第⼆个阶段:
如果各个资源管理器都执⾏成功,事务管理器则向各个资源管理器发送提交事务的请求,各个资源管理器收到请求之后 执⾏本地事务提交然后释放资源。
如果有资源管理器返回的是失败 事务管理器则向各个资源管理器发送回滚事务的请求,各个资源管理器收到请求之后 执⾏事务回滚 然后释放资源