解析分布式事务的四种解决方案
分布式事务解决方法
分布式事务解决方法
宝子，今天咱们来唠唠分布式事务的解决方法呀。
咱先说说两阶段提交（2PC）。
这就像是一群小伙伴要一起做个大事儿，有个老大先出来说，“大家都准备好啊。
”这就是第一阶段，预提交阶段，各个节点都准备好自己要做的事儿，然后给老大个回应，说“行嘞，我这儿准备妥啦”或者“有点问题呢”。
要是大家都准备好了，老大就会喊一声“冲啊，开干”，这就是第二阶段提交阶段啦。
不过呢，2PC有个小毛病，要是老大在喊完准备之后挂掉了，那大家就只能干等着，可着急了。
还有消息队列呢。
这就像是传小纸条。
一个服务把要做的事儿写成小纸条（消息）放到队列里，另一个服务就从队列里拿小纸条去做事儿。
如果事务失败了，这个小纸条还在队列里，可以重新处理。
不过呢，消息队列处理事务得小心消息丢失或者重复消费的问题，就像小纸条可能被风吹走或者被多个人看到了一样。
最后说说 Saga模式。
这模式就像是讲故事一样，一个大事务被拆成了很多个小事务，每个小事务都有自己的执行逻辑和补偿逻辑。
如果中间某个小事务失败了，就按照相反的顺序去执行补偿事务，把之前做的事儿给撤回。
比如说你要去旅游，先订机票，再订酒店，要是酒店订不上了，那就把机票退了呗。
宝子，这些分布式事务的解决方法都各有各的优缺点，在实际应用的时候呢，得根据具体的场景去选择最适合的那个方法。
这样才能让咱们的系统稳稳当当的，不会出啥乱子呢。
分布式事务解决方案
分布式事务解决方案引言随着互联网应用的快速发展，分布式系统的应用越来越广泛。
分布式系统的一个主要挑战是如何处理分布式事务。
分布式事务是指要在多个不同的计算节点上完成的事务，其中每个节点都可以拥有自己的本地数据库。
在传统的关系型数据库系统中，通过ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）的事务特性来保证数据的一致性。
然而，在分布式系统中，ACID的事务特性并不容易实现，因为分布式系统中各个节点之间的通信延迟和故障可能会导致事务的失败。
为了解决分布式系统中的事务问题，需要采用一些特殊的技术和策略。
本文将介绍一些常用的分布式事务解决方案，并对它们的优缺点进行分析。
1. 两阶段提交（2PC）两阶段提交是最常见的分布式事务解决方案之一。
它通过协调器（coordinator）和参与者（participant）之间的通信来保证事务的一致性。
1.1 原理两阶段提交的工作流程如下：1.协调器向所有参与者发送事务准备请求（Prepare Request）。
2.参与者执行事务，并将事务的执行结果和意见（同意或拒绝）发送给协调器。
3.协调器根据所有参与者的意见来决定事务是否可以提交。
4.如果所有参与者都同意提交，协调器发送事务提交请求（CommitRequest）给所有参与者。
5.参与者收到提交请求后执行事务的最终提交操作。
6.参与者向协调器发送事务提交完成的通知。
7.协调器收到所有参与者的通知后，完成事务。
1.2 优缺点优点：•简单易用，容易实现。
•可以保证事务的一致性。
缺点：•同步阻塞：所有参与者都需要等待协调器的指令，导致事务的执行效率较低。
•单点故障：协调器是系统的关键节点，一旦协调器宕机，整个系统将无法正常工作。
•数据不一致：在两阶段提交过程中，如果某个参与者在第一阶段执行成功后崩溃，则无法得知其最终的意见，可能导致数据不一致。
•过于严格的锁定：在两阶段提交过程中，参与者需要锁定资源，导致其他事务无法对该资源进行修改。
解决分布式事务的方法
解决分布式事务的方法一、什么是分布式事务分布式事务是指一个业务操作需要跨多个不同的服务或系统执行，这些服务或系统可能位于不同的数据中心或不同的网络环境中。
由于分布式事务的复杂性，确保所有分布式服务在执行事务时保持一致性是一项具有挑战性的任务。
二、为什么需要解决分布式事务在传统的单体应用架构中，数据库事务可以保证数据的一致性。
然而，随着微服务和容器化等技术的发展，应用架构正变得越来越分布式。
在多个服务之间进行数据交互和操作时，必须确保数据的一致性，以避免出现数据不一致的情况。
因此，解决分布式事务问题变得至关重要。
三、解决分布式事务的常见方法1. 基于两阶段提交协议（Two-Phase Commit，2PC）的方法•步骤：1.协调者（Coordinator）向所有参与者（Participant）发送事务执行请求。
2.参与者执行事务并将执行结果发送给协调者。
3.协调者根据所有参与者的反馈决定事务是否提交，如果有参与者反馈失败，则回滚事务。
•优点：–简单直观，容易理解和实现。
–可以保证分布式事务的原子性。
•缺点：–同步阻塞：所有参与者执行事务期间，协调者会一直等待所有参与者的反馈，导致整个事务执行时间较长。
–单点故障：如果协调者发生故障，整个事务无法继续执行。
2. 基于补偿机制（Compensating Transaction）的方法•步骤：1.在每个参与者中实现一个补偿操作，用于回滚已经执行的事务。
2.在事务提交之前，记录所有涉及数据的操作以及相应的补偿操作。
3.如果事务失败，协调者发送补偿请求，参与者执行相应的补偿操作，以撤销已经执行的事务。
•优点：–异步非阻塞：参与者执行事务时，不需要等待其他参与者的反馈，可以快速完成。
–容错性：即使协调者发生故障，事务仍然可以通过补偿操作进行回滚。
•缺点：–实现复杂：需要为每个操作实现相应的补偿操作，并保证二者的一致性。
–需要设计合适的补偿机制，才能保证事务的一致性。
数据库分布式事务解决方案
数据库分布式事务解决方案随着数据量的不断增长和应用系统的复杂性日益提升，单体数据库往往难以满足高并发、高可用、数据一致性等需求。
为了解决这些问题，分布式数据库逐渐成为了一种常见的解决方案。
然而，在分布式数据库中，事务处理一直是一个具有挑战性的问题。
本文将介绍一些常见的数据库分布式事务解决方案，并探讨它们的优缺点。
一、两阶段提交协议（2PC）两阶段提交协议是一种经典的分布式事务解决方案。
它通过协调器（Coordinator）和参与者（Participant）的角色来实现数据的一致性。
具体流程如下：1. 准备阶段：协调器向参与者发送事务准备请求，并等待参与者的响应。
2. 提交阶段：如果所有参与者都准备就绪，协调器向参与者发送提交请求，参与者在接收到请求后提交事务并释放相关资源。
3. 中断阶段：如果任意参与者在准备阶段失败或超时，协调器将发送中断请求给所有参与者，要求它们进行事务回滚。
2PC具有良好的一致性保证，但缺点也非常明显。
主要问题包括：1. 阻塞：在提交阶段，所有参与者都需要等待协调器的指令，造成阻塞和性能瓶颈。
2. 单点故障：协调器是整个协议的核心，一旦出现故障，整个系统将无法正常工作。
3. 丢失消息：在协议执行过程中，可能会存在消息丢失的情况，导致一些参与者未能收到最新的指令。
二、三阶段提交协议（3PC）为了解决2PC的一些问题，三阶段提交协议应运而生。
它相较于2PC，增加了超时机制和事务状态的细化，使其更具有容错性。
具体流程如下：1. 准备阶段：和2PC类似，协调器向所有参与者发送事务准备请求，并等待参与者的响应。
2. 执行阶段：在所有参与者都准备就绪后，协调器向参与者发送可以提交事务的请求，并等待参与者的响应。
3. 提交阶段：如果所有参与者确认可以提交事务，则协调器向参与者发送提交请求，否则发送回滚请求。
3PC相比于2PC的优点是减少了阻塞时间，降低了单点故障的风险。
但它依然存在一些问题，例如：1. 同步阶段仍然存在阻塞问题，特别是在网络延迟较高的场景下。
分布式事务解决方案
分布式事务解决方案《分布式事务解决方案》在现代软件开发中，分布式系统已经成为了一种常见的架构模式。
然而，随着系统规模的扩大和复杂度的增加，分布式事务的一致性和可靠性问题也越来越突出。
因此，寻找一种高效的分布式事务解决方案成为了很多开发者和企业关注的重点。
为了解决分布式系统中的事务一致性问题，业界提出了多种解决方案。
其中，最常见的分布式事务解决方案包括两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、分布式事务协调器（TCC）、消息队列等。
两阶段提交是一种较为传统的分布式事务解决方案，它通过协调者和参与者之间的协商来保证事务的一致性。
然而，由于其需要大量的协调通信和潜在的单点故障，使得2PC在实际应用中受到了一定的限制。
三阶段提交是对两阶段提交的改进，它在第一阶段和第二阶段之间增加了一次“准备”阶段，来减少超时的可能性。
虽然3PC相对于2PC具有更高的容错性，但其复杂度和性能开销也增加了许多。
另一种常见的分布式事务解决方案是分布式事务协调器（TCC），它通过在各个参与者上执行“尝试”、“确认”和“取消”三个步骤，实现了对分布式事务的控制和协调。
TCC的优势在于其能够将事务的执行逻辑与业务逻辑分离，但同时也需要开发者自行编写一定的补偿逻辑来处理失败的事务。
除此之外，消息队列也被广泛应用于分布式事务的解决方案中。
通过使用消息队列来保障事务消息的可靠传输，可以实现分布式系统中不同服务之间的事务一致性。
总的来说，针对分布式系统中的事务一致性问题，不同的解决方案各有优劣。
开发者需要根据实际的业务场景和系统需求来选择合适的分布式事务解决方案，以实现系统的高可用性和可靠性。
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。
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。
分布式事务的常见解决方案
分布式事务的常见解决方案
分布式事务在分布式系统中是一个常见的问题。
为了确保分布式环境下的数据一致性，需要采用一些解决方案。
本文将介绍几种常见的分布式事务解决方案：
1. 两阶段提交（2PC）：该方案将事务分为两个阶段，在第一阶段中，各参与方将准备好的事务状态发送给一个协调者，协调者再将所有事务状态发送给各参与方，以确保所有参与方都可以提交或者回滚。
在第二阶段中，如果所有参与方都准备好提交，那么协调者会向所有参与方发送提交指令，否则会向所有参与方发送回滚指令。
2. 三阶段提交（3PC）：该方案是在2PC的基础上进行了优化。
在第一阶段中，参与方向协调者发送准备消息。
在第二阶段中，协调者向参与方发送 CanCommit 消息，询问是否可以提交。
如果所有的参与方都同意提交，那么进入第三阶段，协调者向参与方发送DoCommit消息，否则向参与方发送DoAbort消息。
3. 最终一致性：最终一致性是一种弱一致性，它允许在分布式系统中存在短暂的不一致状态。
当某一节点发生故障，或者网络出现丢包等问题时，可能会导致某些节点无法同步更新数据。
这时系统会将这些节点标记为“不一致状态”，等待节点恢复后再进行同步。
4. 基于消息的事务：该方案是将事务操作封装成消息发送到消息队列中，由消息队列进行事务的协调和处理。
这种方案可以保证消息的可靠性，并且可以很好的解决事务的并发问题。
以上几种解决方案都可以用来解决分布式事务的问题，选择哪一
种方案应该根据具体的业务需求和系统特点进行选择。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
举个例子，假入 Bob 要向 Smith 转账，思路大概是：我们有一个本地方法，里面依次调用：
①首先在 Try 阶段，要先调用远程接口把 Smith 和 Bob 的钱给冻结起来。
②在 Confirm 阶段，执行远程调用的转账的操作，转账成功进行解冻。
③如果第2步执行成功，那么转账成功，如果第二步执行失败，则调用远程冻结接口对应的解冻方法（Cancel）。
优点：跟2PC比起来，实现以及流程相对简单了一些，但数据的一致性比2PC也要差一些
缺点：缺点还是比较明显的，在2，3步中都有可能失败。
TCC属于应用层的一种补偿方式，所以需要程序员在实现的时候多写很多补偿的代码，在一些场景中，一些业务流程可能用TCC不太好定义及处理。
三、本地消息表（异步确保）
本地消息表与业务数据表处于同一个数据库中，这样就能利用本地事务来保证在对这两个表的操作满足事务特性，并且使用了消息队列来保证最终一致性。
①在分布式事务操作的一方完成写业务数据的操作之后向本地消息表发送一个消息，本地事务能保证这个消息一定会被写入本地消息表中。
②之后将本地消息表中的消息转发到 Kafka 等消息队列中，如果转发成功则将消息从本地消息表中删除，否则继续重新转发。
③在分布式事务操作的另一方从消息队列中读取一个消息，并执行消息中的操作。
优点：一种非常经典的实现，避免了分布式事务，实现了最终一致性。
缺点：消息表会耦合到业务系统中，如果没有封装好的解决方案，会有很多杂活需要处理。
四、MQ 事务消息
有一些第三方的MQ是支持事务消息的，比如RocketMQ，他们支持事务消息的方式也是类似于采用的二阶段提交，但是市面上一些主流的MQ都是不支持事务消息的，比如RabbitMQ 和 Kafka 都不支持。
以阿里的 RocketMQ 中间件为例，其思路大致为：
第一阶段Prepared消息，会拿到消息的地址。
第二阶段执行本地事务，第三阶段通过第一阶段拿到的地址去访问消息，并修改状态。
也就是说在业务方法内要想消息队列提交两次请求，一次发送消息和一次确认消息。
如果确认消息发送失败了RocketMQ会定期扫描消息集群中的事务消息，这时候发现了Prepared消息，它会向消息发送者确认，所以生产方需要实现一个check接口，RocketMQ
会根据发送端设置的策略来决定是回滚还是继续发送确认消息。
这样就保证了消息发送与本地事务同时成功或同时失败。
优点：实现了最终一致性，不需要依赖本地数据库事务。
缺点：实现难度大，主流MQ不支持，RocketMQ事务消息部分代码也未开源。
通过本文我们总结并对比了几种分布式分解方案的优缺点，分布式事务本身是一个技术难题，是没有一种完美的方案应对所有场景的，具体还是要根据业务场景去抉择吧。