微服务背景下如何保证分布式系统数据的一致性

基本概念：

CAP理论：

• C：Consistency，一致性，所有数据变动都是同步的。

• A：Availability，可用性，即在可以接受的时间范围内正确地响应用户请求。

• P：Partition tolerance，分区容错性，即某节点或网络分区故障时，系统仍能够提供满足一致性和可用性的服务。

BASE理论：

BASE 理论主要是解决 CAP 理论中分布式系统的可用性和一致性不可兼得的问题。BASE 理论包含以下三个要素：

• BA：Basically Available，基本可用。

• S：Soft State，软状态，状态可以有一段时间不同步。

• E：Eventually Consistent，最终一致，最终数据是一致的就可以了，而不是时时保持强一致。

传统的解决分布式数据一致性的方案采取的是2PC模型，即二阶段提交，在这个模型里面，有三个角色：

• AP：Application，应用程序，业务层。

• RM：Resource Manager，资源管理器，关系型数据库或支持 XA 接口（XA 规范是 X/Open 组织定义的分布式事务规范）的组件。

• TM： Transaction Manager ，事务管理器，负责各个 RM 的提交和回滚。

简单来说就是第一阶段是对分布式事务进行准备，都准备好以后，进入第二阶段，进行提交或者回滚。举例来说就是首先让所有运动员都在跑道上准备好，大家都准备好了之后，大家一起跑。

但是2PC的弊端就是容易出现资源死锁的现象，比如一个事务需要依赖于另一个事务，二在2PC模型中，必须所有事务一起提交后才能进行下一步操作，这种现象会随着项目模块的复杂度增加而频繁出现。

微服务框架下，分布式数据一致性的方案也就应运而生，基本思路也是2PC模型，但是为了解决事务依赖的问题，引入了可靠消息系统，本质上就是消息组件MQ的使用，第三方插件的介入，成为上下游系统之间的枢纽，MQ组件中接收上游的消息，下游系统监控着MQ，根据MQ中对应的状态来决定下游系统的事务执行。