dubbo教程-10-分布式事务框架tcc-transaction

dubbo的作者 对于dubbo实现分布式事务的一些观点
他自己本人 不主张在 dubbo 这个框架本身 去实现分布式事务
而是 dubbo 和 任何 业务框架一样
都可以被事务管理器 事务切面 甚至是 事务框架集成
因为 事务 不是 dubbo 该考虑的事情
同时 dubbo 开发者 们
也在官网建议 尽可能的 把 一个 服务的范围扩大
通过 模块 功能设计 来 回避 分布式事务的问题

但是我自己在网上搜索 dubbo 分布式事务的时候

我发现网上还是有不少小伙伴 喜欢这个课题的
并且做出了自己的一些研究
首先 我们说一下
我们 不缺乏 那些 实现了 分布式事务的框架
同时 在springboot 当中 也是有分布式事务的集成的
我们缺的是 有人 在 dubbo 和 分布式事务框架之间
架起一道桥梁
让他们能够连接起来

而这个时候我就去了github
还真的在 github上找到了

因为我很喜欢这个项目
所以我想深入研究下
然后我就把我的一些提交和修改 push到了我的地址上 (我 fork 了一下这个项目)
我的地址在这里
我具体的一些提交还有后续的一些学习笔记和注释什么的都会提交到这个地方
https://github.com/ibywind/tcc-transaction

我们这次课就要来给大家演示 这个框架是如何工作的
以及我自己在动手的过程中
有哪些收获
在这里 我给大家分享

分布式事务

数据库事务

       在说分布式事务之前，我们先从数据库事务说起。 数据库事务可能大家都很熟悉，在开发过程中也会经常使用到。但是即使如此，可能对于一些细节问题，很多人仍然不清楚。比如很多人都知道数据库事务的几个特性：原子性(Atomicity )、一致性( Consistency )、隔离性或独立性( Isolation)和持久性(Durabilily)，简称就是ACID。但是再往下比如问到隔离性指的是什么的时候可能就不知道了，或者是知道隔离性是什么但是再问到数据库实现隔离的都有哪些级别，或者是每个级别他们有什么区别的时候可能就不知道了。

InnoDB 实现原理

   InnoDB 是 MySQL 的一个存储引擎，大部分人对 MySQL 都比较熟悉，这里简单介绍一下数据库事务实现的一些基本原理。

   在本地事务中，服务和资源在事务的包裹下可以看做是一体的，如下图：

我们的本地事务由资源管理器进行管理：

       而事务的 ACID 是通过 InnoDB 日志和锁来保证。事务的隔离性是通过数据库锁的机制实现的，持久性通过 Redo Log（重做日志）来实现，原子性和一致性通过 Undo Log 来实现。

     Undo Log 的原理很简单，为了满足事务的原子性，在操作任何数据之前，首先将数据备份到一个地方（这个存储数据备份的地方称为 Undo Log）。然后进行数据的修改。如果出现了错误或者用户执行了 Rollback 语句，系统可以利用 Undo Log 中的备份将数据恢复到事务开始之前的状态。

     和 Undo Log 相反，Redo Log 记录的是新数据的备份。在事务提交前，只要将 Redo Log 持久化即可，不需要将数据持久化。

      当系统崩溃时，虽然数据没有持久化，但是 Redo Log 已经持久化。系统可以根据 Redo Log 的内容，将所有数据恢复到最新的状态。对具体实现过程有兴趣的同学可以去自行搜索扩展。

接着，我们就说一下分布式事务。

分布式理论

      当我们的单个数据库的性能产生瓶颈的时候，我们可能会对数据库进行分区，这里所说的分区指的是物理分区，分区之后可能不同的库就处于不同的服务器上了，这个时候单个数据库的ACID已经不能适应这种情况了，而在这种ACID的集群环境下，再想保证集群的ACID几乎是很难达到，或者即使能达到那么效率和性能会大幅下降，最为关键的是再很难扩展新的分区了，这个时候如果再追求集群的ACID会导致我们的系统变得很差，这时我们就需要引入一个新的理论原则来适应这种集群的情况，就是 CAP 原则或者叫CAP定理，那么CAP定理指的是什么呢？

CAP定理

CAP定理是由加州大学伯克利分校Eric Brewer教授提出来的，他指出WEB服务无法同时满足一下3个属性：

• 一致性(Consistency) ： 客户端知道一系列的操作都会同时发生(生效)
• 可用性(Availability) ： 每个操作都必须以可预期的响应结束
• 分区容错性(Partition tolerance) ： 即使出现单个组件无法可用,操作依然可以完成

      具体地讲在分布式系统中，在任何数据库设计中，一个Web应用至多只能同时支持上面的两个属性。显然，任何横向扩展策略都要依赖于数据分区（Partition tolerance）。因此，设计人员必须在一致性（Consistency）与可用性（Availability）之间做出选择。

分区容错

先看 Partition tolerance，中文叫做"分区容错"。

      大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。

   上图中，G1 和 G2 是两台跨区的服务器。G1 向 G2 发送一条消息，G2 可能无法收到。系统设计的时候，必须考虑到这种情况。

     一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。

一致性

     Consistency 中文叫做"一致性"。意思是，写操作之后的读操作，必须返回该值。举例来说，某条记录是 v0，用户向 G1 发起一个写操作，将其改为 v1。

接下来，用户的读操作就会得到 v1。这就叫一致性。

       问题是，用户有可能向 G2 发起读操作，由于 G2 的值没有发生变化，因此返回的是 v0。G1 和 G2 读操作的结果不一致，这就不满足一致性了。

为了让 G2 也能变为 v1，就要在 G1 写操作的时候，让 G1 向 G2 发送一条消息，要求 G2 也改成 v1。

这样的话，用户向 G2 发起读操作，也能得到 v1。

可用性

      Availability 中文叫做"可用性"，意思是只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。

      用户可以选择向 G1 或 G2 发起读操作。不管是哪台服务器，只要收到请求，就必须告诉用户，到底是 v0 还是 v1，否则就不满足可用性。

Consistency 和 Availability 的矛盾

一致性和可用性，为什么不可能同时成立？答案很简单，因为可能通信失败（即出现分区容错）。

如果保证 G2 的一致性，那么 G1 必须在写操作时，锁定 G2 的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间，G2 不能读写，没有可用性。

如果保证 G2 的可用性，那么势必不能锁定 G2，所以一致性不成立。

综上所述，G2 无法同时做到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。如果追求一致性，那么无法保证所有节点的可用性；如果追求所有节点的可用性，那就没法做到一致性。