【51CTO.com原創(chuàng)稿件】這篇文章將介紹什么是分布式事務(wù)，分布式事務(wù)解決什么問題，對分布式事務(wù)實現(xiàn)的難點(diǎn)，解決思路，不同場景下方案的選擇，通過圖解的方式進(jìn)行梳理、總結(jié)和比較。

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相信耐心看完這篇文章，談到分布式事務(wù)，不再只是有“2PC”、“3PC”、“MQ的消息事務(wù)”、“最終一致性”、“TCC”等這些知識碎片，而是能夠?qū)⒅R連成一片，形成知識體系。

什么是事務(wù)

介紹分布式事務(wù)之前，先介紹什么是事務(wù)。

事務(wù)的具體定義

事務(wù)提供一種機(jī)制將一個活動涉及的所有操作納入到一個不可分割的執(zhí)行單元，組成事務(wù)的所有操作只有在所有操作均能正常執(zhí)行的情況下方能提交，只要其中任一操作執(zhí)行失敗，都將導(dǎo)致整個事務(wù)的回滾。

簡單地說，事務(wù)提供一種“ 要么什么都不做，要么做全套(All or Nothing)”機(jī)制。

數(shù)據(jù)庫事務(wù)的 ACID 屬性

事務(wù)是基于數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，需要保證事務(wù)的數(shù)據(jù)通常存儲在數(shù)據(jù)庫中，所以介紹到事務(wù)，就不得不介紹數(shù)據(jù)庫事務(wù)的 ACID 特性。

ACID 指數(shù)據(jù)庫事務(wù)正確執(zhí)行的四個基本特性的縮寫，包含：

原子性(Atomicity)

整個事務(wù)中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滯在中間某個環(huán)節(jié)。

事務(wù)在執(zhí)行過程中發(fā)生錯誤，會被回滾(Rollback)到事務(wù)開始前的狀態(tài)，就像這個事務(wù)從來沒有執(zhí)行過一樣。

例如：銀行轉(zhuǎn)賬，從 A 賬戶轉(zhuǎn) 100 元至 B 賬戶，分為兩個步驟：

• 從 A 賬戶取 100 元。
• 存入 100 元至 B 賬戶。

這兩步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成***步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了 100 元。

一致性(Consistency)

在事務(wù)開始之前和事務(wù)結(jié)束以后，數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的一致性約束沒有被破壞。

例如：現(xiàn)有完整性約束 A+B=100，如果一個事務(wù)改變了 A，那么必須得改變 B，使得事務(wù)結(jié)束后依然滿足 A+B=100，否則事務(wù)失敗。

隔離性(Isolation)

數(shù)據(jù)庫允許多個并發(fā)事務(wù)同時對數(shù)據(jù)進(jìn)行讀寫和修改的能力，如果一個事務(wù)要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個事務(wù)修改，只要另外一個事務(wù)未提交，它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。

隔離性可以防止多個事務(wù)并發(fā)執(zhí)行時由于交叉執(zhí)行而導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不一致。

例如：現(xiàn)有有個交易是從 A 賬戶轉(zhuǎn) 100 元至 B 賬戶，在這個交易事務(wù)還未完成的情況下，如果此時 B 查詢自己的賬戶，是看不到新增加的 100 元的。

持久性(Durability)

事務(wù)處理結(jié)束后，對數(shù)據(jù)的修改就是***的，即便系統(tǒng)故障也不會丟失。

簡單而言，ACID 是從不同維度描述事務(wù)的特性：

• 原子性：事務(wù)操作的整體性。
• 一致性：事務(wù)操作下數(shù)據(jù)的正確性。
• 隔離性：事務(wù)并發(fā)操作下數(shù)據(jù)的正確性。
• 持久性：事務(wù)對數(shù)據(jù)修改的可靠性。

一個支持事務(wù)(Transaction)的數(shù)據(jù)庫，需要具有這 4 種特性，否則在事務(wù)過程當(dāng)中無法保證數(shù)據(jù)的正確性，處理結(jié)果極可能達(dá)不到請求方的要求。

什么時候使用數(shù)據(jù)庫事務(wù)

在介紹完事務(wù)基本概念之后，什么時候該使用數(shù)據(jù)庫事務(wù)?

簡單而言，就是業(yè)務(wù)上有一組數(shù)據(jù)操作，需要如果其中有任何一個操作執(zhí)行失敗，整組操作全部不執(zhí)行并恢復(fù)到未執(zhí)行狀態(tài)，要么全部成功，要么全部失敗。

在使用數(shù)據(jù)庫事務(wù)時需要注意，盡可能短的保持事務(wù)，修改多個不同表的數(shù)據(jù)的冗長事務(wù)會嚴(yán)重妨礙系統(tǒng)中的所有其他用戶，這很有可能導(dǎo)致一些性能問題。

二、什么是分布式事務(wù)

介紹完事務(wù)相關(guān)基本概念之后，下面介紹分布式事務(wù)。

分布式產(chǎn)生背景與概念

隨著互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，微服務(wù)，SOA 等服務(wù)架構(gòu)模式正在被大規(guī)模的使用，現(xiàn)在分布式系統(tǒng)一般由多個獨(dú)立的子系統(tǒng)組成，多個子系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)通信互相協(xié)作配合完成各個功能。

有很多用例會跨多個子系統(tǒng)才能完成，比較典型的是電子商務(wù)網(wǎng)站的下單支付流程，至少會涉及交易系統(tǒng)和支付系統(tǒng)。

而且這個過程中會涉及到事務(wù)的概念，即保證交易系統(tǒng)和支付系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性，此處我們稱這種跨系統(tǒng)的事務(wù)為分布式事務(wù)。

具體一點(diǎn)而言，分布式事務(wù)是指事務(wù)的參與者、支持事務(wù)的服務(wù)器、資源服務(wù)器以及事務(wù)管理器分別位于不同的分布式系統(tǒng)的不同節(jié)點(diǎn)之上。

舉個互聯(lián)網(wǎng)常用的交易業(yè)務(wù)為例：

上圖中包含了庫存和訂單兩個獨(dú)立的微服務(wù)，每個微服務(wù)維護(hù)了自己的數(shù)據(jù)庫。

在交易系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯中，一個商品在下單之前需要先調(diào)用庫存服務(wù)，進(jìn)行扣除庫存，再調(diào)用訂單服務(wù)，創(chuàng)建訂單記錄。

可以看到，如果多個數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)更新沒有保證事務(wù)，將會導(dǎo)致出現(xiàn)子系統(tǒng)數(shù)據(jù)不一致，業(yè)務(wù)出現(xiàn)問題。

分布式事務(wù)的難點(diǎn)

事務(wù)的原子性

事務(wù)操作跨不同節(jié)點(diǎn)，當(dāng)多個節(jié)點(diǎn)某一節(jié)點(diǎn)操作失敗時，需要保證多節(jié)點(diǎn)操作的要么什么都不做，要么做全套(All or Nothing)的原子性。

事務(wù)的一致性

當(dāng)發(fā)生網(wǎng)絡(luò)傳輸故障或者節(jié)點(diǎn)故障，節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)復(fù)制通道中斷，在進(jìn)行事務(wù)操作時需要保證數(shù)據(jù)一致性，保證事務(wù)的任何操作都不會使得數(shù)據(jù)違反數(shù)據(jù)庫定義的約束、觸發(fā)器等規(guī)則。

事務(wù)的隔離性

事務(wù)隔離性的本質(zhì)就是如何正確處理多個并發(fā)事務(wù)的讀寫沖突和寫寫沖突，因為在分布式事務(wù)控制中，可能會出現(xiàn)提交不同步的現(xiàn)象，這個時候就有可能出現(xiàn)“部分已經(jīng)提交”的事務(wù)。

此時并發(fā)應(yīng)用訪問數(shù)據(jù)如果沒有加以控制，有可能出現(xiàn)“臟讀”問題。

三、分布式系統(tǒng)的一致性

前面介紹到的分布式事務(wù)的難點(diǎn)涉及的問題，最終影響是導(dǎo)致數(shù)據(jù)出現(xiàn)不一致，下面對分布式系統(tǒng)的一致性問題進(jìn)行理論分析，后面將基于這些理論進(jìn)行分布式方案的介紹。

可用性和一致性的沖突：CAP 理論

CAP 定理又被稱作布魯爾定理，是加州大學(xué)的計算機(jī)科學(xué)家布魯爾在 2000 年提出的一個猜想。

2002 年，麻省理工學(xué)院的賽斯·吉爾伯特和南希·林奇發(fā)表了布魯爾猜想的證明，使之成為分布式計算領(lǐng)域公認(rèn)的一個定理。

布魯爾在提出 CAP 猜想時并沒有具體定義 Consistency、Availability、Partition Tolerance 這 3 個詞的含義，不同資料的具體定義也有差別。

為了更好地解釋，下面選擇Robert Greiner的文章《CAP Theorem》作為參考基礎(chǔ)：

• http://robertgreiner.com/about/
• http://robertgreiner.com/2014/08/cap-theorem-revisited/

CAP 理論的定義

在一個分布式系統(tǒng)(指互相連接并共享數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)的集合)中，當(dāng)涉及讀寫操作時，只能保證一致性(Consistence)、可用性(Availability)、分區(qū)容錯性(Partition Tolerance)三者中的兩個，另外一個必須被犧牲。

Consistency、Availability、Partition Tolerance 具體解釋如下：

C - Consistency 一致性：A read is guaranteed to return the most recent write for a given client.

對某個指定的客戶端來說，讀操作保證能夠返回***的寫操作結(jié)果。

這里并不是強(qiáng)調(diào)同一時刻擁有相同的數(shù)據(jù)，對于系統(tǒng)執(zhí)行事務(wù)來說，在事務(wù)執(zhí)行過程中，系統(tǒng)其實處于一個不一致的狀態(tài)，不同的節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)并不完全一致。

一致性強(qiáng)調(diào)客戶端讀操作能夠獲取***的寫操作結(jié)果，是因為事務(wù)在執(zhí)行過程中，客戶端是無法讀取到未提交的數(shù)據(jù)的。

只有等到事務(wù)提交后，客戶端才能讀取到事務(wù)寫入的數(shù)據(jù)，而如果事務(wù)失敗則會進(jìn)行回滾，客戶端也不會讀取到事務(wù)中間寫入的數(shù)據(jù)。

A - Availability 可用性：A non-failing node will return a reasonable response within a reasonable amount of time (no error or timeout).

非故障的節(jié)點(diǎn)在合理的時間內(nèi)返回合理的響應(yīng)(不是錯誤和超時的響應(yīng))。

這里強(qiáng)調(diào)的是合理的響應(yīng)，不能超時，不能出錯。注意并沒有說“正確”的結(jié)果，例如，應(yīng)該返回 100 但實際上返回了 90，肯定是不正確的結(jié)果，但可以是一個合理的結(jié)果。

P - Partition Tolerance 分區(qū)容忍性：The system will continue to function when network partitions occur.

當(dāng)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分區(qū)后，系統(tǒng)能夠繼續(xù)“履行職責(zé)”。

這里網(wǎng)絡(luò)分區(qū)是指：一個分布式系統(tǒng)里面，節(jié)點(diǎn)組成的網(wǎng)絡(luò)本來應(yīng)該是連通的。

然而可能因為一些故障(節(jié)點(diǎn)間網(wǎng)絡(luò)連接斷開、節(jié)點(diǎn)宕機(jī))，使得有些節(jié)點(diǎn)之間不連通了，整個網(wǎng)絡(luò)就分成了幾塊區(qū)域，數(shù)據(jù)就散布在了這些不連通的區(qū)域中。

一致性、可用性、分區(qū)容忍性的選擇

雖然 CAP 理論定義是三個要素中只能取兩個，但放到分布式環(huán)境下來思考，我們會發(fā)現(xiàn)必須選擇 P(分區(qū)容忍)要素，因為網(wǎng)絡(luò)本身無法做到 100% 可靠，有可能出故障，所以分區(qū)是一個必然的現(xiàn)象。

如果我們選擇了 CA(一致性 + 可用性) 而放棄了 P(分區(qū)容忍性)，那么當(dāng)發(fā)生分區(qū)現(xiàn)象時，為了保證 C(一致性)，系統(tǒng)需要禁止寫入。

當(dāng)有寫入請求時，系統(tǒng)返回 error(例如，當(dāng)前系統(tǒng)不允許寫入)，這又和 A(可用性) 沖突了，因為 A(可用性)要求返回 no error 和 no timeout。

因此，分布式系統(tǒng)理論上不可能選擇 CA (一致性 + 可用性)架構(gòu)，只能選擇 CP(一致性 + 分區(qū)容忍性) 或者 AP (可用性 + 分區(qū)容忍性)架構(gòu)，在一致性和可用性做折中選擇。

①CP - Consistency + Partition Tolerance (一致性 + 分區(qū)容忍性)

如上圖所示，因為 Node1 節(jié)點(diǎn)和 Node2 節(jié)點(diǎn)連接中斷導(dǎo)致分區(qū)現(xiàn)象，Node1 節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)已經(jīng)更新到 y，但是 Node1 和 Node2 之間的復(fù)制通道中斷，數(shù)據(jù) y 無法同步到 Node2，Node2 節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)還是舊數(shù)據(jù) x。

這時客戶端 C 訪問 Node2 時，Node2 需要返回 error，提示客戶端 “系統(tǒng)現(xiàn)在發(fā)生了錯誤”，這種處理方式違背了可用性(Availability)的要求，因此 CAP 三者只能滿足 CP。

②AP - Availability + Partition Tolerance (可用性 + 分區(qū)容忍性)

同樣是 Node2 節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)還是舊數(shù)據(jù) x，這時客戶端 C 訪問 Node2 時，Node2 將當(dāng)前自己擁有的數(shù)據(jù) x 返回給客戶端了。

而實際上當(dāng)前***的數(shù)據(jù)已經(jīng)是 y 了，這就不滿足一致性(Consistency)的要求了，因此 CAP 三者只能滿足 AP。

注意：這里 Node2 節(jié)點(diǎn)返回 x，雖然不是一個“正確”的結(jié)果，但是一個“合理”的結(jié)果，因為 x 是舊的數(shù)據(jù)，并不是一個錯亂的值，只是不是***的數(shù)據(jù)。

值得補(bǔ)充的是，CAP 理論告訴我們分布式系統(tǒng)只能選擇 AP 或者 CP，但實際上并不是說整個系統(tǒng)只能選擇 AP 或者 CP。

在 CAP 理論落地實踐時，我們需要將系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)按照不同的應(yīng)用場景和要求進(jìn)行分類，每類數(shù)據(jù)選擇不同的策略(CP 還是 AP)，而不是直接限定整個系統(tǒng)所有數(shù)據(jù)都是同一策略。

另外，只能選擇 CP 或者 AP 是指系統(tǒng)發(fā)生分區(qū)現(xiàn)象時無法同時保證 C(一致性)和 A(可用性)，但不是意味著什么都不做，當(dāng)分區(qū)故障解決后，系統(tǒng)還是要保持保證 CA。

CAP 理論的延伸：BASE 理論

BASE 是指基本可用(Basically Available)、軟狀態(tài)( Soft State)、最終一致性( Eventual Consistency)。

它的核心思想是即使無法做到強(qiáng)一致性(CAP 的一致性就是強(qiáng)一致性)，但應(yīng)用可以采用適合的方式達(dá)到最終一致性。

BA - Basically Available 基本可用

分布式系統(tǒng)在出現(xiàn)故障時，允許損失部分可用性，即保證核心可用。

這里的關(guān)鍵詞是“部分”和“核心”，實際實踐上，哪些是核心需要根據(jù)具體業(yè)務(wù)來權(quán)衡。

例如登錄功能相對注冊功能更加核心，注冊不了最多影響流失一部分用戶，如果用戶已經(jīng)注冊但無法登錄，那就意味著用戶無法使用系統(tǒng)，造成的影響范圍更大。

S - Soft State 軟狀態(tài)

允許系統(tǒng)存在中間狀態(tài)，而該中間狀態(tài)不會影響系統(tǒng)整體可用性。這里的中間狀態(tài)就是 CAP 理論中的數(shù)據(jù)不一致。

E - Eventual Consistency 最終一致性

系統(tǒng)中的所有數(shù)據(jù)副本經(jīng)過一定時間后，最終能夠達(dá)到一致的狀態(tài)。

這里的關(guān)鍵詞是“一定時間” 和 “最終”，“一定時間”和數(shù)據(jù)的特性是強(qiáng)關(guān)聯(lián)的，不同業(yè)務(wù)不同數(shù)據(jù)能夠容忍的不一致時間是不同的。

例如支付類業(yè)務(wù)是要求秒級別內(nèi)達(dá)到一致，因為用戶時時關(guān)注;用戶發(fā)的***微博，可以容忍 30 分鐘內(nèi)達(dá)到一致的狀態(tài)，因為用戶短時間看不到明星發(fā)的微博是無感知的。

而“最終”的含義就是不管多長時間，最終還是要達(dá)到一致性的狀態(tài)。

BASE 理論本質(zhì)上是對 CAP 的延伸和補(bǔ)充，更具體地說，是對 CAP 中 AP 方案的一個補(bǔ)充： CAP 理論是忽略延時的，而實際應(yīng)用中延時是無法避免的。

這一點(diǎn)就意味著***的 CP 場景是不存在的，即使是幾毫秒的數(shù)據(jù)復(fù)制延遲，在這幾毫秒時間間隔內(nèi)，系統(tǒng)是不符合 CP 要求的。

因此 CAP 中的 CP 方案，實際上也是實現(xiàn)了最終一致性，只是“一定時間”是指幾毫秒而已。

AP 方案中犧牲一致性只是指發(fā)生分區(qū)故障期間，而不是永遠(yuǎn)放棄一致性。

這一點(diǎn)其實就是 BASE 理論延伸的地方，分區(qū)期間犧牲一致性，但分區(qū)故障恢復(fù)后，系統(tǒng)應(yīng)該達(dá)到最終一致性。

數(shù)據(jù)一致性模型

前面介紹的 BASE 模型提過“強(qiáng)一致性”和“最終一致性”，下面對這些一致性模型展開介紹。

分布式系統(tǒng)通過復(fù)制數(shù)據(jù)來提高系統(tǒng)的可靠性和容錯性，并且將數(shù)據(jù)的不同的副本存放在不同的機(jī)器上，由于維護(hù)數(shù)據(jù)副本的一致性代價很高，因此許多系統(tǒng)采用弱一致性來提高性能。

下面介紹常見的一致性模型：

強(qiáng)一致性：要求無論更新操作是在哪個數(shù)據(jù)副本上執(zhí)行，之后所有的讀操作都要能獲得***的數(shù)據(jù)。

對于單副本數(shù)據(jù)來說，讀寫操作是在同一數(shù)據(jù)上執(zhí)行的，容易保證強(qiáng)一致性。對多副本數(shù)據(jù)來說，則需要使用分布式事務(wù)協(xié)議。

弱一致性：在這種一致性下，用戶讀到某一操作對系統(tǒng)特定數(shù)據(jù)的更新需要一段時間，我們將這段時間稱為"不一致性窗口"。

最終一致性：是弱一致性的一種特例，在這種一致性下系統(tǒng)保證用戶最終能夠讀取到某操作對系統(tǒng)特定數(shù)據(jù)的更新(讀取操作之前沒有該數(shù)據(jù)的其他更新操作)。

"不一致性窗口"的大小依賴于交互延遲、系統(tǒng)的負(fù)載，以及數(shù)據(jù)的副本數(shù)等。

系統(tǒng)選擇哪種一致性模型取決于應(yīng)用對一致性的需求，所選取的一致性模型還會影響到系統(tǒng)如何處理用戶的請求以及對副本維護(hù)技術(shù)的選擇等。

后面將基于上面介紹的一致性模型分別介紹分布式事務(wù)的解決方案。

柔性事務(wù)

柔性事務(wù)的概念

在電商等互聯(lián)網(wǎng)場景下，傳統(tǒng)的事務(wù)在數(shù)據(jù)庫性能和處理能力上都暴露出了瓶頸。在分布式領(lǐng)域基于 CAP 理論以及 BASE 理論，有人就提出了柔性事務(wù)的概念。

基于 BASE 理論的設(shè)計思想，柔性事務(wù)下，在不影響系統(tǒng)整體可用性的情況下(Basically Available 基本可用)，允許系統(tǒng)存在數(shù)據(jù)不一致的中間狀態(tài)(Soft State 軟狀態(tài))，在經(jīng)過數(shù)據(jù)同步的延時之后，最終數(shù)據(jù)能夠達(dá)到一致。

并不是完全放棄了 ACID，而是通過放寬一致性要求，借助本地事務(wù)來實現(xiàn)最終分布式事務(wù)一致性的同時也保證系統(tǒng)的吞吐。

實現(xiàn)柔性事務(wù)的一些特性

下面介紹的是實現(xiàn)柔性事務(wù)的一些常見特性，這些特性在具體的方案中不一定都要滿足，因為不同的方案要求不一樣。

可見性(對外可查詢) ：在分布式事務(wù)執(zhí)行過程中，如果某一個步驟執(zhí)行出錯，就需要明確的知道其他幾個操作的處理情況，這就需要其他的服務(wù)都能夠提供查詢接口，保證可以通過查詢來判斷操作的處理情況。

為了保證操作的可查詢，需要對于每一個服務(wù)的每一次調(diào)用都有一個全局唯一的標(biāo)識，可以是業(yè)務(wù)單據(jù)號(如訂單號)、也可以是系統(tǒng)分配的操作流水號(如支付記錄流水號)。除此之外，操作的時間信息也要有完整的記錄。

操作冪等性：冪等性，其實是一個數(shù)學(xué)概念。冪等函數(shù)，或冪等方法，是指可以使用相同參數(shù)重復(fù)執(zhí)行，并能獲得相同結(jié)果的函數(shù)。

冪等操作的特點(diǎn)是其任意多次執(zhí)行所產(chǎn)生的影響均與一次執(zhí)行的影響相同。也就是說，同一個方法，使用同樣的參數(shù)，調(diào)用多次產(chǎn)生的業(yè)務(wù)結(jié)果與調(diào)用一次產(chǎn)生的業(yè)務(wù)結(jié)果相同。

之所以需要操作冪等性，是因為為了保證數(shù)據(jù)的最終一致性，很多事務(wù)協(xié)議都會有很多重試的操作，如果一個方法不保證冪等，那么將無法被重試。

冪等操作的實現(xiàn)方式有多種，如在系統(tǒng)中緩存所有的請求與處理結(jié)果、檢測到重復(fù)操作后，直接返回上一次的處理結(jié)果等。

四、常見分布式事務(wù)解決方案

介紹完分布式系統(tǒng)的一致性相關(guān)理論，下面基于不同的一致性模型介紹分布式事務(wù)的常見解決方案，后面會再介紹各個方案的使用場景。

分布式事務(wù)的實現(xiàn)有許多種，其中較經(jīng)典是由 Tuxedo 提出的 XA 分布式事務(wù)協(xié)議，XA 協(xié)議包含二階段提交(2PC)和三階段提交(3PC)兩種實現(xiàn)。

2PC(二階段提交)方案：強(qiáng)一致性

方案簡介

二階段提交協(xié)議(Two-phase Commit，即 2PC)是常用的分布式事務(wù)解決方案，即將事務(wù)的提交過程分為兩個階段來進(jìn)行處理：準(zhǔn)備階段和提交階段。事務(wù)的發(fā)起者稱協(xié)調(diào)者，事務(wù)的執(zhí)行者稱參與者。

在分布式系統(tǒng)里，每個節(jié)點(diǎn)都可以知曉自己操作的成功或者失敗，卻無法知道其他節(jié)點(diǎn)操作的成功或失敗。

當(dāng)一個事務(wù)跨多個節(jié)點(diǎn)時，為了保持事務(wù)的原子性與一致性，而引入一個協(xié)調(diào)者來統(tǒng)一掌控所有參與者的操作結(jié)果，并指示它們是否要把操作結(jié)果進(jìn)行真正的提交或者回滾(rollback)。

二階段提交的算法思路可以概括為：參與者將操作成敗通知協(xié)調(diào)者，再由協(xié)調(diào)者根據(jù)所有參與者的反饋情報決定各參與者是否要提交操作還是中止操作。

核心思想就是對每一個事務(wù)都采用先嘗試后提交的處理方式，處理后所有的讀操作都要能獲得***的數(shù)據(jù)，因此也可以將二階段提交看作是一個強(qiáng)一致性算法。

處理流程

簡單一點(diǎn)理解，可以把協(xié)調(diào)者節(jié)點(diǎn)比喻為帶頭大哥，參與者理解比喻為跟班小弟，帶頭大哥統(tǒng)一協(xié)調(diào)跟班小弟的任務(wù)執(zhí)行。

階段 1：準(zhǔn)備階段

準(zhǔn)備階段有如下三個步驟：

• 協(xié)調(diào)者向所有參與者發(fā)送事務(wù)內(nèi)容，詢問是否可以提交事務(wù)，并等待所有參與者答復(fù)。
• 各參與者執(zhí)行事務(wù)操作，將 undo 和 redo 信息記入事務(wù)日志中(但不提交事務(wù))。
• 如參與者執(zhí)行成功，給協(xié)調(diào)者反饋 yes，即可以提交;如執(zhí)行失敗，給協(xié)調(diào)者反饋 no，即不可提交。

階段 2：提交階段

如果協(xié)調(diào)者收到了參與者的失敗消息或者超時，直接給每個參與者發(fā)送回滾(rollback)消息;否則，發(fā)送提交(commit)消息。

參與者根據(jù)協(xié)調(diào)者的指令執(zhí)行提交或者回滾操作，釋放所有事務(wù)處理過程中使用的鎖資源。(注意：必須在***階段釋放鎖資源) 接下來分兩種情況分別討論提交階段的過程。

情況 1，當(dāng)所有參與者均反饋 yes，提交事務(wù)，如上圖：

• 協(xié)調(diào)者向所有參與者發(fā)出正式提交事務(wù)的請求(即 commit 請求)。
• 參與者執(zhí)行 commit 請求，并釋放整個事務(wù)期間占用的資源。
• 各參與者向協(xié)調(diào)者反饋 ack(應(yīng)答)完成的消息。
• 協(xié)調(diào)者收到所有參與者反饋的 ack 消息后，即完成事務(wù)提交。

情況 2，當(dāng)任何階段 1 一個參與者反饋 no，中斷事務(wù)，如上圖：

• 協(xié)調(diào)者向所有參與者發(fā)出回滾請求(即 rollback 請求)。
• 參與者使用階段 1 中的 undo 信息執(zhí)行回滾操作，并釋放整個事務(wù)期間占用的資源。
• 各參與者向協(xié)調(diào)者反饋 ack 完成的消息。
• 協(xié)調(diào)者收到所有參與者反饋的 ack 消息后，即完成事務(wù)中斷。

方案總結(jié)

2PC 方案實現(xiàn)起來簡單，實際項目中使用比較少，主要因為以下問題：

• 性能問題：所有參與者在事務(wù)提交階段處于同步阻塞狀態(tài)，占用系統(tǒng)資源，容易導(dǎo)致性能瓶頸。
• 可靠性問題：如果協(xié)調(diào)者存在單點(diǎn)故障問題，如果協(xié)調(diào)者出現(xiàn)故障，參與者將一直處于鎖定狀態(tài)。
• 數(shù)據(jù)一致性問題：在階段 2 中，如果發(fā)生局部網(wǎng)絡(luò)問題，一部分事務(wù)參與者收到了提交消息，另一部分事務(wù)參與者沒收到提交消息，那么就導(dǎo)致了節(jié)點(diǎn)之間數(shù)據(jù)的不一致。

3PC(三階段提交)方案

方案簡介

三階段提交協(xié)議，是二階段提交協(xié)議的改進(jìn)版本，與二階段提交不同的是，引入超時機(jī)制。同時在協(xié)調(diào)者和參與者中都引入超時機(jī)制。

三階段提交將二階段的準(zhǔn)備階段拆分為 2 個階段，插入了一個 preCommit 階段，使得原先在二階段提交中，參與者在準(zhǔn)備之后，由于協(xié)調(diào)者發(fā)生崩潰或錯誤，而導(dǎo)致參與者處于無法知曉是否提交或者中止的“不確定狀態(tài)”所產(chǎn)生的可能相當(dāng)長的延時的問題得以解決。

處理流程

階段 1：canCommit

協(xié)調(diào)者向參與者發(fā)送 commit 請求，參與者如果可以提交就返回 yes 響應(yīng)(參與者不執(zhí)行事務(wù)操作)，否則返回 no 響應(yīng)：

• 協(xié)調(diào)者向所有參與者發(fā)出包含事務(wù)內(nèi)容的 canCommit 請求，詢問是否可以提交事務(wù)，并等待所有參與者答復(fù)。
• 參與者收到 canCommit 請求后，如果認(rèn)為可以執(zhí)行事務(wù)操作，則反饋 yes 并進(jìn)入預(yù)備狀態(tài)，否則反饋 no。

階段 2：preCommit

協(xié)調(diào)者根據(jù)階段 1 canCommit 參與者的反應(yīng)情況來決定是否可以進(jìn)行基于事務(wù)的 preCommit 操作。根據(jù)響應(yīng)情況，有以下兩種可能。

情況 1：階段 1 所有參與者均反饋 yes，參與者預(yù)執(zhí)行事務(wù)，如上圖：

• 協(xié)調(diào)者向所有參與者發(fā)出 preCommit 請求，進(jìn)入準(zhǔn)備階段。
• 參與者收到 preCommit 請求后，執(zhí)行事務(wù)操作，將 undo 和 redo 信息記入事務(wù)日志中(但不提交事務(wù))。
• 各參與者向協(xié)調(diào)者反饋 ack 響應(yīng)或 no 響應(yīng)，并等待最終指令。

情況 2：階段 1 任何一個參與者反饋 no，或者等待超時后協(xié)調(diào)者尚無法收到所有參與者的反饋，即中斷事務(wù)，如上圖：

• 協(xié)調(diào)者向所有參與者發(fā)出 abort 請求。
• 無論收到協(xié)調(diào)者發(fā)出的 abort 請求，或者在等待協(xié)調(diào)者請求過程中出現(xiàn)超時，參與者均會中斷事務(wù)。

階段 3：do Commit

該階段進(jìn)行真正的事務(wù)提交，也可以分為以下兩種情況。

情況 1：階段 2 所有參與者均反饋 ack 響應(yīng)，執(zhí)行真正的事務(wù)提交，如上圖：

• 如果協(xié)調(diào)者處于工作狀態(tài)，則向所有參與者發(fā)出 do Commit 請求。
• 參與者收到 do Commit 請求后，會正式執(zhí)行事務(wù)提交，并釋放整個事務(wù)期間占用的資源。
• 各參與者向協(xié)調(diào)者反饋 ack 完成的消息。
• 協(xié)調(diào)者收到所有參與者反饋的 ack 消息后，即完成事務(wù)提交。

情況 2：階段 2 任何一個參與者反饋 no，或者等待超時后協(xié)調(diào)者尚無法收到所有參與者的反饋，即中斷事務(wù)，如上圖：

• 如果協(xié)調(diào)者處于工作狀態(tài)，向所有參與者發(fā)出 abort 請求。
• 參與者使用階段 1 中的 undo 信息執(zhí)行回滾操作，并釋放整個事務(wù)期間占用的資源。
• 各參與者向協(xié)調(diào)者反饋 ack 完成的消息。
• 協(xié)調(diào)者收到所有參與者反饋的 ack 消息后，即完成事務(wù)中斷。

注意：進(jìn)入階段 3 后，無論協(xié)調(diào)者出現(xiàn)問題，或者協(xié)調(diào)者與參與者網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)問題，都會導(dǎo)致參與者無法接收到協(xié)調(diào)者發(fā)出的 do Commit 請求或 abort 請求。此時，參與者都會在等待超時之后，繼續(xù)執(zhí)行事務(wù)提交。

方案總結(jié)

優(yōu)點(diǎn)：相比二階段提交，三階段提交降低了阻塞范圍，在等待超時后協(xié)調(diào)者或參與者會中斷事務(wù)。避免了協(xié)調(diào)者單點(diǎn)問題，階段 3 中協(xié)調(diào)者出現(xiàn)問題時，參與者會繼續(xù)提交事務(wù)。

缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)不一致問題依然存在，當(dāng)在參與者收到 preCommit 請求后等待 do commite 指令時，此時如果協(xié)調(diào)者請求中斷事務(wù)，而協(xié)調(diào)者無法與參與者正常通信，會導(dǎo)致參與者繼續(xù)提交事務(wù)，造成數(shù)據(jù)不一致。

TCC 事務(wù)：最終一致性

方案簡介

TCC(Try-Confirm-Cancel)的概念，最早是由 Pat Helland 于 2007 年發(fā)表的一篇名為《Life beyond Distributed Transactions:an Apostate’s Opinion》的論文提出。

TCC 是服務(wù)化的二階段編程模型，其 Try、Confirm、Cancel 3 個方法均由業(yè)務(wù)編碼實現(xiàn)：

• Try 操作作為一階段，負(fù)責(zé)資源的檢查和預(yù)留。
• Confirm 操作作為二階段提交操作，執(zhí)行真正的業(yè)務(wù)。
• Cancel 是預(yù)留資源的取消。

TCC 事務(wù)的 Try、Confirm、Cancel 可以理解為 SQL 事務(wù)中的 Lock、Commit、Rollback。

處理流程

為了方便理解，下面以電商下單為例進(jìn)行方案解析，這里把整個過程簡單分為扣減庫存，訂單創(chuàng)建 2 個步驟，庫存服務(wù)和訂單服務(wù)分別在不同的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)上。

①Try 階段

從執(zhí)行階段來看，與傳統(tǒng)事務(wù)機(jī)制中業(yè)務(wù)邏輯相同。但從業(yè)務(wù)角度來看，卻不一樣。

TCC 機(jī)制中的 Try 僅是一個初步操作，它和后續(xù)的確認(rèn)一起才能真正構(gòu)成一個完整的業(yè)務(wù)邏輯，這個階段主要完成：

• 完成所有業(yè)務(wù)檢查( 一致性 ) 。
• 預(yù)留必須業(yè)務(wù)資源( 準(zhǔn)隔離性 ) 。
• Try 嘗試執(zhí)行業(yè)務(wù)。

TCC 事務(wù)機(jī)制以初步操作(Try)為中心的，確認(rèn)操作(Confirm)和取消操作(Cancel)都是圍繞初步操作(Try)而展開。

因此，Try 階段中的操作，其保障性是***的，即使失敗，仍然有取消操作(Cancel)可以將其執(zhí)行結(jié)果撤銷。

假設(shè)商品庫存為 100，購買數(shù)量為 2，這里檢查和更新庫存的同時，凍結(jié)用戶購買數(shù)量的庫存，同時創(chuàng)建訂單，訂單狀態(tài)為待確認(rèn)。

②Confirm / Cancel 階段

根據(jù) Try 階段服務(wù)是否全部正常執(zhí)行，繼續(xù)執(zhí)行確認(rèn)操作(Confirm)或取消操作(Cancel)。

Confirm 和 Cancel 操作滿足冪等性，如果 Confirm 或 Cancel 操作執(zhí)行失敗，將會不斷重試直到執(zhí)行完成。

Confirm：當(dāng) Try 階段服務(wù)全部正常執(zhí)行， 執(zhí)行確認(rèn)業(yè)務(wù)邏輯操作

這里使用的資源一定是 Try 階段預(yù)留的業(yè)務(wù)資源。在 TCC 事務(wù)機(jī)制中認(rèn)為，如果在 Try 階段能正常的預(yù)留資源，那 Confirm 一定能完整正確的提交。

Confirm 階段也可以看成是對 Try 階段的一個補(bǔ)充，Try+Confirm 一起組成了一個完整的業(yè)務(wù)邏輯。

Cancel：當(dāng) Try 階段存在服務(wù)執(zhí)行失敗， 進(jìn)入 Cancel 階段

Cancel 取消執(zhí)行，釋放 Try 階段預(yù)留的業(yè)務(wù)資源，上面的例子中，Cancel 操作會把凍結(jié)的庫存釋放，并更新訂單狀態(tài)為取消。

方案總結(jié)

TCC 事務(wù)機(jī)制相對于傳統(tǒng)事務(wù)機(jī)制(X/Open XA)，TCC 事務(wù)機(jī)制相比于上面介紹的 XA 事務(wù)機(jī)制，有以下優(yōu)點(diǎn)：

• 性能提升：具體業(yè)務(wù)來實現(xiàn)控制資源鎖的粒度變小，不會鎖定整個資源。
• 數(shù)據(jù)最終一致性：基于 Confirm 和 Cancel 的冪等性，保證事務(wù)最終完成確認(rèn)或者取消，保證數(shù)據(jù)的一致性。
• 可靠性：解決了 XA 協(xié)議的協(xié)調(diào)者單點(diǎn)故障問題，由主業(yè)務(wù)方發(fā)起并控制整個業(yè)務(wù)活動，業(yè)務(wù)活動管理器也變成多點(diǎn)，引入集群。

缺點(diǎn)： TCC 的 Try、Confirm 和 Cancel 操作功能要按具體業(yè)務(wù)來實現(xiàn)，業(yè)務(wù)耦合度較高，提高了開發(fā)成本。

本地消息表：最終一致性

方案簡介

本地消息表的方案最初是由 eBay 提出，核心思路是將分布式事務(wù)拆分成本地事務(wù)進(jìn)行處理。

方案通過在事務(wù)主動發(fā)起方額外新建事務(wù)消息表，事務(wù)發(fā)起方處理業(yè)務(wù)和記錄事務(wù)消息在本地事務(wù)中完成，輪詢事務(wù)消息表的數(shù)據(jù)發(fā)送事務(wù)消息，事務(wù)被動方基于消息中間件消費(fèi)事務(wù)消息表中的事務(wù)。

這樣設(shè)計可以避免”業(yè)務(wù)處理成功 + 事務(wù)消息發(fā)送失敗"，或"業(yè)務(wù)處理失敗 + 事務(wù)消息發(fā)送成功"的棘手情況出現(xiàn)，保證 2 個系統(tǒng)事務(wù)的數(shù)據(jù)一致性。

處理流程

下面把分布式事務(wù)***開始處理的事務(wù)方稱為事務(wù)主動方，在事務(wù)主動方之后處理的業(yè)務(wù)內(nèi)的其他事務(wù)稱為事務(wù)被動方。

為了方便理解，下面繼續(xù)以電商下單為例進(jìn)行方案解析，這里把整個過程簡單分為扣減庫存，訂單創(chuàng)建 2 個步驟。

庫存服務(wù)和訂單服務(wù)分別在不同的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)上，其中庫存服務(wù)是事務(wù)主動方，訂單服務(wù)是事務(wù)被動方。

事務(wù)的主動方需要額外新建事務(wù)消息表，用于記錄分布式事務(wù)的消息的發(fā)生、處理狀態(tài)。

整個業(yè)務(wù)處理流程如下：

步驟1：事務(wù)主動方處理本地事務(wù)。

事務(wù)主動方在本地事務(wù)中處理業(yè)務(wù)更新操作和寫消息表操作。上面例子中庫存服務(wù)階段在本地事務(wù)中完成扣減庫存和寫消息表(圖中 1、2)。

步驟 2：事務(wù)主動方通過消息中間件，通知事務(wù)被動方處理事務(wù)通知事務(wù)待消息。

消息中間件可以基于 Kafka、RocketMQ 消息隊列，事務(wù)主動方主動寫消息到消息隊列，事務(wù)消費(fèi)方消費(fèi)并處理消息隊列中的消息。

上面例子中，庫存服務(wù)把事務(wù)待處理消息寫到消息中間件，訂單服務(wù)消費(fèi)消息中間件的消息，完成新增訂單(圖中 3 - 5)。

步驟 3：事務(wù)被動方通過消息中間件，通知事務(wù)主動方事務(wù)已處理的消息。

上面例子中，訂單服務(wù)把事務(wù)已處理消息寫到消息中間件，庫存服務(wù)消費(fèi)中間件的消息，并將事務(wù)消息的狀態(tài)更新為已完成(圖中 6 - 8)。

為了數(shù)據(jù)的一致性，當(dāng)處理錯誤需要重試，事務(wù)發(fā)送方和事務(wù)接收方相關(guān)業(yè)務(wù)處理需要支持冪等。

具體保存一致性的容錯處理如下：

1. 當(dāng)步驟 1 處理出錯，事務(wù)回滾，相當(dāng)于什么都沒發(fā)生。
2. 當(dāng)步驟 2、步驟 3 處理出錯，由于未處理的事務(wù)消息還是保存在事務(wù)發(fā)送方，事務(wù)發(fā)送方可以定時輪詢?yōu)槌瑫r消息數(shù)據(jù)，再次發(fā)送到消息中間件進(jìn)行處理。事務(wù)被動方消費(fèi)事務(wù)消息重試處理。
3. 如果是業(yè)務(wù)上的失敗，事務(wù)被動方可以發(fā)消息給事務(wù)主動方進(jìn)行回滾。
4. 如果多個事務(wù)被動方已經(jīng)消費(fèi)消息，事務(wù)主動方需要回滾事務(wù)時需要通知事務(wù)被動方回滾。

方案總結(jié)

方案的優(yōu)點(diǎn)如下：

• 從應(yīng)用設(shè)計開發(fā)的角度實現(xiàn)了消息數(shù)據(jù)的可靠性，消息數(shù)據(jù)的可靠性不依賴于消息中間件，弱化了對 MQ 中間件特性的依賴。
• 方案輕量，容易實現(xiàn)。

缺點(diǎn)如下：

• 與具體的業(yè)務(wù)場景綁定，耦合性強(qiáng)，不可公用。
• 消息數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)同庫，占用業(yè)務(wù)系統(tǒng)資源。
• 業(yè)務(wù)系統(tǒng)在使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的情況下，消息服務(wù)性能會受到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并發(fā)性能的局限。

MQ 事務(wù)：最終一致性

方案簡介

基于 MQ 的分布式事務(wù)方案其實是對本地消息表的封裝，將本地消息表基于 MQ 內(nèi)部，其他方面的協(xié)議基本與本地消息表一致。

處理流程

下面主要基于 RocketMQ 4.3 之后的版本介紹 MQ 的分布式事務(wù)方案。

在本地消息表方案中，保證事務(wù)主動方發(fā)寫業(yè)務(wù)表數(shù)據(jù)和寫消息表數(shù)據(jù)的一致性是基于數(shù)據(jù)庫事務(wù)，RocketMQ 的事務(wù)消息相對于普通 MQ，相對于提供了 2PC 的提交接口，方案如下：

正常情況：事務(wù)主動方發(fā)消息

這種情況下，事務(wù)主動方服務(wù)正常，沒有發(fā)生故障，發(fā)消息流程如下：

• 圖中 1：發(fā)送方向 MQ 服務(wù)端(MQ Server)發(fā)送 half 消息。
• 圖中 2：MQ Server 將消息持久化成功之后，向發(fā)送方 ack 確認(rèn)消息已經(jīng)發(fā)送成功。
• 圖中 3：發(fā)送方開始執(zhí)行本地事務(wù)邏輯。
• 圖中 4：發(fā)送方根據(jù)本地事務(wù)執(zhí)行結(jié)果向 MQ Server 提交二次確認(rèn)(commit 或是 rollback)。
• 圖中 5：MQ Server 收到 commit 狀態(tài)則將半消息標(biāo)記為可投遞，訂閱方最終將收到該消息;MQ Server 收到 rollback 狀態(tài)則刪除半消息，訂閱方將不會接受該消息。

異常情況：事務(wù)主動方消息恢復(fù)

在斷網(wǎng)或者應(yīng)用重啟等異常情況下，圖中 4 提交的二次確認(rèn)超時未到達(dá) MQ Server，此時處理邏輯如下：

• 圖中 5：MQ Server 對該消息發(fā)起消息回查。
• 圖中 6：發(fā)送方收到消息回查后，需要檢查對應(yīng)消息的本地事務(wù)執(zhí)行的最終結(jié)果。
• 圖中 7：發(fā)送方根據(jù)檢查得到的本地事務(wù)的最終狀態(tài)再次提交二次確認(rèn)。
• 圖中 8：MQ Server基于 commit/rollback 對消息進(jìn)行投遞或者刪除。

介紹完 RocketMQ 的事務(wù)消息方案后，由于前面已經(jīng)介紹過本地消息表方案，這里就簡單介紹 RocketMQ 分布式事務(wù)：

事務(wù)主動方基于 MQ 通信通知事務(wù)被動方處理事務(wù)，事務(wù)被動方基于 MQ 返回處理結(jié)果。

如果事務(wù)被動方消費(fèi)消息異常，需要不斷重試，業(yè)務(wù)處理邏輯需要保證冪等。

如果是事務(wù)被動方業(yè)務(wù)上的處理失敗，可以通過 MQ 通知事務(wù)主動方進(jìn)行補(bǔ)償或者事務(wù)回滾。

方案總結(jié)

相比本地消息表方案，MQ 事務(wù)方案優(yōu)點(diǎn)是：

• 消息數(shù)據(jù)獨(dú)立存儲 ，降低業(yè)務(wù)系統(tǒng)與消息系統(tǒng)之間的耦合。
• 吞吐量由于使用本地消息表方案。

缺點(diǎn)是：

• 一次消息發(fā)送需要兩次網(wǎng)絡(luò)請求(half 消息 + commit/rollback 消息) 。
• 業(yè)務(wù)處理服務(wù)需要實現(xiàn)消息狀態(tài)回查接口。

Saga 事務(wù)：最終一致性

方案簡介

Saga 事務(wù)源于 1987 年普林斯頓大學(xué)的 Hecto 和 Kenneth 發(fā)表的如何處理 long lived transaction(長活事務(wù))論文。

Saga 事務(wù)核心思想是將長事務(wù)拆分為多個本地短事務(wù)，由 Saga 事務(wù)協(xié)調(diào)器協(xié)調(diào)，如果正常結(jié)束那就正常完成，如果某個步驟失敗，則根據(jù)相反順序一次調(diào)用補(bǔ)償操作。

處理流程

Saga 事務(wù)基本協(xié)議如下：

• 每個 Saga 事務(wù)由一系列冪等的有序子事務(wù)(sub-transaction) Ti 組成。
• 每個 Ti 都有對應(yīng)的冪等補(bǔ)償動作 Ci，補(bǔ)償動作用于撤銷 Ti 造成的結(jié)果。

可以看到，和 TCC 相比，Saga 沒有“預(yù)留”動作，它的 Ti 就是直接提交到庫。

下面以下單流程為例，整個操作包括：創(chuàng)建訂單、扣減庫存、支付、增加積分。

Saga 的執(zhí)行順序有兩種，如上圖：

• 事務(wù)正常執(zhí)行完成：T1, T2, T3, ..., Tn，例如：扣減庫存(T1)，創(chuàng)建訂單(T2)，支付(T3)，依次有序完成整個事務(wù)。
• 事務(wù)回滾：T1, T2, ..., Tj, Cj,..., C2, C1，其中 0 < j < n，例如：扣減庫存(T1)，創(chuàng)建訂單(T2)，支付(T3，支付失敗)，支付回滾(C3)，訂單回滾(C2)，恢復(fù)庫存(C1)。

Saga 定義了兩種恢復(fù)策略：

向前恢復(fù)(forward recovery)：對應(yīng)于上面***種執(zhí)行順序，適用于必須要成功的場景，發(fā)生失敗進(jìn)行重試，執(zhí)行順序是類似于這樣的：T1, T2, ..., Tj(失敗), Tj(重試),..., Tn，其中j是發(fā)生錯誤的子事務(wù)(sub-transaction)。該情況下不需要Ci。

向后恢復(fù)(backward recovery)：對應(yīng)于上面提到的第二種執(zhí)行順序，其中 j 是發(fā)生錯誤的子事務(wù)(sub-transaction)，這種做法的效果是撤銷掉之前所有成功的子事務(wù)，使得整個 Saga 的執(zhí)行結(jié)果撤銷。

Saga 事務(wù)常見的有兩種不同的實現(xiàn)方式：

①命令協(xié)調(diào)(Order Orchestrator)：中央?yún)f(xié)調(diào)器負(fù)責(zé)集中處理事件的決策和業(yè)務(wù)邏輯排序。

中央?yún)f(xié)調(diào)器(Orchestrator，簡稱 OSO)以命令/回復(fù)的方式與每項服務(wù)進(jìn)行通信，全權(quán)負(fù)責(zé)告訴每個參與者該做什么以及什么時候該做什么。

以電商訂單的例子為例：

• 事務(wù)發(fā)起方的主業(yè)務(wù)邏輯請求 OSO 服務(wù)開啟訂單事務(wù)
• OSO 向庫存服務(wù)請求扣減庫存，庫存服務(wù)回復(fù)處理結(jié)果。
• OSO 向訂單服務(wù)請求創(chuàng)建訂單，訂單服務(wù)回復(fù)創(chuàng)建結(jié)果。
• OSO 向支付服務(wù)請求支付，支付服務(wù)回復(fù)處理結(jié)果。
• 主業(yè)務(wù)邏輯接收并處理 OSO 事務(wù)處理結(jié)果回復(fù)。

中央?yún)f(xié)調(diào)器必須事先知道執(zhí)行整個訂單事務(wù)所需的流程(例如通過讀取配置)。如果有任何失敗，它還負(fù)責(zé)通過向每個參與者發(fā)送命令來撤銷之前的操作來協(xié)調(diào)分布式的回滾。

基于中央?yún)f(xié)調(diào)器協(xié)調(diào)一切時，回滾要容易得多，因為協(xié)調(diào)器默認(rèn)是執(zhí)行正向流程，回滾時只要執(zhí)行反向流程即可。

②事件編排(Event Choreography0)：沒有中央?yún)f(xié)調(diào)器(沒有單點(diǎn)風(fēng)險)時，每個服務(wù)產(chǎn)生并觀察其他服務(wù)的事件，并決定是否應(yīng)采取行動。

在事件編排方法中，***個服務(wù)執(zhí)行一個事務(wù)，然后發(fā)布一個事件。該事件被一個或多個服務(wù)進(jìn)行監(jiān)聽，這些服務(wù)再執(zhí)行本地事務(wù)并發(fā)布(或不發(fā)布)新的事件。

當(dāng)***一個服務(wù)執(zhí)行本地事務(wù)并且不發(fā)布任何事件時，意味著分布式事務(wù)結(jié)束，或者它發(fā)布的事件沒有被任何 Saga 參與者聽到都意味著事務(wù)結(jié)束。

以電商訂單的例子為例：

事務(wù)發(fā)起方的主業(yè)務(wù)邏輯發(fā)布開始訂單事件。

• 庫存服務(wù)監(jiān)聽開始訂單事件，扣減庫存，并發(fā)布庫存已扣減事件。
• 訂單服務(wù)監(jiān)聽庫存已扣減事件，創(chuàng)建訂單，并發(fā)布訂單已創(chuàng)建事件。
• 支付服務(wù)監(jiān)聽訂單已創(chuàng)建事件，進(jìn)行支付，并發(fā)布訂單已支付事件。
• 主業(yè)務(wù)邏輯監(jiān)聽訂單已支付事件并處理。

事件/編排是實現(xiàn) Saga 模式的自然方式，它很簡單，容易理解，不需要太多的代碼來構(gòu)建。如果事務(wù)涉及 2 至 4 個步驟，則可能是非常合適的。

方案總結(jié)

命令協(xié)調(diào)設(shè)計的優(yōu)點(diǎn)如下：

• 服務(wù)之間關(guān)系簡單，避免服務(wù)之間的循環(huán)依賴關(guān)系，因為 Saga 協(xié)調(diào)器會調(diào)用 Saga 參與者，但參與者不會調(diào)用協(xié)調(diào)器。
• 程序開發(fā)簡單，只需要執(zhí)行命令/回復(fù)(其實回復(fù)消息也是一種事件消息)，降低參與者的復(fù)雜性。
• 易維護(hù)擴(kuò)展，在添加新步驟時，事務(wù)復(fù)雜性保持線性，回滾更容易管理，更容易實施和測試。

命令協(xié)調(diào)設(shè)計缺點(diǎn)如下：

• 中央?yún)f(xié)調(diào)器容易處理邏輯容易過于復(fù)雜，導(dǎo)致難以維護(hù)。
• 存在協(xié)調(diào)器單點(diǎn)故障風(fēng)險。

事件/編排設(shè)計優(yōu)點(diǎn)如下：

• 避免中央?yún)f(xié)調(diào)器單點(diǎn)故障風(fēng)險。
• 當(dāng)涉及的步驟較少服務(wù)開發(fā)簡單，容易實現(xiàn)。

事件/編排設(shè)計缺點(diǎn)如下：

• 服務(wù)之間存在循環(huán)依賴的風(fēng)險。
• 當(dāng)涉及的步驟較多，服務(wù)間關(guān)系混亂，難以追蹤調(diào)測。

值得補(bǔ)充的是，由于 Saga 模型中沒有 Prepare 階段，因此事務(wù)間不能保證隔離性。

當(dāng)多個 Saga 事務(wù)操作同一資源時，就會產(chǎn)生更新丟失、臟數(shù)據(jù)讀取等問題，這時需要在業(yè)務(wù)層控制并發(fā)，例如：在應(yīng)用層面加鎖，或者應(yīng)用層面預(yù)先凍結(jié)資源。

五、總結(jié)

各方案使用場景

介紹完分布式事務(wù)相關(guān)理論和常見解決方案后，最終的目的在實際項目中運(yùn)用，因此，總結(jié)一下各個方案的常見的使用場景：

• 2PC/3PC：依賴于數(shù)據(jù)庫，能夠很好的提供強(qiáng)一致性和強(qiáng)事務(wù)性，但相對來說延遲比較高，比較適合傳統(tǒng)的單體應(yīng)用，在同一個方法中存在跨庫操作的情況，不適合高并發(fā)和高性能要求的場景。
• TCC：適用于執(zhí)行時間確定且較短，實時性要求高，對數(shù)據(jù)一致性要求高，比如互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)最核心的三個服務(wù)：交易、支付、賬務(wù)。
• 本地消息表/MQ 事務(wù)：都適用于事務(wù)中參與方支持操作冪等，對一致性要求不高，業(yè)務(wù)上能容忍數(shù)據(jù)不一致到一個人工檢查周期，事務(wù)涉及的參與方、參與環(huán)節(jié)較少，業(yè)務(wù)上有對賬/校驗系統(tǒng)兜底。
• Saga 事務(wù)：由于 Saga 事務(wù)不能保證隔離性，需要在業(yè)務(wù)層控制并發(fā)，適合于業(yè)務(wù)場景事務(wù)并發(fā)操作同一資源較少的情況。

Saga 相比缺少預(yù)提交動作，導(dǎo)致補(bǔ)償動作的實現(xiàn)比較麻煩，例如業(yè)務(wù)是發(fā)送短信，補(bǔ)償動作則得再發(fā)送一次短信說明撤銷，用戶體驗比較差。Saga 事務(wù)較適用于補(bǔ)償動作容易處理的場景。

分布式事務(wù)方案設(shè)計

本文介紹的偏向于原理，業(yè)界已經(jīng)有不少開源的或者收費(fèi)的解決方案，篇幅所限，就不再展開介紹。

實際運(yùn)用理論時進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計時，許多人容易犯“手里有了錘子，看什么都覺得像釘子”的錯誤，設(shè)計方案時考慮的問題場景過多，各種重試，各種補(bǔ)償機(jī)制引入系統(tǒng)，導(dǎo)致系統(tǒng)過于復(fù)雜，落地遙遙無期。

• 世界上解決一個計算機(jī)問題最簡單的方法：“恰好”不需要解決它!

—— 阿里中間件技術(shù)專家沈詢

有些問題，看起來很重要，但實際上我們可以通過合理的設(shè)計或者將問題分解來規(guī)避。

設(shè)計分布式事務(wù)系統(tǒng)也不是需要考慮所有異常情況，不必過度設(shè)計各種回滾，補(bǔ)償機(jī)制。

如果硬要把時間花在解決問題本身，實際上不僅效率低下，而且也是一種浪費(fèi)。

如果系統(tǒng)要實現(xiàn)回滾流程的話，有可能系統(tǒng)復(fù)雜度將大大提升，且很容易出現(xiàn) Bug，估計出現(xiàn) Bug 的概率會比需要事務(wù)回滾的概率大很多。

在設(shè)計系統(tǒng)時，我們需要衡量是否值得花這么大的代價來解決這樣一個出現(xiàn)概率非常小的問題，可以考慮當(dāng)出現(xiàn)這個概率很小的問題，能否采用人工解決的方式，這也是大家在解決疑難問題時需要多多思考的地方。

參考資料：

• technology-talk —— 事務(wù)
• MySQL 中事務(wù)的實現(xiàn)
• 分布式一致性算法 2PC 和 3PC
• 分布式開放消息系統(tǒng)(RocketMQ)的原理與實踐
• RocketMQ 事務(wù)消息入門介紹
• Saga 分布式事務(wù)解決方案與實踐 —— 姜寧
• 分布式事務(wù) Saga 模式
• 從一筆金幣充值去思考分布式事務(wù) 

關(guān)于作者，陳彩華(caison)，從事服務(wù)端開發(fā)，善于系統(tǒng)設(shè)計、優(yōu)化重構(gòu)、線上問題排查工作，主要開發(fā)語言是 Java，微信號：hua1881375。

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