分布式事物

快来打我* 2022-02-17 15:49 268阅读 0赞

分布式事物  
事物特性(acid)  
原子性（A）  
所谓的原子性就是说，在整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不做，没有中间状态。对于事务在执行中发生错误，所有的操作都会被回滚，整个事务就像从没被执行过一样。  
一致性（C）  
事务的执行必须保证系统的一致性，就拿转账为例，A有500元，B有300元，如果在一个事务里A成功转给B50元，那么不管并发多少，不管发生什么，只要事务执行成功了，那么最后A账户一定是450元，B账户一定是350元。  
隔离性（I）  
所谓的隔离性就是说，事务与事务之间不会互相影响，一个事务的中间状态不会被其他事务感知。  
持久性（D）  
所谓的持久性，就是说一单事务完成了，那么事务对数据所做的变更就完全保存在了数据库中，即使发生停电，系统宕机也是如此。  
这种特性 简称 刚性事物

事物隔离级别  
更新丢失：两事务同时更新，一个失败回滚覆盖另一个事务的更新。  
脏读：事务T1读取到事务T2修改了但是还未提交的数据，之后事务T2又回滚其更新操作，导致事务T1读到的是脏数据。  
不可重复读：事务T1读取某个数据后，事务T2对其做了修改，当事务T1再次读该数据时得到与前一次不同的值。  
虚读（幻读）：事务T1读取在读取某范围数据时，事务T2又插入一条数据，当事务T1再次数据这个范围数据时发现不一样了，出现了一些“幻影行”。  
不可重复读和脏读的区别：脏读是某一事务读取了另一个事务未提交的脏数据，而不可重复读则是读取了前一事务提交的数据。  
幻读和不可重复读的异同：都是读取了另一条已经提交的事务（这点就脏读不同），所不同的是不可重复读查询的都是同一个数据项，而幻读针对的是一批数据整体（比如数据的个数）。

分布式事物  
分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，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。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。  
分布式理论  
CPA理论

CAP由Eric Brewer在2000年PODC会议上提出\[1\]\[2\]，是Eric Brewer在Inktomi\[3\]期间研发搜索引擎、分布式web缓存时得出的关于数据一致性(consistency)、服务可用性(availability)、分区容错性(partition-tolerance)的猜想：  
• 数据一致性(consistency)：如果系统对一个写操作返回成功，那么之后的读请求都必须读到这个新数据；如果返回失败，那么所有读操作都不能读到这个数据，对调用者而言数据具有强一致性(strong consistency) (又叫原子性 atomic、线性一致性 linearizable consistency)\[5\]  
• 服务可用性(availability)：所有读写请求在一定时间内得到响应，可终止、不会一直等待  
• 分区容错性(partition-tolerance)：在网络分区的情况下，被分隔的节点仍能正常对外服务  
一致性  
一致性指“all nodes see the same data at the same time”，即更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。分布式的一致性  
对于一致性，可以分为从客户端和服务端两个不同的视角。从客户端来看，一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，  
以保证数据最终一致。一致性是因为有并发读写才有的问题，因此在理解一致性的问题时，一定要注意结合考虑并发读写的场景。  
从客户端角度，多进程并发访问时，更新过的数据在不同进程如何获取的不同策略，决定了不同的一致性。对于关系型数据库，要求更新过的数据能被后续的访问都能看到，这是强一致性。  
如果能容忍后续的部分或者全部访问不到，则是弱一致性。如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据，则是最终一致性。  
可用性  
可用性指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是正常响应时间。  
对于一个可用性的分布式系统，每一个非故障的节点必须对每一个请求作出响应。也就是，该系统使用的任何算法必须最终终止。当同时要求分区容忍性时，这是一个很强的定义：即使是严重的网络错误，  
每个请求必须终止。  
好的可用性主要是指系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。可用性通常情况下可用性和分布式数据冗余，负载均衡等有着很大的关联。  
分区容错  
分区容错性指“the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”，即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性  
和可用性的服务。  
分区容错性和扩展性紧密相关。在分布式应用中，可能因为一些分布式的原因导致系统无法正常运转。好的分区容错性要求能够使应用虽然是一个分布式系统，而看上去却好像是在一个可以运转正常的整体。比如  
现在的分布式系统中有某一个或者几个机器宕掉了，其他剩下的机器还能够正常运转满足系统需求，或者是机器之间有网络异常，将分布式系统分隔未独立的几个部分，各个部分还能维持分布式系统的运作，这样  
就具有好的分区容错性。  
Base理论  
BASE理论是指，Basically Available（基本可用）、Soft-state（ 软状态/柔性事务）、Eventual Consistency（最终一致性）。是基于CAP定理演化而来，是对CAP中一致性和可用性权衡的结果。核心思想：即使无法做到强一致性，但每个业务根据自身的特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。  
1、基本可用：指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，保证核心可用。但不等价于不可用。比如：搜索引擎0.5秒返回查询结果，但由于故障，2秒响应查询结果；网页访问过大时，部分用户提供降级服务，等。  
2、软状态：软状态是指允许系统存在中间状态，并且该中间状态不会影响系统整体可用性。即允许系统在不同节点间副本同步的时候存在延时。  
3、最终一致性：  
系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态，不需要实时保证系统数据的强一致性。最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。BASE理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统，通过牺牲强一致性来获得可用性。ACID是传统数据库常用的概念设计，追求强一致性模型。  
ACID，指数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。  
Base理论为柔性事务  
柔性事务和刚性事务  
柔性事务满足BASE理论（基本可用，最终一致）  
刚性事务满足ACID理论  
本文主要围绕分布式事务当中的柔性事务的处理方式进行讨论。  
柔性事务分为

1.  两阶段型
2.  补偿型
3.  异步确保型
4.  最大努力通知型几种。 由于支付宝整个架构是SOA架构，因此传统单机环境下数据库的ACID事务满足了分布式环境下的业务需要，以上几种事务类似就是针对分布式环境下业务需要设定的。