分布式事务

分布式基础理论:

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是什么?

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。因此,设计人员必须在一致性与可用性之间做出选择。

这个定理在迄今为止的分布式系统中都是适用的! 为什么这么说呢?
这就涉及到了数据库的2PC(两阶段提交),下面是2PC的介绍。

数据库支持的2PC,又叫做 XA Transactions。
MySQL从5.5版本开始支持,SQL Server 2005 开始支持,Oracle 7 开始支持。其中,XA 是一个两阶段提交协议,该协议分为以下两个阶段:

第一阶段:事务协调器要求每个涉及到事务的数据库预提交(precommit)此操作,并反映是否可以提交.
第二阶段:事务协调器要求每个数据库提交数据。
其中,如果有任何一个数据库否决此次提交,那么所有数据库都会被要求回滚它们在此事务中的那部分信息。这样做的缺陷是什么呢? 咋看之下我们可以在数据库分区之间获得一致性。

如果CAP 定理是对的,那么它一定会影响到可用性。

如果说系统的可用性代表的是执行某项操作相关所有组件的可用性的和。那么在两阶段提交的过程中,可用性就代表了涉及到的每一个数据库中可用性的和。我们假设两阶段提交的过程中每一个数据库都具有99.9%的可用性,那么如果两阶段提交涉及到两个数据库,这个结果就是99.8%。根据系统可用性计算公式,假设每个月43200分钟,99.9%的可用性就是43157分钟, 99.8%的可用性就是43114分钟,相当于每个月的宕机时间增加了43分钟。

以上,可以验证出来,CAP定理从理论上来讲是正确的,CAP我们先看到这里,等会再接着说。

BASE理论
在分布式系统中,我们往往追求的是可用性,它的重要程序比一致性要高,那么如何实现高可用性呢? 前人已经给我们提出来了另外一个理论,就是BASE理论,它是用来对CAP定理进行进一步扩充的。BASE理论指的是:

Basically Available(基本可用)
Soft state(软状态)
Eventually consistent(最终一致性)
BASE理论是对CAP中的一致性和可用性进行一个权衡的结果,理论的核心思想就是:我们无法做到强一致,但每个应用都可以根据自身的业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终一致性(Eventual consistency)。

有了以上理论之后,我们来看一下分布式事务的问题。


分布式事务


在分布式系统中,要实现分布式事务,无外乎那几种解决方案。
一、两阶段提交(2PC)
二、补偿事务(TCC)
三、本地消息表(异步确保)
四、MQ 事务消息
五、Sagas 事务模型

文章转自:http://www.cnblogs.com/savorboard/p/distributed-system-transaction-consistency.html

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