分布式事务

分布式事务——分布式事务简介、分布式事务框架 Seata(AT模式、Tcc模式、Tcc Vs AT)、分布式事务—MQ 最早的分布式事务应用架构很简单,不涉及服务间的访问调用,仅仅是服务内操作涉及到对多个数据库资源的访问。当一个服务操作访问不同的数据库资源,又希望对它们的访问具有事务特性时,就需要采用分布式事务来协调所有的事务参与者。对于上面介绍的分布式事务应用架构,尽管一个服务操作会访问多个数据库资源,但是毕竟整个事务还是控制在单一服务的内部。如果一个服务操作需要调用另外一个服务,这时的事务就需要跨越多个服务了。四种模式,https1.4.01.2.0Seata是什么?一阶段,这些就不再赘述了。总之,... 阅读详情

分布式事务解决方案:

两阶段提交协议:

基于XA协议的,采用强一致性,遵从ACID

2PC:(2阶段提交协议),是基于XA/JTA规范

过程:

1.请求阶段(commit-request phase,或称表决阶段,voting phase)

在请求阶段,协调者将通知事务参与者提交或取消事务,然后进入表决过程。

在表决过程中,参与者将告知协调者自己的决策:同意(事务参与者本地作业执行成功)或取消(本地作业执行故障)。

2.提交阶段:

在该阶段,协调者将基于第一个阶段的投票结果进行决策:提交或取消。

当且仅当所有的参与者同意提交事务,协调者才通知所有的参与者提交事务,否则协调者将通知所有的参与者取消事务。

参与者在接收到协调者发来的消息后将执行响应的操作。

缺点:

单点故障:事务的发起、提交还是取消,均是由老大协调者管理的,只要协调者宕机,那就凉凉了。

同步阻塞缺点:从上面介绍以及例子可以看出,我们的参与系统中在没收到老大的真正提交还是取消事务指令的时候,就是锁定当前的资源,并不真正的做些事务相关操作,所以,整个分布式系统环境就是阻塞的。

数据不一致缺点:就是说在老大协调者向小弟们发送真正提交事务的时候,部分网络故障,造成部分系统没收到真正的指令,那么就会出现部分没提交,因此,这就会导致数据的不一致。

无法解决的问题:

当协调者出错,同时参与者也出错时,两阶段无法保证事务执行的完整性。

考虑协调者再发出commit消息之后宕机,而唯一接收到这条消息的参与者也宕机了。那么即使有了新的协调者,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。知道的人已经灭口了。

三阶段提交协议:

采取强一致性,遵从ACID。

在二阶段上增加了:超时和预提交机制。

有着三个主阶段。canCommit、preCommit、doCommit这三个阶段

 

 

 

 

分布式事务处理-Seate 本地事务就是这一组sql语句在一个数据库连接中执行,即我们常说 的事务就是一个本地事务,遵循ACID的。随着互联网的快速发展,软件系统由原来的单体应用转变为分布式 应用,下图描述了单体应用向微服务的演变。指一次大的操作由不同的小操作组成的,这些小的操作分布在不同 的服务器上,分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功,要么 全部失败。从本质上来说,分布式事务就是为了保证不同数据库的 数据一致性。 阅读详情

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