分布式事务中间件JDTX介绍
shardingjdbc分布式事务原理
shardingjdbc分布式事务原理ShardingJDBC是一种开源的Java数据库中间件，用于实现分布式数据库的数据分片和分布式事务。
分布式事务是指涉及多个数据库的事务操作，需要保证多个数据库之间的数据一致性和事务的原子性。
在分布式系统中，数据分片是将数据按照某种规则分散到多个数据库中的过程。
ShardingJDBC通过数据分片算法将数据按照某种规则分配到不同的数据库中，实现数据的分布式存储和查询。
例如，可以根据用户ID对数据进行分片，将用户ID为1-100的数据存储在数据库A中，用户ID为101-200的数据存储在数据库B中。
在分布式事务中，多个数据库之间的事务操作需要保证原子性和一致性。
ShardingJDBC通过协调器和多个数据库的协作实现分布式事务的原子性和一致性。
当一个事务涉及到多个数据库时，ShardingJDBC将事务操作分为多个子事务，每个子事务对应一个数据库。
协调器负责协调和管理多个子事务的执行，确保所有子事务要么全部成功提交，要么全部回滚。
具体的分布式事务流程如下：1. 应用程序发起分布式事务请求。
2. ShardingJDBC的协调器接收到事务请求后，生成全局事务ID，并将该事务ID与子事务进行关联。
3. 协调器向各个数据库的本地事务管理器发送事务开始的请求。
4. 各个数据库的本地事务管理器收到事务开始的请求后，开始执行本地事务，并生成本地事务ID。
5. 本地事务管理器将本地事务ID和全局事务ID进行关联，并将本地事务执行结果返回给协调器。
6. 协调器收到各个数据库的本地事务执行结果后，根据结果进行判断。
如果所有子事务都执行成功，则向各个数据库的本地事务管理器发送事务提交的请求；如果有任何一个子事务执行失败，则向各个数据库的本地事务管理器发送事务回滚的请求。
7. 各个数据库的本地事务管理器收到事务提交或回滚的请求后，执行相应的操作，并将操作结果返回给协调器。
8. 协调器收到各个数据库的事务提交或回滚的结果后，根据结果判断整个分布式事务的执行结果。
京东核心中间件是如何支撑业务快速发展
Shard1(S1) Shard2(S1)
Shard1(S2) Shard2(S2)
SDK
Consumer
大纲
邦之利器，今可示人
——京东核心中间件介绍
宝剑锋从磨砺出
——京东中间件的架构演进
饮水思源
——京东中间件的开源计划
京东核心中间件是如何支撑业务快速发展
何小锋
架构演进
初期
推广
精细化运营 （演进）
缺乏服务标准和治理，找不到服务提供方和消费方
(Zookeeper)
• 负载均衡 • Failover
注册配置
Web Console
(SDK)
• TCP • 一致性Hash
APP
实例1 实例2
试水取经，带痛成长
痛点 解决方案
京东中间件
何小锋
大促无法满足，代码掌握不深，响应不能及时，开始自研中间件
1. 减少网络传输：优化通信协议，减小数据包大小，数据压 缩，批量传输 2. 异步处理(NIO，异步事件) 3. 减少内存数据拷贝 4. 优化文件存取：顺序追加，组提交，减少拷贝，内存映射 文件 5. 优化复制协议：并行复制，增量复制
接入应用
吞吐量 (11.11)
队列数量
京东核心中间件是如何支撑业务快速发展
何小锋
中间件核心支撑
大数据 广告 中间件 JSF …… 弹性计算云(Docker) 商城 金融 ……
JMDB
JMQ
分发网络 数据存储
IDC
JSF架构
Web Console
京东中间件
何小锋
Open API HTTP Gateway
MySQL
Registry
Provider
分布式对象中间件概述
分布式对象中间件概述分布式对象中间件（Distributed Object Middleware）是一种用于构建分布式应用程序的技术。
它提供了一组工具和库，帮助开发人员在分布式系统中使用对象编程模型，隐藏了底层分布式系统的复杂性。
通过使用分布式对象中间件，开发人员可以实现以下几个目标：1.透明性：分布式对象中间件隐藏了底层分布式系统的复杂性，开发人员可以将分布式系统看作一个本地系统，无需关心底层的网络通信和数据传输细节。
2.可扩展性：分布式对象中间件通过将对象分布在多个节点上实现了系统的可扩展性。
开发人员可以根据实际需求增加或删除节点，并且系统仍然能够以相同的方式运行。
3.容错性：分布式对象中间件提供了容错机制，当一些节点发生故障时，系统可以自动切换到其他可用的节点上，保证系统的可用性。
4.一致性：分布式对象中间件提供了一致性保证机制，保证在分布式系统中的实时数据一致性。
1. 对象管理器（Object Manager）：负责管理分布式系统中的对象，包括对象的创建、销毁和迁移等操作。
3. 事务管理器（Transaction Manager）：负责管理分布式系统中的事务，包括事务的创建、提交和回滚等操作。
4. 资源管理器（Resource Manager）：负责管理分布式系统中的资源，包括内存、存储和网络等资源的分配和释放。
1.客户端通过对象管理器获取分布式系统中的对象引用。
2.客户端调用对象的方法，并将请求发送到本地对象管理器。
3.本地对象管理器将请求转发到分布式对象管理器。
4.分布式对象管理器将请求转发到相应的对象所在的节点。
5.对象节点收到请求后，执行相应的方法，并将结果返回给对象管理器。
6.对象管理器将结果返回给客户端。
1.简化开发：开发人员可以使用面向对象的编程模型来开发和管理分布式系统，而不需要关心底层分布式系统的复杂性。
2.提高可扩展性：分布式对象中间件支持动态添加和删除节点，可以根据实际需求对系统进行扩展。
Java分布式事务框架详细解析
Java分布式事务框架详细解析Java分布式事务框架是一种用于管理分布式环境下的事务操作的解决方案。
在分布式系统中，由于涉及到多个不同的服务，可能会引发一系列的数据一致性问题。
因此，分布式事务框架的引入，能够有效解决这些问题，确保系统的数据一致性和可靠性。
1. 分布式事务的概念在介绍Java分布式事务框架之前，我们先来了解一下分布式事务的概念。
分布式事务是指在分布式环境中，涉及到多个不同的数据库或系统之间的事务操作。
在分布式系统中，由于网络延迟、系统故障等因素的存在，可能会导致事务的隔离性、一致性和持久性等方面的问题。
因此，分布式事务的处理需要确保事务的ACID特性（原子性、一致性、隔离性和持久性）。
2. 分布式事务框架的作用Java分布式事务框架作为一种解决方案，旨在提供一套方便使用的工具和接口，帮助开发者简化分布式事务的管理和处理。
通过引入分布式事务框架，可以有效减少开发工作量，提高开发效率，同时保证事务的正确执行和回滚。
3. 常见的Java分布式事务框架目前，Java开发领域中常见的分布式事务框架有：Atomikos、Bitronix、Narayana、Seata等。
下面我们对其中几个比较常用的框架进行详细介绍。
3.1 AtomikosAtomikos是一个开源的Java事务引擎，提供了完整的分布式事务管理功能。
它支持常见的Java EE容器，如Tomcat、Jetty等，能够与各种数据库和消息队列进行集成。
3.2 BitronixBitronix是另一个常用的Java分布式事务框架，具有轻量级和高性能的特点。
它采用了Bitronix Transaction Manager (BTM)来管理和协调分布式事务操作，支持多种数据库和消息队列。
3.3 NarayanaNarayana是JBoss平台上的一个事务管理引擎，提供了一套完整的分布式事务处理解决方案。
它支持JTA（Java Transaction API）规范，能够与各种主流的数据库和消息中间件进行集成。
Java中的消息中间件和分布式事务
Java中的消息中间件和分布式事务消息中间件是用于解决分布式系统中消息传递的一种软件中间件。
它通过提供消息队列的方式，协调不同应用程序之间的通信，实现解耦和异步通信的目的。
在Java中，常用的消息中间件有ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等。
而分布式事务是指多个数据源上的事务操作，要么全部成功，要么全部失败，不允许部分成功部分失败的情况发生。
下面我们将分别对消息中间件和分布式事务进行详细介绍。
1.消息中间件：消息中间件在分布式系统中起到了至关重要的作用。
它能够将不同应用程序之间的通信抽象为消息的发送和接收，使得应用程序之间的耦合度降低。
消息中间件通过提供消息队列的方式来保证消息的可靠传递。
发出消息的应用程序将消息发送到消息队列中，而接收消息的应用程序则从消息队列中获取消息进行处理。
使用消息中间件的好处包括：-解耦：消息中间件将发送者和接收者解耦，发送者不需要知道接收者的存在，只需将消息发送到消息队列中即可。
这样可以降低系统的耦合度，提高系统的可维护性和可扩展性。
-异步：通过消息中间件，发送者将消息发送到消息队列后立即返回，而不需要等待接收者处理完成。
这样可以提高系统的吞吐量和响应速度。
-可靠性：消息中间件可以提供消息的持久化存储和消息的重试机制，确保消息的可靠传递，防止消息丢失。
在Java中，常用的消息中间件有：- ActiveMQ：是Apache基金会的一个开源的，纯Java编写的消息中间件。
它支持JMS（Java消息服务）规范，提供了可靠的消息传递机制。
- RabbitMQ：是一个开源的消息中间件，以AMQP（高级消息队列协议）为基础，支持多种编程语言。
它具有高可靠性、高可用性和高扩展性的特点。
- Kafka：是由Apache开源的一个分布式流处理平台。
它以高吞吐量、低延迟和可靠性为特点，广泛应用于日志收集、访问日志监控、消息系统等场景。
2.分布式事务：在分布式系统中，由于存在多个数据源，往往需要进行跨数据源的事务操作。
JDBC事务和JTA（XA）事务区别
JDBC事务和JTA（XA）事务区别JDBC 事务JDBC 事务是⽤ Connection 对象控制的。
JDBC Connection 接⼝( java.sql.Connection )提供了两种事务模式：⾃动提交和⼿⼯提交。
在jdbc中，事务操作缺省是⾃动提交。
也就是说，⼀条对数据库的更新表达式代表⼀项事务操作，操作成功后，系统将⾃动调⽤commit()来提交，否则将调⽤rollback()来回滚。
在jdbc中，可以通过调⽤setAutoCommit(false)来禁⽌⾃动提交。
之后就可以把多个数据库操作的表达式作为⼀个事务，在操作完成后调⽤commit()来进⾏整体提交，倘若其中⼀个表达式操作失败，都不会执⾏到commit()，并且将产⽣响应的异常；此时就可以在异常捕获时调⽤rollback()进⾏回滚。
这样做可以保持多次更新操作后，相关数据的⼀致性, ，⽰例如下：try {conn =DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@host:1521:SID","username","userpwd";conn.setAutoCommit(false);//禁⽌⾃动提交，设置回滚点stmt = conn.createStatement();stmt.executeUpdate(“alter table …”); //数据库更新操作1stmt.executeUpdate(“insert into table …”); //数据库更新操作2mit(); //事务提交}catch(Exception ex) {ex.printStackTrace();try {conn.rollback(); //操作不成功则回滚}catch(Exception e) {e.printStackTrace();}}JDBC 事务的⼀个缺点是事务的范围局限于⼀个数据库连接。
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。
分布式事务相关原理
分布式事务相关原理今天咱们来唠唠分布式事务这个超有趣（虽然有点小复杂）的玩意儿。
咱先想象一下，你去超市购物。
你推着购物车，里面放了好多东西，这就像是在一个系统里有好多操作要做呢。
在传统的单个数据库环境下，就好比是一个小便利店，你结账的时候，要么所有东西都成功结账，要么就都不结账，这就是事务的原子性。
但在分布式系统里，这就像是你在一个超级大的购物中心，不同的商品可能来自不同的小商店（不同的数据库或者服务）。
比如说，你买了一件衣服，这衣服是从服装店（一个服务）来的，还买了一些水果，水果是从水果店（另一个服务）来的。
你付款这个操作就变得复杂啦。
分布式事务就是要保证，你既成功买到了衣服，又成功买到了水果，而且钱也准确地扣除了。
如果衣服的库存更新了，但是水果因为缺货没买成，钱还扣了，这可就乱套了，就像你本来开开心心购物，结果被坑了一样，超不爽的。
那分布式事务是怎么做到的呢？这里面有个很重要的概念叫两阶段提交（2PC）。
这就像是有个超级管理员在协调这一切。
第一阶段呢，这个管理员会去问各个小商店（各个参与事务的服务或者数据库），“你们能不能完成这个交易呀？”服装店可能会说，“行嘞，我这库存够，能卖。
”水果店也可能说，“好的呀，我这水果新鲜着呢，能卖。
”这就是准备阶段，各个小商店都做好准备，但还没真正执行交易哦。
然后就到了第二阶段啦。
如果第一阶段所有小商店都说可以，那管理员就会说，“大家都开干吧！”于是服装店更新库存，水果店把水果给你，同时钱也扣除了。
但要是有一个小商店在第一阶段说不行，那管理员就会告诉大家，“停，这个交易取消。
”这就保证了整个事务的一致性。
不过呢，2PC也有它的小毛病。
要是这个超级管理员在第二阶段出问题了，比如说突然掉线了，那各个小商店就不知道该怎么办了，就会陷入一种很尴尬的境地，就像一群小伙伴在等一个带头的，结果带头的不见了。
除了2PC，还有三阶段提交（3PC）呢。
3PC就像是给2PC打了个补丁。
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原子性 &持久性
客户端
恢复模式 WAL
内存 & 索引
隔离级别：锁实现
可序列化
• 仅持有一把排他锁 • 读读无法并行
可重复读
• 读共享锁和写排它锁互斥 • 读读并行 • 读写 & 写读不可并行
读未提交
• 读不加锁
读已提交
• 读写 & 写读并行
• 写写不可并行 • 读共享锁可升级为写排它锁
• 读写并行
SQL支持
解析引擎对多种数据库的复杂S Q L支持
内存查询引擎
内存快照数据与S Q L计算表达式的适配
刷盘幂等性
在消息超时重试或消费端重新负载均衡时 保证刷盘正确性
高可用
绝大部分组件的失效均不影响事务的正常 运行
J DTX部署架构
应用 业务代码
JDTX
分片
应用 业务代码
JDTX
Redis （主）
Redis （主）
应用 业务代码
JDTX
应用 业务代码
JDTX
无影响 • 应用无状态
Redis （主）
Redis （备）
Redis （主）
Redis （备） Redis 集群
Redis （主）
Redis （备）
WAL
JDTX分布式异常梳理 —— 代码
JDTX
应用 业务代码
JDTX
应用 业务代码
JDTX
高风险 • 应用可继续运行 • Redis不可用将造成数据丢失
Redis （主）
Redis （备）
Redis （主）
Redis （备） Redis 集群
Redis （主）
Redis （备）
WAL
JDTX分布式异常梳理 —— 业务库不可用
应用 业务代码
JDTX
应用 业务代码
created_txid 1000 1001
deleted_txid 1001 1002
First txid：1000
一致性 &基于MVCC的隔离性
隔离级别 读未提交 读已提交 可重复读 可序列化
脏读 无需实现 不可能 不可能 不可能
不可重复读 幻读
写偏序
无需实现
无需实现 可能
可能
可能
可能
不可能
不可能
可能
不可能
不可能
不可能
目录
CONTENTS
1 数据库事务原理 2 分布式事务的得与失 3 J DTX解决方案详解 4 JDTX roadmap
DTP事务模型 &XA协议
两阶段事务模型的得失
分布式
收益
损失
并发性能 可用性 提交阶段失败的处理
柔性事务 &CAP定理
柔性事务模型的得失
分布式 并发性能
通过约束验证来避免使用undo 日志提升性能
异步刷盘
通过W A L和内存的方式异步化刷盘
无损事务方案
使用本地事务A P I完全支持A C ID
活动事务与数据存储分离
充分利用数据库存储引擎的稳定性
开发成本最小化
充分采用论文思路以及第三方开源
实现难点
Difficulty
MVCC内核
完全实现M V C C 机制
读未提交 & 读已提交
实现方案：直接读取M V C C 链表中已提交的最新数据
可重复读 & 可序列化
实现方案：通过当前事务的快照边界判断M V C C 链表中符合的已提交数据
• TXID ∈ [1，快照下界) ：过去的事务，对此快照均可见 • TXID ∈ [快照下界，快照上界)：
• 仍处于未提交状态的事务不可见 • 处于提交状态的事务可见 • 处于回滚状态的事务不可见 • TXID ∈ [快照上界，∞)，未来的事务，对此快照均不可见
收益
损失
一致性 & 隔离性 业务侵入
目录
CONTENTS
1 数据库事务原理 2 分布式事务的得与失 3 J DTX解决方案详解 4 JDTX roadmap
目标
Objective
分布式 &1PC
完全摒弃两阶段提交的透明化实现方案
事务原义支持
完全支持A C ID 的强一致事务
高性能
插入性能高于本地事务 查询性能高于分布式事务
MVCC元组数据结构
IN S E R T
data version_1
created_txid 1000
deleted_txid 0
UPDATE DELETE
data version_1 Version_2
created_txid 1000 1001
deleted_txid 1001 0
data version_1 Version_2
智慧IT
分布式事务中间件JDTX介绍
京东数科强一致、高性能 中间件
目录
CONTENTS
1 数据库事务原理 2 分布式事务的得与失 3 J DTX解决方案详解 4 JDTX roadmap
原子性
一损俱损 & 不能一荣俱荣
隔离性
性能与隔离级别的权衡
A
C
I
D
一致性
强一致 & 最终一致性
持久性
数据持久化 & 恢复模式
JDTX
应用 业务代码
JDTX
无法查询存量数据 • 通过异步恢复机制恢复数据 • 运行过程中数据仍然强一致
Redis （主）
Redis （备）
Redis （主）
Redis （备） Redis 集群
• 写读不可并行
一致性 &基于锁的隔离性
隔离级别 读未提交 读已提交 可重复读 可序列化
脏读 可能 不可能 不可能 不可能
不可重复读 可能 可能 不可能 不可能
幻读 可能 可能 可能 不可能
隔离级别：MVCC实现
时间线 Tx1
Tx2
Tx3
Tx4 已提交 未提交
事务发生时间点快照
Tx5 Tx6
MVCC隔离级别的实现
高可用
无中心化架构模型
跨多元数据库
支持R D B M S 、N o S Q L 、M Q 等多元资源
开启事务 提交 回滚 更新 查询
LS N 生成器
JD TX 内部架构 约束校验引擎
WAL
事务处理器
删除
获取
本地事务元组
更新
MVCC引擎
恢复引擎
落盘执行器 更新执行器 查询执行器
设计亮点
Idea
无UNDO日志
JDTX
不可用
• 系统无法提供在线服务 • 数据落盘W A L不会丢失 • 可通过恢复模式恢复数据
Redis （主）
Redis （备）
Redis （主）
Redis （备） Redis 集群
Redis （主）
Redis （备）
WAL
JDTX分布式异常梳理 —— WAL不可用
应用 业务代码
JDTX
应用 业务代码
Redis （备）
Redis （备）
Redis 集群
应用 业务代码
JDTX
Redis （主）
Redis （备）
优点： 1. 各节点存储部分事
务数据， T P S 可水 平扩展 2. 高可用 缺点： 1 . 查询需要跨节点获 取数据
WAL
JDTX分布式异常梳理 —— 应用节点不可用
应用 业务代码
JDTX