常用的分布式事务解决方案介绍
SpringCloud分布式事务的解决方案
SpringCloud分布式事务的解决⽅案常见的分布式解决⽅案1、两阶段提交协议（2PC） 解决分布式系统的数据⼀致性问题出现了两阶段提交协议（2 Phase Commitment Protocol），两阶段提交由协调者和参与者组成，共经过两个阶段和三个操作，部分关系数据库如Oracle、MySQL⽀持两阶段提交协议。
说到2pc就不得不聊聊数据库分布式事务中的XA transactions在XA协议中分为两阶段:第⼀阶段：事务管理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，或者回滚数据。
举⼀个例⼦：1、应⽤程序通过事务协调器向两个库发起prepare，两个数据库收到消息分别执⾏本地事务（记录⽇志）， 但不提交，如果执⾏成功则回复yes，否则回复no。
2、事务协调器收到回复，只要有⼀⽅回复no则分别向参与者发起回滚事务，参与者开始回滚事务。
3、事务协调器收到回复，全部回复yes，此时向参与者发起提交事务。
如果参与者有⼀⽅提交事务失败则由事务协调器发起回滚事务。
优点： 尽量保证了数据的强⼀致，实现成本较低，在各⼤主流数据库都有⾃⼰实现，对于MySQL是从5.5开始⽀持。
缺点:单点问题:事务管理器在整个流程中扮演的⾓⾊很关键，如果其宕机，⽐如在第⼀阶段已经完成， 在第⼆阶段正准备提交的时候事务管理器宕机，资源管理器就会⼀直阻塞，导致数据库⽆法使⽤。
同步阻塞:在准备就绪之后，资源管理器中的资源⼀直处于阻塞，直到提交完成，释放资源。
数据不⼀致:两阶段提交协议虽然为分布式数据强⼀致性所设计，但仍然存在数据不⼀致性的可能，⽐如在第⼆阶段中，假设协调者发出了事务commit的通知，但是因为⽹络问题该通知仅被⼀部分参与者所收到并执⾏了commit操作，其余的参与者则因为没有收到通知⼀直处于阻塞状态，这时候就产⽣了数据的不⼀致性。
本地消息表分布式事务__示例及概述说明
本地消息表分布式事务示例及概述说明1. 引言1.1 概述本文将介绍本地消息表分布式事务的示例和概述。
分布式事务是在分布式系统中执行的一组操作，这些操作具有原子性、一致性、隔离性和持久性的特征。
由于分布式系统的复杂性和不可靠性，实现分布式事务是一个具有挑战性的任务。
本地消息表是一种常见的解决方案之一，它通过设计一个消息表在本地事务中记录所有需要进行跨服务调用的操作，并提供可靠的消息投递机制来保证跨服务操作的一致性。
1.2 文章结构本文将按照以下结构进行介绍：- 引言：详细介绍本文目的、背景和结构。
- 本地消息表：定义与概念、使用场景以及原理与实现。
1.3 目的撰写这篇文章有以下几个目的：- 介绍本地消息表作为一种常见解决方案，用于处理分布式系统中的跨服务调用。
- 解释本地消息表的定义、使用场景及其背后所采用的原理与实现方式。
- 提供一个实际示例来说明如何使用本地消息表来确保跨服务操作在分布式环境下的一致性。
- 帮助读者了解本地消息表分布式事务的核心概念，以便能够在实际项目中应用。
以上就是引言部分内容的详细描述。
2. 本地消息表2.1 定义与概念本地消息表是一种在分布式系统中实现事务一致性和可靠性的技术方案。
它基于数据库表格的概念，并结合了消息队列等机制。
本地消息表用于记录和管理分布式事务的消息状态，提供了轻量级、高性能和可靠的方式来处理跨多个服务之间的事务。
在传统的分布式事务中，通常会使用二阶段提交或者补偿事务等协议来保证多个操作的原子性和一致性。
然而，这些方法存在性能问题、复杂度高以及不适合高并发场景等缺点。
本地消息表通过将分布式事务拆解为本地事务并通过消息进行协调，既简化了系统架构，又提高了可伸缩性和可靠性。
2.2 使用场景本地消息表主要用于以下场景：- 多服务之间进行数据同步：当一个业务操作需要跨多个服务时，通过使用本地消息表可以确保各个服务在执行业务操作前都已经准备就绪，并最终达到一致状态。
dts开源解决方案
DTS开源解决方案1. 简介DTS（Distributed Transaction Solution）是一种分布式事务解决方案，用于解决分布式系统中的事务一致性问题。
在分布式系统中，由于数据在不同节点上分布，导致无法直接使用传统的本地事务进行数据一致性的保证。
DTS解决方案通过引入分布式事务管理器，协调多个参与者节点的事务操作，确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。
本文将介绍一些流行且开源的DTS解决方案，包括其特性、部署和使用方法等方面的内容。
2. 开源DTS解决方案2.1 SeataSeata是一个开源的分布式事务解决方案，最初由阿里巴巴集团提供支持。
Seata提供了一套完整的分布式事务解决方案，包括全局事务协调器、事务参与者和事务存储三个核心组件。
Seata的主要特性包括：•分布式事务一致性：提供强一致性的分布式事务支持，保证所有参与者的事务操作要么全部成功，要么全部回滚。
•架构简单：Seata的架构简单清晰，易于理解和使用。
•容错恢复：提供容错恢复机制，保证在分布式环境下的事务处理可靠性。
•高性能：Seata通过优化事务提交和回滚的流程，提供高性能的事务处理能力。
•支持多语言：Seata提供了对Java、Go、Python等多种编程语言的支持。
2.2 TCC-TransactionTCC-Transaction是一种基于补偿的分布式事务解决方案，由华为公司开源。
TCC-Transaction通过三个阶段的操作（Try、Confirm、Cancel）来实现分布式事务的一致性。
TCC-Transaction的主要特性包括：•可靠性：TCC-Transaction通过补偿机制，保证分布式事务的可靠性。
•易于使用：TCC-Transaction提供了简单的编程模型，易于集成到现有系统中。
•高性能：TCC-Transaction通过优化补偿机制，提供高性能的事务处理能力。
•支持多种场景：TCC-Transaction适用于各种分布式事务场景，包括微服务、消息队列等。
分布式事务的几种解决方案
分布式事务的几种解决方案那分布式事务的解决方案有这么几种呢。
一、两阶段提交（2PC）这就像是一场有严格流程的接力赛。
首先有个事务协调者，就好比是裁判。
参与者呢，就是那些要做事情的各个系统或者数据库啥的。
第一阶段呢，裁判会跟每个参与者说：“你们准备好要做自己那部分事儿了吗？能做就告诉我行，不能就告诉我不行哈。
”每个参与者接到这个通知就开始检查自己能不能做，要是能就锁定资源，表示自己准备好了，然后告诉裁判“行嘞”；要是不行就说“不行哦”。
第二阶段呢，如果裁判收到的都是“行嘞”，那就跟大家喊：“都开干吧。
”这时候参与者就真的去执行事务，然后提交。
要是有一个说“不行哦”，那裁判就大喊：“都别干了，回滚。
”这时候大家就把之前做的准备工作都撤销。
不过这个方法有个毛病，要是裁判在第二阶段出问题了，比如喊了“都开干吧”然后挂了，有些参与者收到了，有些没收到，那就乱套了，可能有的提交了，有的没提交。
二、三阶段提交（3PC）这个就像是给2PC打了些补丁。
还是有个协调者，参与者也一样。
第一阶段呢，协调者问参与者能不能干，这跟2PC差不多，参与者要是行就说行，不行就说不行。
第二阶段呢，协调者要是收到的都是行，就会再发个消息说：“我要准备让大家都干啦，都再检查下哦。
”然后参与者再检查一遍，没问题就回复“准备好了”。
第三阶段就是协调者收到所有的“准备好了”，就说“开干”，大家就去执行事务然后提交；要是有一个没回复“准备好了”，协调者就说“回滚”。
这样呢，就算协调者在第三阶段出问题了，因为前面有更多的确认步骤，所以混乱的可能性就小一些。
三、TCC（Try Confirm Cancel）这个就很有趣啦。
它把一个事务分成了三步，就像做菜一样。
Try阶段呢，就像是先把食材准备好，每个参与者都去尝试做自己能做的部分，但是还没有真正完成事务，只是预留资源。
比如说要转账，先把转出账户的钱冻结起来，转入账户标记一下有一笔钱要进来。
Confirm阶段就是真的把菜炒好上桌啦。
解析分布式事务的四种解决方案
解析分布式事务的四种解决方案分布式事务指事务的操作位于不同的节点上，需要保证事务的 AICD 特性。
例如在下单场景下，库存和订单如果不在同一个节点上，就涉及分布式事务。
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）两阶段提交（Two-phase Commit，2PC），通过引入协调者（Coordinator）来协调参与者的行为，最终决定这些参与者是否要真正执行事务。
1、运行过程①准备阶段：协调者询问参与者事务是否执行成功，参与者发回事务执行结果。
②提交阶段：如果事务在每个参与者上都执行成功，事务协调者发送通知让参与者提交事务；否则，协调者发送通知让参与者回滚事务。
需要注意的是，在准备阶段，参与者执行了事务，但是还未提交。
只有在提交阶段接收到协调者发来的通知后，才进行提交或者回滚。
2、存在的问题①同步阻塞：所有事务参与者在等待其它参与者响应的时候都处于同步阻塞状态，无法进行其它操作。
②单点问题：协调者在 2PC 中起到非常大的作用，发生故障将会造成很大影响。
特别是在阶段二发生故障，所有参与者会一直等待状态，无法完成其它操作。
③数据不一致：在阶段二，如果协调者只发送了部分 Commit 消息，此时网络发生异常，那么只有部分参与者接收到 Commit 消息，也就是说只有部分参与者提交了事务，使得系统数据不一致。
④太过保守：任意一个节点失败就会导致整个事务失败，没有完善的容错机制。
二、补偿事务（TCC）TCC 其实就是采用的补偿机制，其核心思想是：针对每个操作，都要注册一个与其对应的确认和补偿（撤销）操作。
它分为三个阶段：①Try 阶段主要是对业务系统做检测及资源预留。
②Confirm 阶段主要是对业务系统做确认提交，Try阶段执行成功并开始执行Confirm阶段时，默认 Confirm阶段是不会出错的。
即：只要Try成功，Confirm一定成功。
③Cancel 阶段主要是在业务执行错误，需要回滚的状态下执行的业务取消，预留资源释放。
详解Java分布式事务的6种解决方案
详解Java分布式事务的6种解决⽅案介绍在分布式系统、微服务架构⼤⾏其道的今天，服务间互相调⽤出现失败已经成为常态。
如何处理异常，如何保证数据⼀致性，成为微服务设计过程中，绕不开的⼀个难题。
在不同的业务场景下，解决⽅案会有所差异，常见的⽅式有：1. 阻塞式重试；2. 2PC、3PC 传统事务；3. 使⽤队列，后台异步处理；4. TCC 补偿事务；5. 本地消息表（异步确保）；6. MQ 事务。
本⽂侧重于其他⼏项，关于 2PC、3PC 传统事务，⽹上资料已经⾮常多了，这⾥不多做重复。
阻塞式重试在微服务架构中，阻塞式重试是⽐较常见的⼀种⽅式。
伪代码⽰例：m := db.Insert(sql)err := request(B-Service,m)func request(url string,body interface{}){for i:=0; i<3; i ++ {result, err = request.POST(url,body)if err == nil {break}else {log.Print()}}}如上，当请求 B 服务的 API 失败后，发起最多三次重试。
如果三次还是失败，就打印⽇志，继续执⾏下或向上层抛出错误。
这种⽅式会带来以下问题1. 调⽤ B 服务成功，但由于⽹络超时原因，当前服务认为其失败了，继续重试，这样 B 服务会产⽣ 2 条⼀样的数据。
2. 调⽤ B 服务失败，由于 B 服务不可⽤，重试 3 次依然失败，当前服务在前⾯代码中插⼊到 DB 的⼀条记录，就变成了脏数据。
3. 重试会增加上游对本次调⽤的延迟，如果下游负载较⼤，重试会放⼤下游服务的压⼒。
第⼀个问题：通过让 B 服务的 API ⽀持幂等性来解决。
第⼆个问题：可以通过后台定时脚步去修正数据，但这并不是⼀个很好的办法。
第三个问题：这是通过阻塞式重试提⾼⼀致性、可⽤性，必不可少的牺牲。
阻塞式重试适⽤于业务对⼀致性要求不敏感的场景下。
分布式解决方案
分布式解决方案一、概述分布式解决方案是一种通过将系统的各个组件分布在不同的计算机节点上，以提高系统性能、可扩展性和容错性的技术。
它可以将计算、存储和通信等任务分散到不同的节点上，从而实现并行处理和负载均衡。
本文将介绍分布式解决方案的基本原理、常见应用场景以及实施的关键步骤。
二、基本原理1. 节点通信：分布式系统中的节点之间通过通信协议进行数据传输和消息交换。
常见的通信协议有TCP/IP、HTTP、RMI等，可以根据具体需求选择适合的协议。
2. 数据一致性：在分布式系统中，数据的一致性是一个重要的问题。
为了保证数据的一致性，可以采用副本复制、分布式事务等机制来处理数据的更新和同步。
3. 负载均衡：为了充分利用系统资源，分布式系统需要实现负载均衡。
负载均衡可以通过算法将任务均匀地分配给不同的节点，从而提高系统的性能和可扩展性。
4. 容错性：分布式系统需要具备容错能力，即当某个节点发生故障时，系统能够自动切换到其他可用节点上，保证系统的可用性和可靠性。
三、常见应用场景1. 大规模数据处理：分布式解决方案可以用于大规模数据的存储和处理。
例如，云计算平台可以将数据分布在多个节点上进行并行计算，从而提高数据处理的速度和效率。
2. 高可用性系统：分布式系统可以提供高可用性的服务。
通过将系统的各个组件部署在不同的节点上，当某个节点发生故障时，系统可以自动切换到其他可用节点上，保证服务的连续性。
3. 分布式数据库：分布式解决方案可以用于构建分布式数据库系统。
通过将数据分布在不同的节点上，可以提高数据库的性能和可扩展性。
4. 分布式存储系统：分布式解决方案可以用于构建分布式存储系统，实现数据的备份和容灾。
通过将数据分布在多个节点上，即使某个节点发生故障，数据仍然可以恢复。
四、实施步骤1. 系统设计：首先需要进行系统设计，确定系统的架构和组件。
根据具体需求，选择适合的分布式解决方案，如Hadoop、Spark等。
2. 节点部署：根据系统设计，将系统的各个组件部署在不同的计算机节点上。
分布式事务 dts 原理
分布式事务 dts 原理【实用版】目录1.分布式事务的背景与需求2.分布式事务的解决方案3.分布式事务的实现原理4.分布式事务的优缺点正文一、分布式事务的背景与需求随着互联网技术的发展，越来越多的系统采用了分布式架构。
分布式系统在处理能力、可扩展性、容错能力等方面具有明显优势，但同时也带来了分布式事务处理的挑战。
在分布式环境中，事务的并发执行和数据分布带来了数据一致性、事务顺序性和持久性等问题，这就需要我们研究和解决分布式事务的处理问题。
二、分布式事务的解决方案为了解决分布式事务的问题，业界提出了很多解决方案，如 XA、TCC、SAGA 等。
这些方案各有特点，适用于不同的场景。
其中，XA 是分布式事务的标准，定义了事务的接口和实现要求。
TCC 是基于补偿的方案，适用于高并发、低延迟的场景。
SAGA 是基于状态的方案，适用于数据量较大的场景。
三、分布式事务的实现原理以 XA 为例，分布式事务的实现原理主要包括以下几个方面：1.事务协调器（TC）：负责协调各个参与者（R）的事务处理，确保事务的一致性、顺序性和持久性。
2.两阶段提交协议（2PC）：TC 与 R 之间采用两阶段提交协议进行通信。
在预提交阶段，TC 向 R 发送事务预提交请求，R 执行事务并返回预提交结果。
在提交阶段，TC 向 R 发送事务提交请求，R 根据预提交结果执行事务并返回提交结果。
3.数据库日志记录：在分布式事务处理过程中，数据库需要记录事务的日志信息，以便在发生故障时进行恢复。
4.事务超时处理：为了防止资源长时间被占用，分布式事务需要设置事务超时时间。
当事务超时时，TC 会通知 R 进行事务回滚。
四、分布式事务的优缺点分布式事务的优点包括：1.保证了数据的一致性：分布式事务确保了在多个参与者之间并发执行的事务满足 ACID 特性。
2.提高了系统的可扩展性：分布式事务允许多个参与者同时处理事务，提高了系统的处理能力。
3.增强了系统的容错能力：分布式事务可以在发生故障时进行恢复，确保系统的稳定运行。
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CAP定理
定理: 对于共享数据系统，最多只能同时拥有CAP 其中的两个，没法三者兼顾。
• 任两者的组合都有其适用场景 • 真实系统应当是ACID与BASE的混合体 • 不同类型的业务可以也应当区别对待
原子性（A）与持久性（D）必须根本保障 为了可用性、性能与降级服务的需要，只有降低一致性( C ) 与 隔离性( I ) 的要求
酸碱平衡(ACID-BASE Balance)
结论：最重要的是满足业务需求，而不是追求抽象、绝对的系统特性。
柔性事务
两阶段型 补偿型 异步确保型 最大努力通知型
EJB：基于组件的应用编程模型，通过声明式事务管理进一步 简化事务应用的编程。
优点 • 简单一致的编程模型 • 跨域分布处理的ACID保证
JavaEE分布式事务服务层次示意图，图中的粉红小半圆代表JTA规范
局限 • DTP模型本身的局限
标准分布式事务解决方案的利弊
优点：严格的ACID
实现方式二 系统缓存所有请求与处理结果 检测到重复请求之后，自动返回之前的处理结果
超级教程系列 《微服务架构的分布式事务解决方案》
柔性事务中的服务模式：TCC操作
缺点：效率非常低（微服务架构下已不太适用） • 全局事务方式下，全局事务管理器（TM）通过XA接口使用二阶段提交协议（ 2PC ）与资源层（如数据
库）进行交互。使用全局事务，数据被Lock的时间跨整个事务，直到全局事务结束。
• 2PC 是反可伸缩模式，在事务处理过程中，参与者需要一直持有资源直到整个分布式事务结束。这样， 当业务规模越来越大的情况下，2PC 的局限性就越来越明显，系统可伸缩性会变得很差。
XA接口是双向的系统接口，在事务管理器 （TM）以及一个或多个资源管理器（RM）之 间形成通信桥梁。
XA之所以需要引入事务管理器是因为，在分布 式系统中，从理论上讲两台机器理论上无法达 到一致的状态，需要引入一个单点进行协调。
由全局事务管理器管理和协调的事务，可以跨 越多个资源（如数据库或JMS队列）和进程。 全局事务管理器一般使用 XA 二阶段提交协议 与数据库进行交互。
JavaEE平台中的分布式事务实现
JTA（Java Transaction API）：面向应用、应用服务器与资 源管理器的高层事务接口。
JTS（Java Transaction Service）：JTA事务管理器的实现标 准，向上支持JTA，向下通过CORBA OTS实现跨事务域的互 操作性。
两阶段提交(Two Phase Commit)
两阶段提交协议（Two-phase commit protocol） 是XA用于在全局事务中协调多个资源的机制。
TM和RM间采取两阶段提交(Two Phase Commit) 的方案来解决一致性问题。
两阶段提交需要一个协调者（TM）来掌控所有参与 者节点（RM）的操作结果并且指引这些节点是否需 要最终提交。
第03节--常用的分布式事务解决方案介绍
事务
本地事务
在单个数据库的本地并且限制在单 个进程内的事务
本地事务不涉及多个数据来源
全局事务（DTP模型）--标准分布式事务
AP(Application Program)：也就是应用程序， 可以理解为使用 DTP 的程序；
RM(Resource Manager)：资源管理器（这里 可以是一个 DBMS，或者消息服务器管理系统） 应用程序通过资源管理器对资源进行控制，资 源必须实现 XA 定义的接口；
柔性事务中的服务模式
可查询操作 幂等操作 TCC操作 可补偿操作
注：服务模式为是实现柔性事务流程中的特殊操作模式实现（实现上对应业务服务要提供相应模式的功能接口）， 还不是某一种柔性事务解决方案。
柔性事务中的服务模式：可查询操作
doX
queryX
batchQueryX
服务操作的可标识性 • 服务操作具有全局唯一标识
结论：分布式系统中，很难满足绝对的系统特性。
一致性
Consistency
（所有用户看到 一致的数据）
可用性
Availability
（总能找到一个 可用的数据复本）
分区容错性
Tolerance to
Network Partition
（容忍网络中断）
BASE理论
ห้องสมุดไป่ตู้ BASE
• BA: Basic Availability 基本业务可用性（支持分区失败） • S: Soft state 柔性状态（状态允许有短时间不同步，异步） • E: Eventual consistency 最终一致性（最终数据是一致的，但不是实时一致）
– 可以使用业务单据号（如订单号） – 或者使用系统分配的操作流水号（如支付记录流水号） – 或者使用操作资源的组合组合标识（如商户号+商户订单号） • 操作有唯一的、确定的时间(约定以谁的时间为准)
业务服务
单笔查询 • 使用全局唯一的服务操作标识，查询操作执行结果 • 注意状态判断，小心“处理中”的状态
TM(Transaction Manager)：事务管理器，负 责协调和管理事务，提供给 AP 应用程序编程 接口以及管理资源管理器。
事务管理器控制着全局事务，管理事务生命周 期，并协调资源。资源管理器负责控制和管理 实际资源。
全局事务（DTP模型）--XA
XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范。 XA规范主要定义了(全局)事务管理器(TM)和(局 部)资源管理器(RM)之间的接口。主流的关系型 数据库产品都是实现了XA接口的。
批量查询 •使用时间区段与(或)一组服务操作的标识，查询一批操作执行结果
柔性事务中的服务模式：幂等操作
doX 业务服务
幂等性（Idempotenty） f(f(x)) = f(x)
幂等操作 • 重复调用多次产生的业务结果与调用一次产生的业务结果相同
实现方式一 • 通过业务操作本身实现幂等性