「每天一个知识点」什么是分布式事务

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在介绍之前，先看一下没有分布式事务

在一系列微服务系统当中，假如不存在分布式事务，会发生什么呢？让我们以互联网中常用的交易业务为例子：

上图中包含了库存和订单两个独立的微服务，每个微服务维护了自己的数据库。在交易系统的业务逻辑中，一个商品在下单之前需要先调用库存服务，进行扣除库存，再调用订单服务，创建订单记录。

正常情况下，两个数据库各自更新成功，两边数据维持着一致性。

但是，在非正常情况下，有可能库存的扣减完成了，随后的订单记录却因为某些原因插入失败。这个时候，两边数据就失去了应有的一致性。

问题出现：库存减少却没有相应的订单！这种时候必须要保证数据的一致性。单数据源的一致性依靠单机事务来保证，多数据源的一致性就要依靠分布式事务。

什么是分布式事务？

分布式事务用于在分布式系统中保证不同节点之间的数据一致性。分布式事务的实现有很多种，最具有代表性的是由Oracle Tuxedo系统提出的XA分布式事务协议。

XA协议包含两阶段提交（2PC）和三阶段提交（3PC）两种实现，这里我们重点介绍两阶段提交的具体过程。

XA协助的运作方式和魔兽世界中的团队协作有些相似：

在魔兽世界这款游戏中，副本组团打BOSS的时候，为了更方便队长与队员们之间的协作，队长可以发起一个“就位确认”的操作：

当队员收到就位确认提示后，如果已经就位，就选择“是”，如果还没就位，就选择“否”。

当队长收到了所有人的就位确认，就会向所有队员们发布消息，告诉他们开始打BOSS。

相应的，在队长发起就位确认的时候，有可能某些队员还并没有就位：

以上就是魔兽世界当中组团打BOSS的确认流程。这个流程和XA分布式事务协议的两阶段提交非常相似。

那么XA协议究竟是什么样子呢？在XA协议中包含着两个角色：事务协调者和事务参与者。让我们来看一看他们之间的交互流程：

第一阶段：

在XA分布式事务的第一阶段，作为事务协调者的节点会首先向所有的参与者节点发送Prepare请求。

在接到Prepare请求之后，每一个参与者节点会各自执行与事务有关的数据更新，写入Undo Log和Redo Log。如果参与者执行成功，暂时不提交事务，而是向事务协调节点返回“完成”消息。

当事务协调者接到了所有参与者的返回消息，整个分布式事务将会进入第二阶段。

第二阶段：

在XA分布式事务的第二阶段，如果事务协调节点在之前所收到都是正向返回，那么它将会向所有事务参与者发出Commit请求。

接到Commit请求之后，事务参与者节点会各自进行本地的事务提交，并释放锁资源。当本地事务完成提交后，将会向事务协调者返回“完成”消息。

当事务协调者接收到所有事务参与者的“完成”反馈，整个分布式事务完成。

以上所描述的是XA两阶段提交的正向流程，接下来我们看一看失败情况的处理流程：

第一阶段：

第二阶段：

在XA的第一阶段，如果某个事务参与者反馈失败消息，说明该节点的本地事务执行不成功，必须回滚。

于是在第二阶段，事务协调节点向所有的事务参与者发送Abort请求。接收到Abort请求之后，各个事务参与者节点需要在本地进行事务的回滚操作，回滚操作依照Undo Log来进行。

以上就是XA两阶段提交协议的详细过程。

XA两阶段提交的不足

XA两阶段提交究竟有哪些不足呢？

1.性能问题

XA协议遵循强一致性。在事务执行过程中，各个节点占用着数据库资源，只有当所有节点准备完毕，事务协调者才会通知提交，参与者提交后释放资源。这样的过程有着非常明显的性能问题。

2.协调者单点故障问题

事务协调者是整个XA模型的核心，一旦事务协调者节点挂掉，参与者收不到提交或是回滚通知，参与者会一直处于中间状态无法完成事务。

3.丢失消息导致的不一致问题。

在XA协议的第二个阶段，如果发生局部网络问题，一部分事务参与者收到了提交消息，另一部分事务参与者没收到提交消息，那么就导致了节点之间数据的不一致。

如果避免XA两阶段提交的种种问题呢？有许多其他的分布式事务方案可供选择：

1.XA三阶段提交

XA三阶段提交在两阶段提交的基础上增加了CanCommit阶段，并且引入了超时机制。一旦事物参与者迟迟没有接到协调者的commit请求，会自动进行本地commit。这样有效解决了协调者单点故障的问题。但是性能问题和不一致的问题仍然没有根本解决。

2.MQ事务

利用消息中间件来异步完成事务的后一半更新，实现系统的最终一致性。这个方式避免了像XA协议那样的性能问题。

3.TCC事务

TCC事务是Try、Commit、Cancel三种指令的缩写，其逻辑模式类似于XA两阶段提交，但是实现方式是在代码层面来人为实现。

关于以上三种事务的工作细节暂不做展开，有兴趣的小伙伴可以自行查询下相关资料。