分布式事务的4种模式

Dear 丶 2021-10-24 00:16 354阅读 0赞

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> 相信很多小伙伴在阅读分布式事务相关文章时，都有碰到过，上来就是分析各种解决方案(全局事务、基于可靠消息、最大努力通知、TCC)，又掺杂着两阶段提交协议2PC/TCC(提个小问题2PC和TCC的关系?)  
> 看似内容丰满，但看完之后没有条理，记不住这么多。今天从分布式事务4种模式的角度，来聊聊分布式事务理论的发展及其模式的迭代。（再往上层走，才是具体实现，具体实现都是必然的事）

**常见分布式事务解决方案**  
1、seata 阿里分布式事务框架  
2、消息队列  
3、saga  
4、XA

他们有一个共同点，都是“两阶段”。“两阶段”是指完成整个分布式事务，划分成两个步骤完成。

实际上，这四种常见的分布式事务解决方案，分别对应着`分布式事务的四种模式：AT、TCC、Saga、XA；`

四种分布式事务模式，都有各自的理论基础，分别在不同的时间被提出；每种模式都有它的适用场景，同样每个模式也都诞生有各自的代表产品；而这些代表产品，可能就是我们常见的(全局事务、基于可靠消息、最大努力通知、TCC)。

今天，我们会分别来看4种模式（AT、TCC、Saga、XA）的分布式事务实现。

在看具体实现之前，先回顾下分布式事务的理论基础。

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#### 分布式事务理论基础 ####

解决分布式事务，也有相应的规范和协议。分布式事务相关的协议有2PC、3PC。

由于`三阶段提交协议3PC`非常难实现，目前市面主流的分布式事务解决方案都是2PC协议。这就是文章开始提及的常见分布式事务解决方案里面，那些列举的都有一个共同点“两阶段”的内在原因。

有些文章分析2PC时，几乎都会用TCC两阶段的例子，第一阶段try，第二阶段完成confirm或cancel。其实2PC并不是专为实现TCC设计的，2PC具有普适性——协议一样的存在，目前绝大多数分布式解决方案都是以两阶段提交协议2PC为基础的。

TCC（Try-Confirm-Cancel） 实际上是服务化的两阶段提交协议。

###### 2PC两阶段提交协议 ######

两阶段提交协议：事务管理器分两个阶段来协调资源管理器，第一阶段准备资源，也就是预留事务所需的资源，如果每个资源管理器都资源预留成功，则进行第二阶段资源提交，否则协调资源管理器回滚资源。

2PC协议的核心是，划分出了事务参与者和协调者的角色，并将整个过程划分成两个阶段。

第一阶段：所有事务参与者，执行后进行预提交；直到协调者收到所有参与者的预提交才会进入第二步；

*  如果在协调者的超时时间内，有任意参与者的预提交preCommit没发送或未到达，都会结束事务。

第二阶段：所有事务预提交了各自的结果后，由协调者决定最终事务是成功(commit)还是失败(rollback)。

二阶段提交看起来确实能够提供原子性的操作，但是不幸的事，二阶段提交还是有几个缺点的：

1.执行过程中，所有参与节点都是事务阻塞型的。当参与者占有公共资源时，其他第三方节点访问公共资源不得不处于阻塞状态。  
2.参与者发生故障。协调者需要给每个参与者额外指定超时机制，超时后整个事务失败。（没有多少容错机制）  
3.协调者发生故障。参与者会一直阻塞下去。需要额外的备机进行容错。（这个可以依赖后面要讲的Paxos协议实现HA）  
4.二阶段无法解决的问题：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同时也宕机了。那么即使协调者通过选举协议产生了新的协调者，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。

为此，Dale Skeen和Michael Stonebraker在“A Formal Model of Crash Recovery in a Distributed System”中提出了三阶段提交协议（3PC）。

###### 三阶段提交协议 3PC ######

与两阶段提交不同的是，三阶段提交有两个改动点。

*  引入超时机制。同时在协调者和参与者中都引入超时机制。
 *  在第一阶段和第二阶段中插入一个准备阶段。保证了在最后提交阶段之前各参与节点的状态是一致的。

也就是说，除了引入超时机制之外，3PC把2PC的准备阶段再次一分为二，这样三阶段提交就有CanCommit、PreCommit、DoCommit三个阶段。

**1. CanCommit阶段**

3PC的CanCommit阶段其实和2PC的准备阶段很像。协调者向参与者发送commit请求，参与者如果可以提交就返回Yes响应，否则返回No响应。  
1.事务询问 协调者向参与者发送CanCommit请求。询问是否可以执行事务提交操作。然后开始等待参与者的响应。  
2.响应反馈 参与者接到CanCommit请求之后，正常情况下，如果其自身认为可以顺利执行事务，则返回Yes响应，并进入预备状态。否则反馈No

**2. PreCommit阶段**

协调者根据参与者的反应情况来决定是否可以继续事务的PreCommit操作。根据响应情况，有以下两种可能。 假如协调者从所有的参与者获得的反馈都是Yes响应，那么就会执行事务的预执行。  
1.发送预提交请求 协调者向参与者发送PreCommit请求，并进入Prepared阶段。  
2.事务预提交 参与者接收到PreCommit请求后，会执行事务操作，并将undo和redo信息记录到事务日志中。  
3.响应反馈 如果参与者成功的执行了事务操作，则返回ACK响应，同时开始等待最终指令。

假如有任何一个参与者向协调者发送了No响应，或者等待超时之后，协调者都没有接到参与者的响应，那么就执行事务的中断。  
1.发送中断请求 协调者向所有参与者发送abort请求。  
2.中断事务 参与者收到来自协调者的abort请求之后（或超时之后，仍未收到协调者的请求），执行事务的中断。

**3. doCommit阶段**  
该阶段进行真正的事务提交，也可以分为以下两种情况。  
**3.1 执行提交**  
1.发送提交请求 协调接收到参与者发送的ACK响应，那么他将从预提交状态进入到提交状态。并向所有参与者发送doCommit请求。  
2.事务提交 参与者接收到doCommit请求之后，执行正式的事务提交。并在完成事务提交之后释放所有事务资源。  
3.响应反馈 事务提交完之后，向协调者发送Ack响应。  
4.完成事务 协调者接收到所有参与者的ack响应之后，完成事务。  
**3.2 中断事务**  
协调者没有接收到参与者发送的ACK响应（可能是接受者发送的不是ACK响应，也可能响应超时），那么就会执行中断事务。  
1.发送中断请求 协调者向所有参与者发送abort请求  
2.事务回滚 参与者接收到abort请求之后，利用其在阶段二记录的undo信息来执行事务的回滚操作，并在完成回滚之后释放所有的事务资源。  
3.反馈结果 参与者完成事务回滚之后，向协调者发送ACK消息  
4.中断事务 协调者接收到参与者反馈的ACK消息之后，执行事务的中断。

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下面我们分别来看4种模式（AT、TCC、Saga、XA）的分布式事务实现。

#### AT模式 ####

AT 模式是一种无侵入的分布式事务解决方案。  
阿里seata框架，实现了该模式。

在 AT 模式下，用户只需关注自己的“业务 SQL”，用户的 “业务 SQL” 作为一阶段，Seata 框架会自动生成事务的二阶段提交和回滚操作。

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AT 模式如何做到对业务的无侵入 ：

*  一阶段：  
    在一阶段，Seata 会拦截“业务 SQL”，首先解析 SQL 语义，找到“业务 SQL”要更新的业务数据，在业务数据被更新前，将其保存成“before image”，然后执行“业务 SQL”更新业务数据，在业务数据更新之后，再将其保存成“after image”，最后生成行锁。以上操作全部在一个数据库事务内完成，这样保证了一阶段操作的原子性。

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*  二阶段提交：  
    二阶段如果是提交的话，因为“业务 SQL”在一阶段已经提交至数据库， 所以 Seata 框架只需将一阶段保存的快照数据和行锁删掉，完成数据清理即可。

![aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy85MDMzMDg1LTExZjAyNDhlNGU2YjQ3MzMucG5n][]

*  二阶段回滚：  
    二阶段如果是回滚的话，Seata 就需要回滚一阶段已经执行的“业务 SQL”，还原业务数据。回滚方式便是用“before image”还原业务数据；但在还原前要首先要校验脏写，对比“数据库当前业务数据”和 “after image”，如果两份数据完全一致就说明没有脏写，可以还原业务数据，如果不一致就说明有脏写，出现脏写就需要转人工处理。

![aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy85MDMzMDg1LTllN2M2NjgwN2RlYWQxZjkucG5n][]

AT 模式的一阶段、二阶段提交和回滚均由 Seata 框架自动生成，用户只需编写“业务 SQL”，便能轻松接入分布式事务，AT 模式是一种对业务无任何侵入的分布式事务解决方案。

#### TCC 模式 ####

TCC 模式需要用户根据自己的业务场景实现 Try、Confirm 和 Cancel 三个操作；事务发起方在一阶段执行 Try 方式，在二阶段提交执行 Confirm 方法，二阶段回滚执行 Cancel 方法。

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TCC 三个方法描述：

*  Try：资源的检测和预留；
 *  Confirm：执行的业务操作提交；要求 Try 成功 Confirm 一定要能成功；
 *  Cancel：预留资源释放；

###### TCC 的实践经验 ######

蚂蚁金服TCC实践,总结以下注意事项:

➢业务模型分2阶段设计  
➢并发控制  
➢允许空回滚  
➢防悬挂控制  
➢幂等控制

**1 TCC 设计 - 业务模型分 2 阶段设计：**  
用户接入 TCC ，最重要的是考虑如何将自己的业务模型拆成两阶段来实现。

以“扣钱”场景为例，在接入 TCC 前，对 A 账户的扣钱，只需一条更新账户余额的 SQL 便能完成；但是在接入 TCC 之后，用户就需要考虑如何将原来一步就能完成的扣钱操作，拆成两阶段，实现成三个方法，并且保证一阶段 Try  成功的话 二阶段 Confirm 一定能成功。

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如上图所示，Try 方法作为一阶段准备方法，需要做资源的检查和预留。在扣钱场景下，Try 要做的事情是就是检查账户余额是否充足，预留转账资金，预留的方式就是冻结 A 账户的 转账资金。Try 方法执行之后，账号 A 余额虽然还是 100，但是其中 30 元已经被冻结了，不能被其他事务使用。

二阶段 Confirm 方法执行真正的扣钱操作。Confirm 会使用 Try 阶段冻结的资金，执行账号扣款。Confirm 方法执行之后，账号 A 在一阶段中冻结的 30 元已经被扣除，账号 A 余额变成 70 元 。

如果二阶段是回滚的话，就需要在 Cancel 方法内释放一阶段 Try 冻结的 30 元，使账号 A 的回到初始状态，100 元全部可用。

用户接入 TCC 模式，最重要的事情就是考虑如何将业务模型拆成 2 阶段，实现成 TCC 的 3 个方法，并且保证 Try 成功 Confirm 一定能成功。相对于 AT 模式，TCC 模式对业务代码有一定的侵入性，但是 TCC 模式无 AT 模式的全局行锁，TCC 性能会比 AT 模式高很多。

**2 TCC 设计 - 允许空回滚：**

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Cancel 接口设计时需要允许空回滚。在 Try 接口因为丢包时没有收到，事务管理器会触发回滚，这时会触发 Cancel 接口，这时 Cancel 执行时发现没有对应的事务 xid 或主键时，需要返回回滚成功。让事务服务管理器认为已回滚，否则会不断重试，而 Cancel 又没有对应的业务数据可以进行回滚。

**3 TCC 设计 - 防悬挂控制：**

\[外链图片转存失败(img-EdnVgi3F-1566224376806)(https://upload-images.jianshu.io/upload\_images/9033085-339dca209f9fcd1d.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/550)\]

悬挂的意思是：Cancel 比 Try 接口先执行，出现的原因是 Try 由于网络拥堵而超时，事务管理器生成回滚，触发 Cancel 接口，而最终又收到了 Try 接口调用，但是 Cancel 比 Try 先到。按照前面允许空回滚的逻辑，回滚会返回成功，事务管理器认为事务已回滚成功，则此时的 Try 接口不应该执行，否则会产生数据不一致，所以我们在 Cancel 空回滚返回成功之前先记录该条事务 xid 或业务主键，标识这条记录已经回滚过，Try 接口先检查这条事务xid或业务主键如果已经标记为回滚成功过，则不执行 Try 的业务操作。

**4 TCC 设计 - 幂等控制：**

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幂等性的意思是：对同一个系统，使用同样的条件，一次请求和重复的多次请求对系统资源的影响是一致的。因为网络抖动或拥堵可能会超时，事务管理器会对资源进行重试操作，所以很可能一个业务操作会被重复调用，为了不因为重复调用而多次占用资源，需要对服务设计时进行幂等控制，通常我们可以用事务 xid 或业务主键判重来控制。

#### saga模式 ####

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Saga 理论出自 Hector & Kenneth 1987发表的论文 Sagas。  
saga模式的实现，是长事务解决方案。

Saga 是一种补偿协议，在 Saga 模式下，分布式事务内有多个参与者，每一个参与者都是一个冲正补偿服务，需要用户根据业务场景实现其正向操作和逆向回滚操作。

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`如图：T1~T3都是正向的业务流程，都对应着一个冲正逆向操作C1~C3`

分布式事务执行过程中，依次执行各参与者的正向操作，如果所有正向操作均执行成功，那么分布式事务提交。如果任何一个正向操作执行失败，那么分布式事务会退回去执行前面各参与者的逆向回滚操作，回滚已提交的参与者，使分布式事务回到初始状态。

Saga 正向服务与补偿服务也需要业务开发者实现。因此是业务入侵的。

Saga 模式下分布式事务通常是由事件驱动的，各个参与者之间是异步执行的，Saga 模式是一种长事务解决方案。

###### Saga 模式使用场景 ######

Saga 模式适用于业务流程长且需要保证事务最终一致性的业务系统，Saga 模式一阶段就会提交本地事务，无锁、长流程情况下可以保证性能。

事务参与者可能是其它公司的服务或者是遗留系统的服务，无法进行改造和提供 TCC 要求的接口，可以使用 Saga 模式。

Saga模式的优势是：

*  一阶段提交本地数据库事务，无锁，高性能；
 *  参与者可以采用事务驱动异步执行，高吞吐；
 *  补偿服务即正向服务的“反向”，易于理解，易于实现；

缺点：Saga 模式由于一阶段已经提交本地数据库事务，且没有进行“预留”动作，所以不能保证隔离性。后续会讲到对于缺乏隔离性的应对措施。

与TCC实践经验相同的是，Saga 模式中，每个事务参与者的冲正、逆向操作，需要支持：

*  空补偿：逆向操作早于正向操作时；
 *  防悬挂控制：空补偿后要拒绝正向操作
 *  幂等

#### XA模式 ####

XA是X/Open DTP组织（X/Open DTP group）定义的两阶段提交协议，XA被许多数据库（如Oracle、DB2、SQL Server、MySQL）和中间件等工具(如CICS 和 Tuxedo)本地支持 。  
X/Open DTP模型（1994）包括应用程序（AP）、事务管理器（TM）、资源管理器（RM）。

XA接口函数由数据库厂商提供。`XA规范的基础是两阶段提交协议2PC。`  
JTA(Java Transaction API) 是Java实现的XA规范的增强版 接口。

在XA模式下，需要有一个\[全局\]协调器，每一个数据库事务完成后，进行第一阶段预提交，并通知协调器，把结果给协调器。协调器等所有分支事务操作完成、都预提交后，进行第二步；第二步：协调器通知每个数据库进行逐个commit/rollback。  
其中，这个全局协调器就是XA模型中的TM角色，每个分支事务各自的数据库就是RM。

MySQL 提供的XA实现（[https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/xa.html][https_dev.mysql.com_doc_refman_5.7_en_xa.html] ）

XA模式下的 开源框架有atomikos，其开发公司也有商业版本。  
XA模式缺点：事务粒度大。高并发下，系统可用性低。因此很少使用。

#### （AT、TCC、Saga、XA）模式分析 ####

四种分布式事务模式，分别在不同的时间被提出，每种模式都有它的适用场景

*  AT 模式是无侵入的分布式事务解决方案，适用于不希望对业务进行改造的场景，几乎0学习成本。
 *  TCC 模式是高性能分布式事务解决方案，适用于核心系统等对性能有很高要求的场景。
 *  Saga 模式是长事务解决方案，适用于业务流程长且需要保证事务最终一致性的业务系统，Saga 模式一阶段就会提交本地事务，无锁，长流程情况下可以保证性能，多用于渠道层、集成层业务系统。事务参与者可能是其它公司的服务或者是遗留系统的服务，无法进行改造和提供 TCC 要求的接口，也可以使用 Saga 模式。
 *  XA模式是分布式强一致性的解决方案，但性能低而使用较少。

ref https://juejin.im/post/5d54effe6fb9a06aeb10b646

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