分布式锁

最近很久没有写博客了，一方面是因为公司事情最近比较忙，另外一方面是因为在进行 CAP 的下一阶段的开发工作，不过目前已经告一段落了。

接下来还是开始我们今天的话题，说说分布式事务，或者说是我眼中的分布式事务，因为每个人可能对其的理解都不一样。

分布式事务是企业集成中的一个技术难点，也是每一个分布式系统架构中都会涉及到的一个东西，特别是在微服务架构中，几乎可以说是无法避免，本文就分布式事务来简单聊一下。

数据库事务

在说分布式事务之前，我们先从数据库事务说起。 数据库事务可能大家都很熟悉，在开发过程中也会经常使用到。但是即使如此，可能对于一些细节问题，很多人仍然不清楚。比如很多人都知道数据库事务的几个特性：原子性(Atomicity )、一致性( Consistency )、隔离性或独立性( Isolation)和持久性(Durabilily)，简称就是ACID。但是再往下比如问到隔离性指的是什么的时候可能就不知道了，或者是知道隔离性是什么但是再问到数据库实现隔离的都有哪些级别，或者是每个级别他们有什么区别的时候可能就不知道了。

本文并不打算介绍这些数据库事务的这些东西，有兴趣可以搜索一下相关资料。不过有一个知识点我们需要了解，就是假如数据库在提交事务的时候突然断电，那么它是怎么样恢复的呢？ 为什么要提到这个知识点呢？ 因为分布式系统的核心就是处理各种异常情况，这也是分布式系统复杂的地方，因为分布式的网络环境很复杂，这种“断电”故障要比单机多很多，所以我们在做分布式系统的时候，最先考虑的就是这种情况。这些异常可能有 机器宕机、网络异常、消息丢失、消息乱序、数据错误、不可靠的TCP、存储数据丢失、其他异常等等...

我们接着说本地事务数据库断电的这种情况，它是怎么保证数据一致性的呢？我们使用SQL Server来举例，我们知道我们在使用 SQL Server 数据库是由两个文件组成的，一个数据库文件和一个日志文件，通常情况下，日志文件都要比数据库文件大很多。数据库进行任何写入操作的时候都是要先写日志的，同样的道理，我们在执行事务的时候数据库首先会记录下这个事务的redo操作日志，然后才开始真正操作数据库，在操作之前首先会把日志文件写入磁盘，那么当突然断电的时候，即使操作没有完成，在重新启动数据库时候，数据库会根据当前数据的情况进行undo回滚或者是redo前滚，这样就保证了数据的强一致性。

 

 

分布式理论

当我们的单个数据库的性能产生瓶颈的时候，我们可能会对数据库进行分区，这里所说的分区指的是物理分区，分区之后可能不同的库就处于不同的服务器上了，这个时候单个数据库的ACID已经不能适应这种情况了，而在这种ACID的集群环境下，再想保证集群的ACID几乎是很难达到，或者即使能达到那么效率和性能会大幅下降，最为关键的是再很难扩展新的分区了，这个时候如果再追求集群的ACID会导致我们的系统变得很差，这时我们就需要引入一个新的理论原则来适应这种集群的情况，就是 CAP 原则或者叫CAP定理，那么CAP定理指的是什么呢？

CAP定理

CAP定理是由加州大学伯克利分校Eric Brewer教授提出来的，他指出WEB服务无法同时满足一下3个属性：

• 一致性(Consistency) ： 客户端知道一系列的操作都会同
• • 一致性(Consistency) ： 客户端知道一系列的操作都会同时发生(生效)
  • 可用性(Availability) ： 每个操作都必须以可预期的响应结束
  • 分区容错性(Partition tolerance) ： 即使出现单个组件无法可用,操作依然可以完成

  具体地讲在分布式系统中，在任何数据库设计中，一个Web应用至多只能同时支持上面的两个属性。显然，任何横向扩展策略都要依赖于数据分区。因此，设计人员必须在一致性与可用性之间做出选择。

  这个定理在迄今为止的分布式系统中都是适用的！ 为什么这么说呢？

  这个时候有同学可能会把数据库的2PC（两阶段提交）搬出来说话了。OK，我们就来看一下数据库的两阶段提交。

  对数据库分布式事务有了解的同学一定知道数据库支持的2PC，又叫做 XA Transactions。

  MySQL从5.5版本开始支持，SQL Server 2005 开始支持，Oracle 7 开始支持。

  其中，XA 是一个两阶段提交协议，该协议分为以下两个阶段：

  • 第一阶段：事务协调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。

  其中，如果有任何一个数据库否决此次提交，那么所有数据库都会被要求回滚它们在此事务中的那部分信息。这样做的缺陷是什么呢? 咋看之下我们可以在数据库分区之间获得一致性。

  如果CAP 定理是对的，那么它一定会影响到可用性。

  如果说系统的可用性代表的是执行某项操作相关所有组件的可用性的和。那么在两阶段提交的过程中，可用性就代表了涉及到的每一个数据库中可用性的和。我们假设两阶段提交的过程中每一个数据库都具有99.9%的可用性，那么如果两阶段提交涉及到两个数据库，这个结果就是99.8%。根据系统可用性计算公式，假设每个月43200分钟，99.9%的可用性就是43157分钟, 99.8%的可用性就是43114分钟，相当于每个月的宕机时间增加了43分钟。

  以上，可以验证出来，CAP定理从理论上来讲是正确的，CAP我们先看到这里，等会再接着说。

  BASE理论

  在分布式系统中，我们往往追求的是可用性，它的重要程序比一致性要高，那么如何实现高可用性呢？ 前人已经给我们提出来了另外一个理论，就是BASE理论，它是用来对CAP定理进行进一步扩充的。BASE理论指的是：

  • Basically Available（基本可用）
  • Soft state（软状态）
  • Eventually consistent（最终一致性）

  BASE理论是对CAP中的一致性和可用性进行一个权衡的结果，理论的核心思想就是：我们无法做到强一致，但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性（Eventual consistency）。

  有了以上理论之后，我们来看一下分布式事务的问题。

  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）

  和上一节中提到的数据库XA事务一样，两阶段提交就是使用XA协议的原理，我们可以从下面这个图的流程来很容易的看出中间的一些比如commit和abort的细节。

  

  两阶段提交这种解决方案属于牺牲了一部分可用性来换取的一致性。在实现方面，在 .NET 中，可以借助 TransactionScop 提供的 API 来编程实现分布式系统中的两阶段提交，比如WCF中就有实现这部分功能。不过在多服务器之间，需要依赖于DTC来完成事务一致性，Windows下微软搞的有MSDTC服务，Linux下就比较悲剧了。

  另外说一句，TransactionScop 默认不能用于异步方法之间事务一致，因为事务上下文是存储于当前线程中的，所以如果是在异步方法，需要显式的传递事务上下文。

  优点： 尽量保证了数据的强一致，适合对数据强一致要求很高的关键领域。（其实也不能100%保证强一致）

  缺点： 实现复杂，牺牲了可用性，对性能影响较大，不适合高并发高性能场景，如果分布式系统跨接口调用，目前 .NET 界还没有实现方案。

  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：

  • 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，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。