六种常用事务解决方案 没有最好只有更好

大批量插入数据到MySQL六种策略 如果数据需要按批次插入,并且数据库支持事务(如InnoDB引擎),可以将一批数据的插入操作放在一个事务中。通常,批量大小可以根据实际情况调整,在数百到数千行之间较为常见。综上所述,根据具体情况,合理组合使用上述六种策略,可以有效地大批量插入数据到MySQL数据库,同时保持良好的性能和资源利用率,这样可以避免在插入过程中频繁更新索引,显著加快插入速度,但请注意,这会暂时影响查询性能。在插入大量数据之前,暂时禁用非唯一索引的更新(对于InnoDB,可以使用。语句插入多行数据,而不是为每一行数据单独执行一次。 阅读详情

1 事务概念

在分布式系统中,为了保证数据的高可用,通常,我们会将数据保留多个副本(replica),这些副本会放置在不同的物理的机器上。为了对用户提供正确的 CRUD 等语义,我们需要保证这些放置在不同物理机器上的副本是一致的。分布式事务在现在遍地都是分布式部署的系统中几乎是必要的。

我们的项目用到了数据库,也和事务有关,我们先分析一下项目的问题,再描述一下事务。

如上图,如果用户打车成功,需要修改司机状态、下单、记录支付日志,而每个操作都是调用了不同的服务,比如此时 hailtaxi-driver​ 服务执行成功了,但是 hailtaxi-order 有可能执行失败了,这时候如何实现跨服务事务回滚呢?这就要用到分布式事务。

1.1 事务简介

事务(Transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。在关系数据库中,一个事务由一组SQL语句组成。事务应该具有4个属性:原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。

原子性(atomicity) :事务是一个不可分割的工作单位,事务中包括的诸操作要么都做,要么都不做。

一致性(consistency) :事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态,事务的中间状态不能被观察到的。

隔离性(isolation) :一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的,并发执行的各个事务之间不能互相干扰。隔离性又分为四个级别:读未提交(read uncommitted)、读已提交(read committed,解决脏读)、可重复读(repeatable read,解决虚读)、串行化(serializable,解决幻读)。

持久性(durability) :持久性也称永久性(permanence),指一个事务一旦提交,它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。

任何事务机制在实现时,都应该考虑事务的ACID特性,包括:本地事务、分布式事务,及时不能都很好的满足,也要考虑支持到什么程度。

1.2 本地事务

大多数场景下,我们的应用都只需要操作单一的数据库,这种情况下的事务称之为本地事务( Local Transaction )。本地事务的ACID特性是数据库直接提供支持。本地事务应用架构如下所示:

很多java应用都整合了spring,并使用其声明式事务管理功能来完成事务功能。一般使用的步骤如下:

​ 1、配置事务管理器。spring提供了一个 PlatformTransactionManager 接口,其有2个重要的实现类:

DataSourceTransactionManager​ :用于支持本地事务,事实上,其内部也是通过操作 java.sql.Connection 来开启、提交和回滚事务。

JtaTransactionManager :用于支持分布式事务,其实现了JTA规范,使用XA协议进行两阶段提交。需要注意的是,这只是一个代理,我们需要为其提供一个JTA provider,一般是Java EE容器提供的事务协调器(Java EE server's transaction coordinator),也可以不依赖容器,配置一个本地的JTA provider。

​ 2、 在需要开启的事务的bean的方法上添加 @Transitional 注解

可以看到,spring除了支持本地事务,也支持分布式事务,下面我们先对分布式事务的典型应用场景进行介绍。

1.3 分布式事务

当下互联网发展如火如荼,绝大部分公司都进行了数据库拆分和服务化(SOA)。在这种情况下,完成某一个业务功能可能需要横跨多个服务,操作多个数据库。这就涉及到到了分布式事务,用需要操作的资源位于多个资源服务器上,而应用需要保证对于多个资源服务器的数据的操作,要么全部成功,要么全部失败。本质上来说,分布式事务就是为了保证不同资源服务器的数据一致性。

1.3.1 跨库事务

跨库事务指的是,一个应用某个功能需要操作多个库,不同的库中存储不同的业务数据。下图演示了一个服务同时操作2个库的情况:

1.3.2 分库分表事务

通常一个库数据量比较大或者预期未来的数据量比较大,都会进行水平拆分,也就是分库分表。如下图,将数据库B拆分成了2个库:

​ 对于分库分表的情况,一般开发人员都会使用一些数据库中间件来降低sql操作的复杂性。如,对于sql: insert into user(id,name) values (1,"gupaoedu"),(2,"gpvp") 。这条sql是操作单库的语法,单库情况下,可以保证事务的一致性。

但是由于现在进行了分库分表,开发人员希望将1号记录插入分库1,2号记录插入分库2。所以数据库中间件要将其改写为2条sql,分别插入两个不同的分库,此时要保证两个库要不都成功,要不都失败,因此基本上所有的数据库中间件都面临着分布式事务的问题。

1.3.3 跨应用事务

微服务架构是目前一个比较一个比较火的概念。例如上面提到的一个案例,某个应用同时操作了9个库,这样的应用业务逻辑必然非常复杂,对于开发人员是极大的挑战,应该拆分成不同的独立服务,以简化业务逻辑。拆分后,独立服务之间通过RPC框架来进行远程调用,实现彼此的通信。下图演示了一个3个服务之间彼此调用的架构:

Service A完成某个功能需要直接操作数据库,同时需要调用Service B和Service C,而Service B又同时操作了2个数据库,Service C也操作了一个库。需要保证这些跨服务的对多个数据库的操作要不都成功,要不都失败,实际上这可能是最典型的分布式事务场景。

上述讨论的分布式事务场景中,无一例外的都直接或者间接的操作了多个数据库。如何保证事务的ACID特性,对于分布式事务实现方案而言,是非常大的挑战。同时,分布式事务实现方案还必须要考虑性能的问题,如果为了严格保证ACID特性,导致性能严重下降,那么对于一些要求快速响应的业务,是无法接受的。

2 分布式理论

分布式事务可以有多种分类,比如柔性事务和强一致性事务,这些事务操作会遵循一定的定理,比如CAP原理、BASE理论。

2.1 CAP原理

CAP 定理又被

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