作者：京東科技 苗元

背景

隨著業(yè)務(wù)的快速發(fā)展、業(yè)務(wù)復(fù)雜度越來越高，傳統(tǒng)單體應(yīng)用逐漸暴露出了一些問題，例如開發(fā)效率低、可維護(hù)性差、架構(gòu)擴(kuò)展性差、部署不靈活、健壯性差等等。而微服務(wù)架構(gòu)是將單個服務(wù)拆分成一系列小服務(wù)，且這些小服務(wù)都擁有獨(dú)立的進(jìn)程，彼此獨(dú)立，很好地解決了傳統(tǒng)單體應(yīng)用的上述問題，但是在微服務(wù)架構(gòu)下如何保證事務(wù)的一致性呢？

1、事務(wù)的介紹

1.1 事務(wù)

1.1.1 事務(wù)的產(chǎn)生

數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)是共享資源，因此數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)通常要支持多個用戶的或不同應(yīng)用程序的訪問，并且各個訪問進(jìn)程都是獨(dú)立執(zhí)行的，這樣就有可能出現(xiàn)并發(fā)存取數(shù)據(jù)的現(xiàn)象，這里有點(diǎn)類似Java開發(fā)中的多線程安全問題（解決共享變量安全存取問題），如果不采取一定措施會出現(xiàn)數(shù)據(jù)異常的情況。列舉一個簡單的經(jīng)典案例：比如用戶用銀行卡的錢還京東白條，銀行卡扣款成功了，但是白條因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)或者系統(tǒng)問題沒有還款成功，就會出大問題，這時候我們就需要使用事務(wù)。

1.1.2 事務(wù)的概念

事務(wù)是數(shù)據(jù)庫操作的最小工作單元，是作為單個邏輯工作單元執(zhí)行的一系列操作；這些操作作為一個整體一起向系統(tǒng)提交，要么都執(zhí)行、要么都不執(zhí)行；事務(wù)是一組不可再分割的操作集合（工作邏輯單元）。例如：在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，一個事務(wù)可以是一條SQL語句，一組SQL語句或整個程序。

1.1.3 事務(wù)的特性

事務(wù)的四大特征主要是：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability），這四大特征大家或多或少都聽說過，這里我做下簡單介紹。

（1）原子性（Atomicity）：事務(wù)內(nèi)的操作要么全部成功，要么全部失敗，不會在中間的某個環(huán)節(jié)結(jié)束。假如所有的操作都成功了，那么事務(wù)是成功的，只要其中任何一個操作失敗，那么事務(wù)會進(jìn)行回滾，回滾到操作最初的狀態(tài)。

begin transaction;

update activity_acount set money = money-100 where name = '小明'；

update activity_acount set money = money+100 where name = '小紅'；

commit transaction；

（2）一致性（Consistency）：事務(wù)的執(zhí)行使數(shù)據(jù)從一個狀態(tài)轉(zhuǎn)換為另一個狀態(tài)，但是對于整個數(shù)據(jù)的完整性保持穩(wěn)定。換一種說法是數(shù)據(jù)按照預(yù)期生效，數(shù)據(jù)的狀態(tài)是預(yù)期的狀態(tài)。比如數(shù)據(jù)庫在一個事務(wù)執(zhí)行之前和執(zhí)行之后，都必須處于一致性狀態(tài)，如果事務(wù)執(zhí)行失敗，那么需要自動回滾到原始狀態(tài)，也就是事務(wù)一旦提交，其他事務(wù)查看到的結(jié)果一致，事務(wù)一旦回滾，其他事務(wù)也只能看到回滾前的狀態(tài)。

舉個通俗一點(diǎn)的例子：小明給小紅轉(zhuǎn)賬100元，轉(zhuǎn)賬前和轉(zhuǎn)賬后數(shù)據(jù)是正確的狀態(tài)，這叫一致性，如果小紅沒有收到100元或者收到金額少于100元，這就出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯誤，就沒有達(dá)到一致性。

（3）隔離性（Isolation）：在并發(fā)環(huán)境中，不同事務(wù)同事修改相同的數(shù)據(jù)時，一個未完成的事務(wù)不會影響另外一個未完成的事務(wù)。

例如當(dāng)多個用戶并發(fā)訪問數(shù)據(jù)庫時，比如操作同一張表時，數(shù)據(jù)庫為每一個用戶開啟的事務(wù)，不能被其他事務(wù)的操作所干擾，多個并發(fā)事務(wù)之間要相互隔離。

（4）持久性（Durability）：事務(wù)一旦提交，其修改的數(shù)據(jù)將永遠(yuǎn)保存到數(shù)據(jù)庫中，改變是永久性，即使接下來數(shù)據(jù)庫發(fā)生故障也不應(yīng)對其有任何影響。

通俗一點(diǎn)例子：A卡里有2000塊錢，當(dāng)A從卡里取出500，在不考慮外界因素干擾的情況下，那么A的卡里只能剩1500。不存在取了500塊錢后，卡里一會剩1400，一會剩1500，一會剩1600的情況。

1.1.4 Mysql隔離級別

如果不考慮事務(wù)隔離性產(chǎn)生問題：臟讀、不可重復(fù)讀和幻讀。

Mysql隔離級別分為4種：Read Uncommitted（讀取未提交的）、Read Committed（讀取提交的）、Repeatable Red（可重復(fù)讀）、Serializaable（串行化）

（1）Read Uncommitted是隔離級別最低的一種事務(wù)級別。在這種隔離級別下，一個事務(wù)會讀到另一個事務(wù)更新后但未提交的數(shù)據(jù)，如果另一個事務(wù)回滾，那么當(dāng)前事務(wù)讀到的數(shù)據(jù)就是臟數(shù)據(jù)，這就是臟讀（Dirty Read）。

（2）在Read Committed隔離級別下，一個事務(wù)可能會遇到不可重復(fù)讀（Non Repeatable Read）的問題。不可重復(fù)讀是指，在一個事務(wù)內(nèi)，多次讀同一數(shù)據(jù)，在這個事務(wù)還沒有結(jié)束時，如果另一個事務(wù)恰好修改了這個數(shù)據(jù)，那么，在第一個事務(wù)中，兩次讀取的數(shù)據(jù)就可能不一致。

（3）在Repeatable Read隔離級別下，一個事務(wù)可能會遇到幻讀（Phantom Read）的問題?；米x是指，在一個事務(wù)中，第一次查詢某條記錄，發(fā)現(xiàn)沒有，但是，當(dāng)試圖更新這條不存在的記錄時，竟然能成功，并且，再次讀取同一條記錄，它就神奇地出現(xiàn)了，就好象發(fā)生了幻覺一樣。

（4）Serializable是最嚴(yán)格的隔離級別。在Serializable隔離級別下，所有事務(wù)按照次序依次執(zhí)行，因此，臟讀、不可重復(fù)讀、幻讀都不會出現(xiàn)。雖然Serializable隔離級別下的事務(wù)具有最高的安全性，但是，由于事務(wù)是串行執(zhí)行，所以效率會大大下降，應(yīng)用程序的性能會急劇降低。如果沒有特別重要的情景，一般都不會使用Serializable隔離級別。

如果沒有指定隔離級別，數(shù)據(jù)庫就會使用默認(rèn)的隔離級別。在MySQL中，如果使用InnoDB，默認(rèn)的隔離級別是Repeatable Read。

1.1.5 啟動事務(wù)

在說明啟動事務(wù)之前，首先大家先想一下事務(wù)的傳播行為，事務(wù)傳播行為用于解決兩個被事務(wù)管理的方法互相調(diào)用問題。實(shí)際開發(fā)中將事務(wù)在service控制，如以下方法調(diào)用存在傳播行為，如果serviceB也會產(chǎn)生一個代理對象，同時也會進(jìn)行事務(wù)管理，執(zhí)行serviceA和serviceB分別開啟事務(wù)，上邊的serviceA中funA方法內(nèi)容不處于一個事務(wù)中了。

class serviceA{
    //此方法進(jìn)行事務(wù)控制
    funA(){
        //在此方法中操作多個dao的操作，處于一個事務(wù)中
        userDao.insertUser();
        orderDao.insertOrder();
        //如果在這里調(diào)用另一個service的方法，此時存在事務(wù)傳播
        serviceB.funB();
    }
}
class serviceB{
    funB(){
    }
}

解決方案就是，在啟動類上添加注解 @EnableTransactionManagement，在執(zhí)行事務(wù)的方法上面使用 @Transactional（isolation = Isolation.DEFAULT，propagation = Propagation.REQUIRED）設(shè)置隔離界別與事務(wù)傳播。默認(rèn)就是REQUIRED。

Spring的聲明式事務(wù)為事務(wù)傳播定義了幾個級別，默認(rèn)傳播級別就是REQUIRED，它的意思是，如果當(dāng)前沒有事務(wù)，就創(chuàng)建一個新事務(wù)，如果當(dāng)前有事務(wù)，就加入到當(dāng)前事務(wù)中執(zhí)行。其余的還有：

1.SUPPORTS：表示如果有事務(wù)，就加入到當(dāng)前事務(wù)，如果沒有，那也不開啟事務(wù)執(zhí)行。這種傳播級別可用于查詢方法，因?yàn)镾ELECT語句既可以在事務(wù)內(nèi)執(zhí)行，也可以不需要事務(wù)；

2.MANDATORY：表示必須要存在當(dāng)前事務(wù)并加入執(zhí)行，否則將拋出異常。這種傳播級別可用于核心更新邏輯，比如用戶余額變更，它總是被其他事務(wù)方法調(diào)用，不能直接由非事務(wù)方法調(diào)用；

3.REQUIRES_NEW：表示不管當(dāng)前有沒有事務(wù)，都必須開啟一個新的事務(wù)執(zhí)行。如果當(dāng)前已經(jīng)有事務(wù)，那么當(dāng)前事務(wù)會掛起，等新事務(wù)完成后，再恢復(fù)執(zhí)行；

4.NOT_SUPPORTED：表示不支持事務(wù)，如果當(dāng)前有事務(wù)，那么當(dāng)前事務(wù)會掛起，等這個方法執(zhí)行完成后，再恢復(fù)執(zhí)行；

5.NEVER：和NOT_SUPPORTED相比，它不但不支持事務(wù)，而且在監(jiān)測到當(dāng)前有事務(wù)時，會拋出異常拒絕執(zhí)行；

6.NESTED：表示如果當(dāng)前有事務(wù)，則開啟一個嵌套級別事務(wù)，如果當(dāng)前沒有事務(wù)，則開啟一個新事務(wù)。

1.2 本地事務(wù)

1.2.1 本地事務(wù)定義

定義：在單體應(yīng)用中，我們執(zhí)行多個業(yè)務(wù)操作使用的是同一個連接，操作同一個數(shù)據(jù)庫，操作不同表，一旦有異常我們可以整體回滾。

其實(shí)在介紹事務(wù)的定義中，也介紹了一部分本地事務(wù)。本地事務(wù)通過ACID保證數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性，在我們實(shí)際開發(fā)過程中，我們或多或少都使用了本地事務(wù)。例如，MySQL事務(wù)處理使用begin開始事務(wù)、rollback回滾事務(wù)、commit確認(rèn)事務(wù)。事務(wù)提交后，通過redo log記錄變更，通過undo log 在失敗時進(jìn)行回滾，保證事務(wù)原子性。在我們?nèi)粘Ｊ褂肑ava語言開發(fā)時，都接觸過Spring，Spring使用@Transactional注解就可以實(shí)現(xiàn)事務(wù)功能，前面我們也介紹過了。事實(shí)上，Spring封裝了這些細(xì)節(jié)，在生成相關(guān)的Bean的時候，在需要注入相關(guān)的帶有@Transactional注解的Bean時候用代理去注入，在代理中開啟提交/回滾事務(wù)。

1.2.2 本地事務(wù)的缺點(diǎn)

隨著業(yè)務(wù)的高速發(fā)展，面對海量數(shù)據(jù)，例如，上千萬甚至上億的數(shù)據(jù)，查詢一次所花費(fèi)的時間會變長，甚至?xí)斐蓴?shù)據(jù)庫的單點(diǎn)壓力。因此，我們就要考慮分庫與分表方案了。分庫與分表的目的在于，減小數(shù)據(jù)庫的單庫單表負(fù)擔(dān)，提高查詢性能，縮短查詢時間。這里，我們先來看下單庫拆分的場景。事實(shí)上，分表策略可以歸納為垂直拆分和水平拆分。垂直拆分，把表的字段進(jìn)行拆分，即一張字段比較多的表拆分為多張表，這樣使得行數(shù)據(jù)變小。一方面，可以減少客戶端程序和數(shù)據(jù)庫之間的網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)淖止?jié)數(shù)，因?yàn)樯a(chǎn)環(huán)境共享同一個網(wǎng)絡(luò)帶寬，隨著并發(fā)查詢的增多，有可能造成帶寬瓶頸從而造成阻塞。另一方面，一個數(shù)據(jù)塊能存放更多的數(shù)據(jù)，在查詢時就會減少 I/O 次數(shù)。水平拆分，把表的行進(jìn)行拆分。因?yàn)楸淼男袛?shù)超過幾百萬行時，就會變慢，這時可以把一張的表的數(shù)據(jù)拆成多張表來存放。水平拆分，有許多策略，例如，取模分表，時間維度分表等。這種場景下，雖然我們根據(jù)特定規(guī)則分表了，我們?nèi)匀豢梢允褂帽镜厥聞?wù)。

但是，庫內(nèi)分表，僅僅是解決了單表數(shù)據(jù)過大的問題，但并沒有把單表的數(shù)據(jù)分散到不同的物理機(jī)上，因此并不能減輕 MySQL 服務(wù)器的壓力，仍然存在同一個物理機(jī)上的資源競爭和瓶頸，包括 CPU、內(nèi)存、磁盤 IO、網(wǎng)絡(luò)帶寬等。對于分庫拆分的場景，它把一張表的數(shù)據(jù)劃分到不同的數(shù)據(jù)庫，多個數(shù)據(jù)庫的表結(jié)構(gòu)一樣。此時，如果我們根據(jù)一定規(guī)則將我們需要使用事務(wù)的數(shù)據(jù)路由到相同的庫中，可以通過本地事務(wù)保證其強(qiáng)一致性。但是，對于按照業(yè)務(wù)和功能劃分的垂直拆分，它將把業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分別放到不同的數(shù)據(jù)庫中。這里，拆分后的系統(tǒng)就會遇到數(shù)據(jù)的一致性問題，因?yàn)槲覀冃枰ㄟ^事務(wù)保證的數(shù)據(jù)分散在不同的數(shù)據(jù)庫中，而每個數(shù)據(jù)庫只能保證自己的數(shù)據(jù)可以滿足 ACID 保證強(qiáng)一致性，但是在分布式系統(tǒng)中，它們可能部署在不同的服務(wù)器上，只能通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信，因此無法準(zhǔn)確的知道其他數(shù)據(jù)庫中的事務(wù)執(zhí)行情況。

此外，不僅僅在跨庫調(diào)用存在本地事務(wù)無法解決的問題，隨著微服務(wù)的落地中，每個服務(wù)都有自己的數(shù)據(jù)庫，并且數(shù)據(jù)庫是相互獨(dú)立且透明的。那如果服務(wù) A 需要獲取服務(wù) B 的數(shù)據(jù)，就存在跨服務(wù)調(diào)用，如果遇到服務(wù)宕機(jī)，或者網(wǎng)絡(luò)連接異常、同步調(diào)用超時等場景就會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不一致，這個也是一種分布式場景下需要考慮數(shù)據(jù)一致性問題。

當(dāng)業(yè)務(wù)量級擴(kuò)大之后的分庫，以及微服務(wù)落地之后的業(yè)務(wù)服務(wù)化，都會產(chǎn)生分布式數(shù)據(jù)不一致的問題。既然本地事務(wù)無法滿足需求，因此就需要分布式事務(wù)。

2、分布式事務(wù)定義

分布式事務(wù)定義：我們可以簡單地理解，它就是為了保證不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)一致性的事務(wù)解決方案。這里，我們有必要先來了解下 CAP 原則和 BASE 理論。CAP 原則是 Consistency（一致性）、Availablity（可用性）和 Partition-tolerance（分區(qū)容錯性）的縮寫，它是分布式系統(tǒng)中的平衡理論。在分布式系統(tǒng)中，一致性要求所有節(jié)點(diǎn)每次讀操作都能保證獲取到最新數(shù)據(jù)；可用性要求無論任何故障產(chǎn)生后都能保證服務(wù)仍然可用；分區(qū)容錯性要求被分區(qū)的節(jié)點(diǎn)可以正常對外提供服務(wù)。事實(shí)上，任何系統(tǒng)只可同時滿足其中二個，無法三者兼顧。對于分布式系統(tǒng)而言，分區(qū)容錯性是一個最基本的要求。那么，如果選擇了一致性和分區(qū)容錯性，放棄可用性，那么網(wǎng)絡(luò)問題會導(dǎo)致系統(tǒng)不可用。如果選擇可用性和分區(qū)容錯性，放棄一致性，不同的節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)不能及時同步數(shù)據(jù)而導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不一致。

此時，BASE 理論針對一致性和可用性提出了一個方案，BASE 是 Basically Available（基本可用）、Soft-state（軟狀態(tài)）和 Eventually Consistent（最終一致性）的縮寫，它是最終一致性的理論支撐。簡單地理解，在分布式系統(tǒng)中，允許損失部分可用性，并且不同節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)同步的過程存在延時，但是在經(jīng)過一段時間的修復(fù)后，最終能夠達(dá)到數(shù)據(jù)的最終一致性。BASE 強(qiáng)調(diào)的是數(shù)據(jù)的最終一致性。相比于 ACID 而言，BASE 通過允許損失部分一致性來獲得可用性。

現(xiàn)在比較常用的分布式事務(wù)解決方案，包括強(qiáng)一致性的兩階段提交協(xié)議，三階段提交協(xié)議，以及最終一致性的可靠事件模式、補(bǔ)償模式，TCC 模式。

3、分布式事務(wù)-強(qiáng)一致性解決方案

3.1 二階段提交協(xié)議

在分布式系統(tǒng)中，每個數(shù)據(jù)庫只能保證自己的數(shù)據(jù)可以滿足 ACID 保證強(qiáng)一致性，但是它們可能部署在不同的服務(wù)器上，只能通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信，因此無法準(zhǔn)確的知道其他數(shù)據(jù)庫中的事務(wù)執(zhí)行情況。因此，為了解決多個節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)調(diào)問題，就需要引入一個協(xié)調(diào)者負(fù)責(zé)控制所有節(jié)點(diǎn)的操作結(jié)果，要么全部成功，要么全部失敗。其中，XA 協(xié)議是一個分布式事務(wù)協(xié)議，它有兩個角色：事務(wù)管理者和資源管理者。這里，我們可以把事務(wù)管理者理解為協(xié)調(diào)者，而資源管理者理解為參與者。

XA 協(xié)議通過二階段提交協(xié)議保證強(qiáng)一致性。

二階段提交協(xié)議，顧名思義，它具有兩個階段：第一階段準(zhǔn)備，第二階段提交。這里，事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）主要負(fù)責(zé)控制所有節(jié)點(diǎn)的操作結(jié)果，包括準(zhǔn)備流程和提交流程。第一階段，事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）向資源管理者（參與者）發(fā)起準(zhǔn)備指令，詢問資源管理者（參與者）預(yù)提交是否成功。如果資源管理者（參與者）可以完成，就會執(zhí)行操作，并不提交，最后給出自己響應(yīng)結(jié)果，是預(yù)提交成功還是預(yù)提交失敗。第二階段，如果全部資源管理者（參與者）都回復(fù)預(yù)提交成功，資源管理者（參與者）正式提交命令。如果其中有一個資源管理者（參與者）回復(fù)預(yù)提交失敗，則事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）向所有的資源管理者（參與者）發(fā)起回滾命令。舉個案例，現(xiàn)在我們有一個事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者），三個資源管理者（參與者），那么這個事務(wù)中我們需要保證這三個參與者在事務(wù)過程中的數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性。首先，事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）發(fā)起準(zhǔn)備指令預(yù)判它們是否已經(jīng)預(yù)提交成功了，如果全部回復(fù)預(yù)提交成功，那么事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）正式發(fā)起提交命令執(zhí)行數(shù)據(jù)的變更。

注意的是，雖然二階段提交協(xié)議為保證強(qiáng)一致性提出了一套解決方案，但是仍然存在一些問題。其一，事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）主要負(fù)責(zé)控制所有節(jié)點(diǎn)的操作結(jié)果，包括準(zhǔn)備流程和提交流程，但是整個流程是同步的，所以事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）必須等待每一個資源管理者（參與者）返回操作結(jié)果后才能進(jìn)行下一步操作。這樣就非常容易造成同步阻塞問題。其二，單點(diǎn)故障也是需要認(rèn)真考慮的問題。事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）和資源管理者（參與者）都可能出現(xiàn)宕機(jī)，如果資源管理者（參與者）出現(xiàn)故障則無法響應(yīng)而一直等待，事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）出現(xiàn)故障則事務(wù)流程就失去了控制者，換句話說，就是整個流程會一直阻塞，甚至極端的情況下，一部分資源管理者（參與者）數(shù)據(jù)執(zhí)行提交，一部分沒有執(zhí)行提交，也會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致性。此時，讀者會提出疑問：這些問題應(yīng)該都是小概率情況，一般是不會產(chǎn)生的？是的，但是對于分布式事務(wù)場景，我們不僅僅需要考慮正常邏輯流程，還需要關(guān)注小概率的異常場景，如果我們對異常場景缺乏處理方案，可能就會出現(xiàn)數(shù)據(jù)的不一致性，那么后期靠人工干預(yù)處理，會是一個成本非常大的任務(wù)，此外，對于交易的核心鏈路也許就不是數(shù)據(jù)問題，而是更加嚴(yán)重的資損問題。

3.2 三階段提交協(xié)議

二階段提交協(xié)議諸多問題，因此三階段提交協(xié)議就要登上舞臺了。三階段提交協(xié)議是二階段提交協(xié)議的改良版本，它與二階段提交協(xié)議不同之處在于，引入了超時機(jī)制解決同步阻塞問題，此外加入了預(yù)備階段盡可能提早發(fā)現(xiàn)無法執(zhí)行的資源管理者（參與者）并且終止事務(wù)，如果全部資源管理者（參與者）都可以完成，才發(fā)起第二階段的準(zhǔn)備和第三階段的提交。否則，其中任何一個資源管理者（參與者）回復(fù)執(zhí)行失敗或者超時等待，那么就終止事務(wù)?？偨Y(jié)一下，三階段提交協(xié)議包括：第一階段預(yù)備，第二階段準(zhǔn)備，第二階段提交。

這里可能大家有點(diǎn)蒙，我再詳細(xì)講解一下三階段提交的整體流程。

3PC主要是為了解決兩階段提交協(xié)議的單點(diǎn)故障問題和縮小參與者阻塞范圍。 引入?yún)⑴c節(jié)點(diǎn)的超時機(jī)制之外，3PC把2PC的準(zhǔn)備階段分成事務(wù)詢問（該階段不會阻塞）和事務(wù)預(yù)提交,則三個階段分別為CanCommit、PreCommit、DoCommit。

（1）第一階段（CanCommit 階段）

類似于2PC的準(zhǔn)備（第一）階段。協(xié)調(diào)者向參與者發(fā)送commit請求，參與者如果可以提交就返回Yes響應(yīng)，否則返回No響應(yīng)。

1.事務(wù)詢問：
	協(xié)調(diào)者向參與者發(fā)送CanCommit請求。詢問是否可以執(zhí)行事務(wù)提交操作。然后開始等待參與者的響應(yīng)。
2.響應(yīng)反饋
	參與者接到CanCommit請求之后，正常情況下，
	如果其自身認(rèn)為可以順利執(zhí)行事務(wù)，則返回Yes響應(yīng)，并進(jìn)入預(yù)備狀態(tài)。
	否則反饋No。

（2）第二階段（PreCommit 階段）

協(xié)調(diào)者根據(jù)參與者的反應(yīng)情況來決定是否可以記性事務(wù)的PreCommit操作。根據(jù)響應(yīng)情況，有以下兩種可能：

如果響應(yīng)Yes，則：

1.發(fā)送預(yù)提交請求：
	協(xié)調(diào)者向參與者發(fā)送PreCommit請求，并進(jìn)入Prepared階段。

2.事務(wù)預(yù)提交
	參與者接收到PreCommit請求后，會執(zhí)行事務(wù)操作，并將undo和redo信息記錄到事務(wù)日志中。

3.響應(yīng)反饋
	如果參與者成功的執(zhí)行了事務(wù)操作，則返回ACK響應(yīng)，同時開始等待最終指令。

假如有任何一個參與者向協(xié)調(diào)者發(fā)送了No響應(yīng)，或者等待超時之后，協(xié)調(diào)者都沒有接到參與者的響應(yīng)，那么就執(zhí)行事務(wù)的中斷。則有：

1.發(fā)送中斷請求：
	協(xié)調(diào)者向所有參與者發(fā)送abort請求。

2.中斷事務(wù)
	參與者收到來自協(xié)調(diào)者的abort請求之后（或超時之后，仍未收到協(xié)調(diào)者的請求），執(zhí)行事務(wù)的中斷。

（3）第三階段（doCommit 階段）

該階段進(jìn)行真正的事務(wù)提交，也可以分為執(zhí)行提交和中斷事務(wù)兩種情況。

如果執(zhí)行成功，則有如下操作：

1.發(fā)送提交請求
	協(xié)調(diào)者接收到參與者發(fā)送的ACK響應(yīng)，那么它將從預(yù)提交狀態(tài)進(jìn)入到提交狀態(tài)。
	并向所有參與者發(fā)送doCommit請求。

2.事務(wù)提交
	參與者接收到doCommit請求之后，執(zhí)行正式的事務(wù)提交。
	并在完成事務(wù)提交之后釋放所有事務(wù)資源。

3.響應(yīng)反饋
	事務(wù)提交完之后，向協(xié)調(diào)者發(fā)送ACK響應(yīng)。

4.完成事務(wù)
	協(xié)調(diào)者接收到所有參與者的ACK響應(yīng)之后，完成事務(wù)。

協(xié)調(diào)者沒有接收到參與者發(fā)送的ACK響應(yīng)（可能是接受者發(fā)送的不是ACK響應(yīng)，也可能響應(yīng)超時），那么就會執(zhí)行中斷事務(wù)（注意這是沒有收到二段段最后的ACK，這里要理解清楚）。則有如下操作：

1.發(fā)送中斷請求
	協(xié)調(diào)者向所有參與者發(fā)送abort請求

2.事務(wù)回滾
	參與者接收到abort請求之后，利用其在階段二記錄的undo信息來執(zhí)行事務(wù)的回滾操作，
	并在完成回滾之后釋放所有的事務(wù)資源。

3.反饋結(jié)果
	參與者完成事務(wù)回滾之后，向協(xié)調(diào)者發(fā)送ACK消息

4.中斷事務(wù)
	協(xié)調(diào)者接收到參與者反饋的ACK消息之后，執(zhí)行事務(wù)的中斷。

最關(guān)鍵的****：在doCommit階段，如果參與者無法及時接收到來自協(xié)調(diào)者的doCommit或者rebort請求時（1、協(xié)調(diào)者出現(xiàn)問題；2、協(xié)調(diào)者和參與者出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障），會在等待超時之后，會繼續(xù)進(jìn)行事務(wù)的提交。（其實(shí)這個應(yīng)該是基于概率來決定的，當(dāng)進(jìn)入第三階段時，說明參與者在第二階段已經(jīng)收到了PreCommit請求，那么協(xié)調(diào)者產(chǎn)生PreCommit請求的前提條件是他在第二階段開始之前，收到所有參與者的CanCommit響應(yīng)都是Yes。（一旦參與者收到了PreCommit，意味他知道大家其實(shí)都同意修改了）所以，一句話概括就是，當(dāng)進(jìn)入第三階段時，由于網(wǎng)絡(luò)超時等原因，雖然參與者沒有收到commit或者abort響應(yīng)，但是它有理由相信：成功提交的幾率很大）

三階段提交協(xié)議很好的解決了二階段提交協(xié)議帶來的問題，是一個非常有參考意義的解決方案。但是，極小概率的場景下可能會出現(xiàn)數(shù)據(jù)的不一致性。因?yàn)槿A段提交協(xié)議引入了超時機(jī)制，一旦參與者無法及時收到來自協(xié)調(diào)者的信息之后，他會默認(rèn)執(zhí)行commit。而不會一直持有事務(wù)資源并處于阻塞狀態(tài)。但是這種機(jī)制也會導(dǎo)致數(shù)據(jù)一致性問題，因?yàn)?，由于網(wǎng)絡(luò)原因，協(xié)調(diào)者發(fā)送的abort響應(yīng)沒有及時被參與者接收到，那么參與者在等待超時之后執(zhí)行了commit操作。這樣就和其他接到abort命令并執(zhí)行回滾的參與者之間存在數(shù)據(jù)不一致的情況。

4、分布式事務(wù)-最終一致性解決方案

4.1 TCC模式

二階段提交協(xié)議和三階段提交協(xié)議很好的解決了分布式事務(wù)的問題，但是在極端情況下仍然存在數(shù)據(jù)的不一致性，此外它對系統(tǒng)的開銷會比較大，引入事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）后，比較容易出現(xiàn)單點(diǎn)瓶頸，以及在業(yè)務(wù)規(guī)模不斷變大的情況下，系統(tǒng)可伸縮性也會存在問題。注意的是，它是同步操作，因此引入事務(wù)后，直到全局事務(wù)結(jié)束才能釋放資源，性能可能是一個很大的問題。因此，在高并發(fā)場景下很少使用。因此，需要另外一種解決方案：TCC 模式。注意的是，很多讀者把二階段提交等同于二階段提交協(xié)議，這個是一個誤區(qū)，事實(shí)上，TCC 模式也是一種二階段提交。

TCC 模式將一個任務(wù)拆分三個操作：Try、Confirm、Cancel。假如，我們有一個 func() 方法，那么在 TCC 模式中，它就變成了 tryFunc()、confirmFunc()、cancelFunc() 三個方法。

在 TCC 模式中，主業(yè)務(wù)服務(wù)負(fù)責(zé)發(fā)起流程，而從業(yè)務(wù)服務(wù)提供 TCC 模式的 Try、Confirm、Cancel 三個操作。其中，還有一個事務(wù)管理器的角色負(fù)責(zé)控制事務(wù)的一致性。例如，我們現(xiàn)在有三個業(yè)務(wù)服務(wù)：交易服務(wù)，庫存服務(wù)，支付服務(wù)。用戶選商品，下訂單，緊接著選擇支付方式進(jìn)行付款，然后這筆請求，交易服務(wù)會先調(diào)用庫存服務(wù)扣庫存，然后交易服務(wù)再調(diào)用支付服務(wù)進(jìn)行相關(guān)的支付操作，然后支付服務(wù)會請求第三方支付平臺創(chuàng)建交易并扣款，這里，交易服務(wù)就是主業(yè)務(wù)服務(wù)，而庫存服務(wù)和支付服務(wù)是從業(yè)務(wù)服務(wù)。

我們再來梳理下，TCC 模式的流程。第一階段主業(yè)務(wù)服務(wù)調(diào)用全部的從業(yè)務(wù)服務(wù)的 Try 操作，并且事務(wù)管理器記錄操作日志。第二階段，當(dāng)全部從業(yè)務(wù)服務(wù)都成功時，再執(zhí)行 Confirm 操作，否則會執(zhí)行 Cancel 逆操作進(jìn)行回滾。

注意****：我們要特別注意操作的冪等性。冪等機(jī)制的核心是保證資源唯一性，例如重復(fù)提交或服務(wù)端的多次重試只會產(chǎn)生一份結(jié)果。支付場景、退款場景，涉及金錢的交易不能出現(xiàn)多次扣款等問題。事實(shí)上，查詢接口用于獲取資源，因?yàn)樗皇遣樵償?shù)據(jù)而不會影響到資源的變化，因此不管調(diào)用多少次接口，資源都不會改變，所以是它是冪等的。而新增接口是非冪等的，因?yàn)檎{(diào)用接口多次，它都將會產(chǎn)生資源的變化。因此，我們需要在出現(xiàn)重復(fù)提交時進(jìn)行冪等處理。

那么，如何保證冪等機(jī)制呢？事實(shí)上，我們有很多實(shí)現(xiàn)方案。其中，一種方案就是常見的創(chuàng)建唯一索引。在數(shù)據(jù)庫中針對我們需要約束的資源字段創(chuàng)建唯一索引，可以防止插入重復(fù)的數(shù)據(jù)。但是，遇到分庫分表的情況是，唯一索引也就不那么好使了，此時，我們可以先查詢一次數(shù)據(jù)庫，然后判斷是否約束的資源字段存在重復(fù)，沒有的重復(fù)時再進(jìn)行插入操作。注意的是，為了避免并發(fā)場景，我們可以通過鎖機(jī)制，例如悲觀鎖與樂觀鎖保證數(shù)據(jù)的唯一性。這里，分布式鎖是一種經(jīng)常使用的方案，它通常情況下是一種悲觀鎖的實(shí)現(xiàn)。但是，很多人經(jīng)常把悲觀鎖、樂觀鎖、分布式鎖當(dāng)作冪等機(jī)制的解決方案，這個是不正確的。除此之外，我們還可以引入狀態(tài)機(jī)，通過狀態(tài)機(jī)進(jìn)行狀態(tài)的約束以及狀態(tài)跳轉(zhuǎn)，確保同一個業(yè)務(wù)的流程化執(zhí)行，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)冪等。

4.2 補(bǔ)償模式

我們提到了重試機(jī)制。事實(shí)上，它也是一種最終一致性的解決方案：我們需要通過最大努力不斷重試，保證數(shù)據(jù)庫的操作最終一定可以保證數(shù)據(jù)一致性，如果最終多次重試失敗可以根據(jù)相關(guān)日志并主動通知開發(fā)人員進(jìn)行手工介入。注意的是，被調(diào)用方需要保證其冪等性。重試機(jī)制可以是同步機(jī)制，例如主業(yè)務(wù)服務(wù)調(diào)用超時或者非異常的調(diào)用失敗需要及時重新發(fā)起業(yè)務(wù)調(diào)用。重試機(jī)制可以大致分為固定次數(shù)的重試策略與固定時間的重試策略。除此之外，我們還可以借助消息隊(duì)列和定時任務(wù)機(jī)制。消息隊(duì)列的重試機(jī)制，即消息消費(fèi)失敗則進(jìn)行重新投遞，這樣就可以避免消息沒有被消費(fèi)而被丟棄，例如 JMQ 可以默認(rèn)允許每條消息最多重試 多少 次，每次重試的間隔時間可以進(jìn)行設(shè)置。定時任務(wù)的重試機(jī)制，我們可以創(chuàng)建一張任務(wù)執(zhí)行表，并增加一個“重試次數(shù)”字段。這種設(shè)計方案中，我們可以在定時調(diào)用時，獲取這個任務(wù)是否是執(zhí)行失敗的狀態(tài)并且沒有超過重試次數(shù)，如果是則進(jìn)行失敗重試。但是，當(dāng)出現(xiàn)執(zhí)行失敗的狀態(tài)并且超過重試次數(shù)時，就說明這個任務(wù)永久失敗了，需要開發(fā)人員進(jìn)行手工介入與排查問題。

除了重試機(jī)制之外，也可以在每次更新的時候進(jìn)行修復(fù)。例如，對于社交互動的點(diǎn)贊數(shù)、收藏數(shù)、評論數(shù)等計數(shù)場景，也許因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)抖動或者相關(guān)服務(wù)不可用，導(dǎo)致某段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)不一致，我們就可以在每次更新的時候進(jìn)行修復(fù)，保證系統(tǒng)經(jīng)過一段較短的時間的自我恢復(fù)和修正，數(shù)據(jù)最終達(dá)到一致。需要注意的是，使用這種解決方案的情況下，如果某條數(shù)據(jù)出現(xiàn)不一致性，但是又沒有再次更新修復(fù)，那么其永遠(yuǎn)都會是異常數(shù)據(jù)。

定時校對也是一種非常重要的解決手段，它采取周期性的進(jìn)行校驗(yàn)操作來保證。關(guān)于定時任務(wù)框架的選型上，業(yè)內(nèi)比較常用的有單機(jī)場景下的 Quartz，以及分布式場景下 Elastic-Job、XXL-JOB、SchedulerX 等分布式定時任務(wù)中間件，咱公司有分布式調(diào)用平臺（ https://schedule.jd.com/ ）。關(guān)于定時校對可以分為兩種場景，一種是未完成的定時重試，例如我們利用定時任務(wù)掃描還未完成的調(diào)用任務(wù)，并通過補(bǔ)償機(jī)制來修復(fù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)最終達(dá)到一致。另一種是定時核對，它需要主業(yè)務(wù)服務(wù)提供相關(guān)查詢接口給從業(yè)務(wù)服務(wù)核對查詢，用于恢復(fù)丟失的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。現(xiàn)在，我們來試想一下電商場景的退款業(yè)務(wù)。在這個退款業(yè)務(wù)中會存在一個退款基礎(chǔ)服務(wù)和自動化退款服務(wù)。此時，自動化退款服務(wù)在退款基礎(chǔ)服務(wù)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)退款能力的增強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)基于多規(guī)則的自動化退款，并且通過消息隊(duì)列接收到退款基礎(chǔ)服務(wù)推送的退款快照信息。但是，由于退款基礎(chǔ)服務(wù)發(fā)送消息丟失或者消息隊(duì)列在多次失敗重試后的主動丟棄，都很有可能造成數(shù)據(jù)的不一致性。因此，我們通過定時從退款基礎(chǔ)服務(wù)查詢核對，恢復(fù)丟失的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)就顯得特別重要了。

4.3 可靠事件模式

在分布式系統(tǒng)中，消息隊(duì)列在服務(wù)端的架構(gòu)中的地位非常重要，主要解決異步處理、系統(tǒng)解耦、流量削峰等問題。多個系統(tǒng)之間如果使用同步通信，則很容易造成阻塞，同時會將這些系統(tǒng)耦合在一起，因此，引入消息隊(duì)列后，一方面解決了同步通信機(jī)制造成的阻塞，另一方面通過消息隊(duì)列實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)解耦。

可靠事件模式，通過引入可靠的消息隊(duì)列，只要保證當(dāng)前的可靠事件投遞并且消息隊(duì)列確保事件傳遞至少一次，那么訂閱這個事件的消費(fèi)者保證事件能夠在自己的業(yè)務(wù)內(nèi)被消費(fèi)即可。這里是否只要引入了消息隊(duì)列就可以解決問題了呢？事實(shí)上，只是引入消息隊(duì)列并不能保證其最終的一致性，因?yàn)榉植际讲渴瓠h(huán)境下都是基于網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信，而網(wǎng)絡(luò)通信過程中，上下游可能因?yàn)楦鞣N原因而導(dǎo)致消息丟失。

其一，主業(yè)務(wù)服務(wù)發(fā)送消息時可能因?yàn)橄㈥?duì)列無法使用而發(fā)生失敗。對于這種情況，我們可以讓主業(yè)務(wù)服務(wù)（生產(chǎn)者）發(fā)送消息，再進(jìn)行業(yè)務(wù)調(diào)用來確保。一般的做法是，主業(yè)務(wù)服務(wù)將要發(fā)送的消息持久化到本地數(shù)據(jù)庫，設(shè)置標(biāo)志狀態(tài)為“待發(fā)送”狀態(tài)，然后把消息發(fā)送給消息隊(duì)列，消息隊(duì)列先向主業(yè)務(wù)服務(wù)（生產(chǎn)者）返回消息隊(duì)列的響應(yīng)結(jié)果，然后主業(yè)務(wù)服務(wù)判斷響應(yīng)結(jié)果執(zhí)行之后的業(yè)務(wù)處理。如果響應(yīng)失敗，則放棄之后的業(yè)務(wù)處理，設(shè)置本地的持久化消息標(biāo)志狀態(tài)為“失敗”狀態(tài)。否則，執(zhí)行后續(xù)的業(yè)務(wù)處理，設(shè)置本地的持久化消息標(biāo)志狀態(tài)為“已發(fā)送”狀態(tài)。

此外，消息隊(duì)列接收消息后，也可能從業(yè)務(wù)服務(wù)（消費(fèi)者）宕機(jī)而無法消費(fèi)。JMQ有ACK機(jī)制，如果消費(fèi)失敗，會重試，如果成功，會從消息隊(duì)列中刪除此條消息。那么，消息隊(duì)列如果一直重試失敗而無法投遞，會在一定次數(shù)之后主動丟棄，當(dāng)然我們也可以設(shè)置為一直重試，這種方式不推薦。我們需要如何解決呢？我們在上個步驟中，主業(yè)務(wù)服務(wù)已經(jīng)將要發(fā)送的消息持久化到本地數(shù)據(jù)庫。因此，從業(yè)務(wù)服務(wù)消費(fèi)成功后，它也會向消息隊(duì)列發(fā)送一個通知消息，此時它是一個消息的生產(chǎn)者。主業(yè)務(wù)服務(wù)（消費(fèi)者）接收到消息后，最終把本地的持久化消息標(biāo)志狀態(tài)為“完成”狀態(tài)。這就是使用“正反向消息機(jī)制”確保了消息隊(duì)列可靠事件投遞。當(dāng)然，補(bǔ)償機(jī)制也是必不可少的。定時任務(wù)會從數(shù)據(jù)庫掃描在一定時間內(nèi)未完成的消息并重新投遞。大家也可能會說，消費(fèi)成功之后可以用RPC調(diào)用主業(yè)務(wù)服務(wù)，首先這樣主業(yè)務(wù)服務(wù)要額外提供一個RPC的接口；另外也會對從業(yè)務(wù)服務(wù)造成業(yè)務(wù)的復(fù)雜度和耗時影響。這里要注意從業(yè)務(wù)服務(wù)要保證冪等性。

了解了“可靠事件模式”的方法論后，現(xiàn)在我們來看一個真實(shí)的案例來加深理解。首先，當(dāng)用戶發(fā)起退款后，自動化退款服務(wù)會收到一個退款的事件消息，此時，如果這筆退款符合自動化退款策略的話，自動化退款服務(wù)會先寫入本地數(shù)據(jù)庫持久化這筆退款快照，緊接著，發(fā)送一條執(zhí)行退款的消息投遞到給消息隊(duì)列，消息隊(duì)列接受到消息后返回響應(yīng)成功結(jié)果，那么自動化退款服務(wù)就可以執(zhí)行后續(xù)的業(yè)務(wù)邏輯。與此同時，消息隊(duì)列異步地把消息投遞給退款基礎(chǔ)服務(wù)，然后退款基礎(chǔ)服務(wù)執(zhí)行自己業(yè)務(wù)相關(guān)的邏輯，執(zhí)行失敗與否由退款基礎(chǔ)服務(wù)自我保證，如果執(zhí)行成功則發(fā)送一條執(zhí)行退款成功消息投遞到給消息隊(duì)列。最后，定時任務(wù)會從數(shù)據(jù)庫掃描在一定時間內(nèi)未完成的消息并重新投遞。這里，需要注意的是，自動化退款服務(wù)持久化的退款快照可以理解為需要確保投遞成功的消息，由“正反向消息機(jī)制”和“定時任務(wù)”確保其成功投遞。此外，真正的退款出賬邏輯在退款基礎(chǔ)服務(wù)來保證，因此它要保證冪等性。當(dāng)出現(xiàn)執(zhí)行失敗的狀態(tài)并且超過重試次數(shù)時，就說明這個任務(wù)永久失敗了，需要開發(fā)人員進(jìn)行手工介入與排查問題。

總結(jié)一下，引入了消息隊(duì)列并不能保證可靠事件投遞，換句話說，由于網(wǎng)絡(luò)等各種原因而導(dǎo)致消息丟失不能保證其最終的一致性，因此，我們需要通過“正反向消息機(jī)制”確保了消息隊(duì)列可靠事件投遞，并且使用補(bǔ)償機(jī)制盡可能在一定時間內(nèi)未完成的消息并重新投遞。

5、總結(jié)

Google Chubby的作者M(jìn)ike Burrows說過， there is only one consensus protocol, and that’s Paxos” – all other approaches are just broken versions of Paxos. 意思是世上只有一種一致性算法，那就是Paxos，所有其他一致性算法都是Paxos算法的不完整版。上面都是以Paxos算法理論為基礎(chǔ)具象化的方案。Google 的 Chubby、MegaStore、Spanner 等系統(tǒng)，ZooKeeper 的 ZAB 協(xié)議，還有更加容易理解的 Raft 協(xié)議都有Paxos算法的影子，感興趣的可以去看Paxos算法詳細(xì)說明，這里就不再贅述了。

現(xiàn)在在做活動平臺相關(guān)項(xiàng)目，經(jīng)常短時間要完成一個活動組件，一般沒有完整的考慮微服務(wù)下保證事務(wù)的一致性或者一套統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，所以需要微服務(wù)下保證事務(wù)的一致性SOP，這樣每個可以保證每個活動快速搭建和安全運(yùn)行。后續(xù)會推出活動平臺在微服務(wù)下保證事務(wù)一致性的整體方案。大家可能以前都聽過或者在寫代碼過程中或多或少都考慮過，也或多或少使用過前面提到過的這些方案，但是沒有一個系統(tǒng)性的了解或者完善的方案調(diào)研，希望通過這篇文章能讓大家有個稍微完整的了解，文章中有任何不足或者大家有更好的方案，歡迎一起共同探討。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-427064.html

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