分布式事务之基础理论

分布式事务指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。

简单的说&＃xff0c;就是一次大的操作由不同的小操作组成&＃xff0c;这些小的操作分布在不同的服务器上&＃xff0c;且属于不同的应用&＃xff0c;分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功&＃xff0c;要么全部失败。

本质上来说&＃xff0c;分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。

从上面本地事务来看&＃xff0c;我们可以分为两块&＃xff1a;

• Service 产生多个节点
• Resource 产生多个节点

Service 多个节点

随着互联网快速发展&＃xff0c;微服务&＃xff0c;SOA 等服务架构模式正在被大规模的使用。

举个简单的例子&＃xff0c;一个公司之内&＃xff0c;用户的资产可能分为好多个部分&＃xff0c;比如余额&＃xff0c;积分&＃xff0c;优惠券等等。

在公司内部有可能积分功能由一个微服务团队维护&＃xff0c;优惠券又是另外的团队维护。

这样的话就无法保证积分扣减了之后&＃xff0c;优惠券能否扣减成功。

Resource多个节点

同样的&＃xff0c;互联网发展得太快了&＃xff0c;我们的 MySQL 一般来说装***的数据就得进行分库分表。

对于一个支付宝的转账业务来说&＃xff0c;你给朋友转钱&＃xff0c;有可能你的数据库是在北京&＃xff0c;而你的朋友的钱是存在上海&＃xff0c;所以我们依然无法保证他们能同时成功。

从上面来看分布式事务是随着互联网高速发展应运而生的&＃xff0c;这是一个必然。

我们之前说过数据库的 ACID 四大特性&＃xff0c;已经无法满足我们分布式事务&＃xff0c;这个时候又有一些新的大佬提出一些新的理论。

CAP

CAP 定理&＃xff0c;又被叫作布鲁尔定理。对于设计分布式系统(不仅仅是分布式事务)的架构师来说&＃xff0c;CAP 就是你的入门理论。

Consistency (一致性)&＃xff1a;对某个指定的客户端来说&＃xff0c;读操作能返回的写操作。

对于数据分布在不同节点上的数据来说&＃xff0c;如果在某个节点更新了数据&＃xff0c;那么在其他节点如果都能读取到这个数据&＃xff0c;那么就称为强一致&＃xff0c;如果有某个节点没有读取到&＃xff0c;那就是分布式不一致。

Availability (可用性)&＃xff1a;非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应(不是错误和超时的响应)。可用性的两个关键一个是合理的时间&＃xff0c;一个是合理的响应。

合理的时间指的是请求不能被阻塞&＃xff0c;应该在合理的时间给出返回。合理的响应指的是系统应该明确返回结果并且结果是正确的&＃xff0c;这里的正确指的是比如应该返回 500&＃xff0c;而不是返回 400。

Partition tolerance (分区容错性)&＃xff1a;当出现网络分区后&＃xff0c;系统能够继续工作。打个比方&＃xff0c;这里集群有多台机器&＃xff0c;有台机器网络出现了问题&＃xff0c;但是这个集群仍然可以正常工作。

熟悉 CAP 的人都知道&＃xff0c;三者不能共有&＃xff0c;如果感兴趣可以搜索 CAP 的证明&＃xff0c;在分布式系统中&＃xff0c;网络无法 100% 可靠&＃xff0c;分区其实是一个必然现象。

如果我们选择了 CA 而放弃了 P&＃xff0c;那么当发生分区现象时&＃xff0c;为了保证一致性&＃xff0c;这个时候必须拒绝请求&＃xff0c;但是 A 又不允许&＃xff0c;所以分布式系统理论上不可能选择 CA 架构&＃xff0c;只能选择 CP 或者 AP 架构。

对于 CP 来说&＃xff0c;放弃可用性&＃xff0c;追求一致性和分区容错性&＃xff0c;我们的 ZooKeeper 其实就是追求的强一致。

对于 AP 来说&＃xff0c;放弃一致性(这里说的一致性是强一致性)&＃xff0c;追求分区容错性和可用性&＃xff0c;这是很多分布式系统设计时的选择&＃xff0c;后面的 BASE 也是根据 AP 来扩展。

顺便一提&＃xff0c;CAP 理论中是忽略网络延迟&＃xff0c;也就是当事务提交时&＃xff0c;从节点 A 复制到节点 B 没有延迟&＃xff0c;但是在现实中这个是明显不可能的&＃xff0c;所以总会有一定的时间是不一致。

同时 CAP 中选择两个&＃xff0c;比如你选择了 CP&＃xff0c;并不是叫你放弃 A。因为 P 出现的概率实在是太小了&＃xff0c;大部分的时间你仍然需要保证 CA。

就算分区出现了你也要为后来的 A 做准备&＃xff0c;比如通过一些日志的手段&＃xff0c;是其他机器回复至可用。

BASE

BASE 是 Basically Available(基本可用)、Soft state(软状态)和 Eventually consistent (最终一致性)三个短语的缩写&＃xff0c;是对 CAP 中 AP 的一个扩展。

Basically Available(基本可用)&＃xff1a;分布式系统在出现故障时&＃xff0c;允许损失部分可用功能&＃xff0c;保证核心功能可用。

Soft state(软状态)&＃xff1a;允许系统中存在中间状态&＃xff0c;这个状态不影响系统可用性&＃xff0c;这里指的是 CAP 中的不一致。

Eventually consistent (最终一致性)&＃xff1a;最终一致是指经过一段时间后&＃xff0c;所有节点数据都将会达到一致。

BASE 解决了 CAP 中理论没有网络延迟&＃xff0c;在 BASE 中用软状态和最终一致&＃xff0c;保证了延迟后的一致性。

BASE 和 ACID 是相反的&＃xff0c;它完全不同于 ACID 的强一致性模型&＃xff0c;而是通过牺牲强一致性来获得可用性&＃xff0c;并允许数据在一段时间内是不一致的&＃xff0c;但最终达到一致状态。