分布式基础知识
分布式的特点：分布性、对等性、并发性、缺乏全局时钟、故障总会发生
分布式环境下的各种问题：通讯异常、网络分区、成功失败超时三态、节点故障
事务一致性
数据库事务包含：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）
分布式事务:
事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器位于分布式系统的不同节点上。
CAP定理：
一个分布式系统不可能同时满足一致性（C:Consistency）、可用性（A:Availability）和分区容错性（P:Partition tolerance）这三个基本要求，最多只能满足其中的两项。
BASE理论：
Basically Available(基本可用）、Soft state(软状态）和Eventually consistent(最终一致性）三个短语的简写。BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结，是基于CAP定理逐步演化而来的，其核心思想是即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方法来使系统达到最终一致性。
一致性协议：
2pc（请求处理-->提交确认）与3pc（事务处理能力询问-->处理后待提交-->提交确认）
两阶段提交(2pc)
两个阶段是指：第一阶段：准备阶段(投票阶段)和第二阶段：提交阶段（执行阶段）。
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准备阶段分为以下三个步骤：
1）协调者节点向所有参与者节点询问是否可以执行提交操作(vote)，并开始等待各参与者节点的响应。
2）参与者节点执行询问发起为止的所有事务操作，并将Undo信息和Redo信息写入日志。（注意：若成功这里其实每个参与者已经执行了事务操作）
3）各参与者节点响应协调者节点发起的询问。如果参与者节点的事务操作实际执行成功，则它返回一个”同意”消息；如果参与者节点的事务操作实际执行失败，则它返回一个”中止”消息。
提交阶段
如果协调者收到了参与者的失败消息或者超时，直接给每个参与者发送回滚(Rollback)消息；否则，发送提交(Commit)消息；参与者根据协调者的指令执行提交或者回滚操作，释放所有事务处理过程中使用的锁资源。(注意:必须在最后阶段释放锁资源)
当协调者节点从所有参与者节点获得的相应消息都为”同意”时:
1）协调者节点向所有参与者节点发出”正式提交(commit)”的请求。
2）参与者节点正式完成操作，并释放在整个事务期间内占用的资源。
3）参与者节点向协调者节点发送”完成”消息。
4）协调者节点受到所有参与者节点反馈的”完成”消息后，完成事务。
当任一参与者节点在第一阶段返回的响应消息为”中止”或协调者节点在第一阶段的询问超时之前无法获取所有参与者节点的响应消息时:
1）协调者节点向所有参与者节点发出”回滚操作(rollback)”的请求。
2）参与者节点利用之前写入的Undo信息执行回滚，并释放在整个事务期间内占用的资源。
3）参与者节点向协调者节点发送”回滚完成”消息。
4）协调者节点受到所有参与者节点反馈的”回滚完成”消息后，取消事务。
二阶段提交看起来确实能够提供原子性的操作，但是不幸的事，二阶段提交还是有几个缺点的：
1、同步阻塞问题。执行过程中，所有参与节点都是事务阻塞型的。当参与者占有公共资源时，其他第三方节点访问公共资源不得不处于阻塞状态。
2、单点故障。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。（如果是协调者挂掉，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）
3、数据不一致。在二阶段提交的阶段二中，当协调者向参与者发送commit请求之后，发生了局部网络异常或者在发送commit请求过程中协调者发生了故障，这回导致只有一部分参与者接受到了commit请求。而在这部分参与者接到commit请求之后就会执行commit操作。但是其他部分未接到commit请求的机器则无法执行事务提交。于是整个分布式系统便出现了数据部一致性的现象。
4、二阶段无法解决的问题：协调者再发出commit消息之后宕机，而唯一接收到这条消息的参与者同时也宕机了。那么即使协调者通过选举协议产生了新的协调者，这条事务的状态也是不确定的，没人知道事务是否被已经提交。
二阶段提交存在着诸如同步阻塞、单点问题、脑裂等缺陷，所以，研究者们在二阶段提交的基础上做了改进，提出了三阶段提交。
三阶段提交(3pc)
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与两阶段提交不同的是，三阶段提交有两个改动点。
1、引入超时机制。同时在协调者和参与者中都引入超时机制。
2、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点的状态是一致的。
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
3PC的CanCommit阶段其实和2PC的准备阶段很像。协调者向参与者发送commit请求，参与者如果可以提交就返回Yes响应，否则返回No响应。
1.事务询问 协调者向参与者发送CanCommit请求。询问是否可以执行事务提交操作。然后开始等待参与者的响应。
2.响应反馈 参与者接到CanCommit请求之后，正常情况下，如果其自身认为可以顺利执行事务，则返回Yes响应，并进入预备状态。否则反馈No
PreCommit阶段
协调者根据参与者的反应情况来决定是否可以记性事务的PreCommit操作。根据响应情况，有以下两种可能。
假如协调者从所有的参与者获得的反馈都是Yes响应，那么就会执行事务的预执行。
1.发送预提交请求 协调者向参与者发送PreCommit请求，并进入Prepared阶段。
2.事务预提交 参与者接收到PreCommit请求后，会执行事务操作，并将undo和redo信息记录到事务日志中。
3.响应反馈 如果参与者成功的执行了事务操作，则返回ACK响应，同时开始等待最终指令。
假如有任何一个参与者向协调者发送了No响应，或者等待超时之后，协调者都没有接到参与者的响应，那么就执行事务的中断。
1.发送中断请求 协调者向所有参与者发送abort请求。
2.中断事务 参与者收到来自协调者的abort请求之后（或超时之后，仍未收到协调者的请求），执行事务的中断。
doCommit阶段
该阶段进行真正的事务提交，也可以分为以下两种情况。
执行提交
1.发送提交请求 协调接收到参与者发送的ACK响应，那么他将从预提交状态进入到提交状态。并向所有参与者发送doCommit请求。
2.事务提交 参与者接收到doCommit请求之后，执行正式的事务提交。并在完成事务提交之后释放所有事务资源。
3.响应反馈 事务提交完之后，向协调者发送Ack响应。
4.完成事务 协调者接收到所有参与者的ack响应之后，完成事务。
中断事务 协调者没有接收到参与者发送的ACK响应（可能是接受者发送的不是ACK响应，也可能响应超时），那么就会执行中断事务。
1.发送中断请求 协调者向所有参与者发送abort请求
2.事务回滚 参与者接收到abort请求之后，利用其在阶段二记录的undo信息来执行事务的回滚操作，并在完成回滚之后释放所有的事务资源。
3.反馈结果 参与者完成事务回滚之后，向协调者发送ACK消息
4.中断事务 协调者接收到参与者反馈的ACK消息之后，执行事务的中断。
在doCommit阶段，如果参与者无法及时接收到来自协调者的doCommit或者rebort请求时，会在等待超时之后，会继续进行事务的提交。（其实这个应该是基于概率来决定的，当进入第三阶段时，说明参与者在第二阶段已经收到了PreCommit请求，那么协调者产生PreCommit请求的前提条件是他在第二阶段开始之前，收到所有参与者的CanCommit响应都是Yes。（一旦参与者收到了PreCommit，意味他知道大家其实都同意修改了）所以，一句话概括就是，当进入第三阶段时，由于网络超时等原因，虽然参与者没有收到commit或者abort响应，但是他有理由相信：成功提交的几率很大。 ）
2PC与3PC的区别
相对于2PC，3PC主要解决的单点故障问题，并减少阻塞，因为一旦参与者无法及时收到来自协调者的信息之后，他会默认执行commit。而不会一直持有事务资源并处于阻塞状态。但是这种机制也会导致数据一致性问题，因为，由于网络原因，协调者发送的abort响应没有及时被参与者接收到，那么参与者在等待超时之后执行了commit操作。这样就和其他接到abort命令并执行回滚的参与者之间存在数据不一致的情况。
无论是二阶段提交还是三阶段提交都无法彻底解决分布式的一致性问题。Google Chubby的作者Mike Burrows说过， there is only one consensus protocol, and that’s Paxos” – all other approaches are just broken versions of Paxos. 意即世上只有一种一致性算法，那就是Paxos算法。