分布式事务的实现

分布式事务是啥？

顾名思义就是要在分布式系统中实现事务，是由多个本地事务组合而成。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。

分布式事务解决方案

二阶段提交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，并最终决定这些参与者是否要真正执行事务。

二阶段提交是一种强一致性设计

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。

第二阶段提交失败呢？

这里有两种情况。

1、第二阶段执行的是回滚事务操作，那么答案是不断重试，直到所有参与者都回滚了，不然那些在第一阶段准备成功的参与者会一直阻塞。

2、第二阶段执行的是提交事务操作，那么答案也是不断重试，因为有可能一些参与者的事务已经提交成功了，这个时候只有一条路，不断的重试，直到提交成功，到最后真的不行只能人工介入处理。

大体上二阶段提交的流程就是这样，我们再来看看细节。

2PC 是一个同步阻塞协议，像第一阶段协调者会等待所有参与者响应才会进行下一步操作，当然第一阶段的协调者有超时机制，假设因为网络原因没有收到某参与者的响应或某参与者挂了，那么超时后就会判断事务失败，向所有参与者发送回滚命令。

第二阶段协调者的没法超时，因为按照我们上面分析只能不断重试！

存在的问题

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

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：

Try 指的是预留，即资源的预留和锁定，注意是预留。
Confirm 指的是确认操作，这一步其实就是真正的执行了。
Cancel 指的是撤销操作，可以理解为把预留阶段的动作撤销了。

Try 阶段主要是对业务系统做检测及资源预留

Confirm 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。

Cancel 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：A 要向 B 转账，思路大概是： 我们有一个本地方法，里面依次调用

首先在 Try 阶段，要先调用远程接口把 B 和 A 的钱给冻结起来。
在 Confirm 阶段，执行远程调用的转账的操作，转账成功进行解冻。
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。

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：
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。