分布式事務在分布式系統(tǒng)經常遇見，也是大廠經?？疾斓膬热?，下面我就重點詳解四大主流分布式事務方案@mikechen

分布式事務

分布式事務是指涉及多個參與者，通常是不同的計算機節(jié)點或服務的事務操作，因此需要跨多個節(jié)點執(zhí)行事務操作。

如下圖所示：

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分布式事務需要確保所有相關操作要么全部成功執(zhí)行，要么全部回滾，以維護數據的一致性和可靠性。

分布式事務解決方案

常見的分布式事務解決方案，主要包含有以下四種：

兩階段提交協(xié)議

兩階段提交協(xié)議，Two-Phase Commit，簡稱是2PC，該協(xié)議包括：準備和提交兩個階段。

如下圖所示:

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1.準備階段

協(xié)調者向所有參與者發(fā)送準備請求，參與者執(zhí)行事務準備，并向協(xié)調者發(fā)送準備就緒的通知。

2.提交階段

如果所有參與者都準備就緒，則協(xié)調者向所有參與者發(fā)送提交請求，參與者執(zhí)行事務提交。

如果所有參與者都成功提交了事務，則事務成功完成。

否則，如果任何一個參與者失敗或者無法提交，則所有參與者都會被要求回滾（Rollback）事務，以保持一致性。

2PC的優(yōu)點是簡單易懂，并且在理想情況下能夠保證分布式系統(tǒng)中事務的原子性和一致性。

兩階段有如下幾個缺點：

1.阻塞問題

在2PC的準備階段，協(xié)調者需要等待所有參與者的響應，這可能會導致整個系統(tǒng)的阻塞。

2.單點故障

在2PC中，協(xié)調者是一個單點，它負責協(xié)調所有參與者的操作。

如果協(xié)調者發(fā)生故障，那么整個事務可能會無法完成，即使參與者的大部分已經準備好了，這種單點故障會影響系統(tǒng)的可用性和可靠性。

3.數據不一致性

2PC無法處理所有故障情況，例如：協(xié)調者和參與者之間的網絡分區(qū)或者通信失敗。

在這種情況下，可能會出現數據不一致性，一些參與者已經提交了事務，而另一些參與者卻未收到提交指令，導致系統(tǒng)狀態(tài)混亂。

三階段提交協(xié)議

三階段提交協(xié)議，Three-phase commit, 簡稱是3PC，3PC是2PC的改進版。

如下圖所示：

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3PC的主要思想是引入一個【預提交階段】，以減輕2PC中的阻塞問題，同時保持原子性和一致性。

3PC，主要分為三個階段：

1.預提交階段

協(xié)調者詢問參與者是否可以提交事務，并等待它們的響應，如果所有參與者都同意，則進入下一階段。

2.提交階段

協(xié)調者向所有參與者發(fā)送提交請求，要求它們提交事務，如果任何參與者無法提交，則執(zhí)行回滾。

3.確認階段

協(xié)調者向所有參與者發(fā)送確認消息，告知它們事務已經提交，這一階段用于解決2PC中的阻塞問題。

3PC相較于2PC的優(yōu)點是在第一階段引入了一個“詢問”階段，避免了2PC的直接準備階段可能出現的長時間阻塞問題。

兩階段與三階段對比，如下圖所示：

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補償事務

TCC（Try-Confirm-Cancel）是一種補償性事務處理模式，用于實現分布式系統(tǒng)中的一致性操作。

如下圖所示：

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TCC模式通過三個階段的操作來確保事務的一致性：嘗試（Try）、確認（Confirm）和取消（Cancel）。

1.嘗試階段（Try）

在嘗試階段，系統(tǒng)會嘗試執(zhí)行事務操作的所有必要檢查和準備工作，以確保事務能夠成功執(zhí)行。

這包括檢查資源的可用性、鎖定所需資源等，如果所有的檢查都通過，系統(tǒng)會記錄下所有的嘗試操作，但并不會實際執(zhí)行事務。

2.確認階段（Confirm）

在確認階段，系統(tǒng)會執(zhí)行事務操作，并且確認之前所做的嘗試操作。

如果事務操作成功執(zhí)行，系統(tǒng)將確認并提交事務，在這個階段，系統(tǒng)會持久化事務的結果，確保事務的最終執(zhí)行。

3.取消階段（Cancel）

如果在嘗試階段或者確認階段發(fā)生了錯誤或者異常情況，系統(tǒng)將進入取消階段。

在這個階段，系統(tǒng)會執(zhí)行逆向操作，取消之前嘗試階段所做的操作，這樣可以確保系統(tǒng)的狀態(tài)回滾到事務開始之前的狀態(tài)，以維持數據的一致性。

TCC模式允許開發(fā)人員在每個階段都定義自己的業(yè)務邏輯和補償操作，以適應不同的業(yè)務需求。

但是，TCC模式要求開發(fā)人員在每個階段都顯式定義業(yè)務邏輯和補償操作，這增加了系統(tǒng)的復雜性和開發(fā)成本，需要設計和維護每個階段的邏輯，并確保它們之間的一致性。

最終一致性

最終一致性是分布式系統(tǒng)中的一種一致性模型，它允許數據副本在一段時間內的狀態(tài)之間存在不一致，但最終將會達到一致的狀態(tài)。

如下圖所示：

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在最終一致性模型中，節(jié)點之間的數據同步通常是通過消息傳遞來實現的。

當一個節(jié)點的數據發(fā)生變化時，它會通過異步方式將消息發(fā)送給其他節(jié)點，由于消息傳遞是異步的，因此節(jié)點之間的數據同步可能會有一定的延遲。

因此，最終一致性模型允許節(jié)點之間的數據副本，在一段時間內存在不一致，但最終會收斂到一致的狀態(tài)。