分布式事务

junfeng777 发布于2019-08-15 14:25 / 2611人阅读

摘要：也就是说在分布式系统下对多个数据库进行事务的统一管控，保证数据的一致性。真实系统应当是与的混合体总结分布式系统中，最重要的是满足业务需求，而不是追求抽象绝对的系统特性

分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。——百度百科如是说。也就是说在分布式系统下对多个数据库进行事务的统一管控，保证数据的一致性。

当数据库单表数据超过1000W行时，就需要考虑分库分表了。这个时候单个数据库的ACID已经不能适应这种情况了，就涉及到分布式事务了。

另外目前微服务甚是火热，微服务架构本质就是分布式服务化；那么服务之间互相访问时，也就存在了跨事务域操作；此时为了保证数据一致性，同样涉及到分布式服务了。

尤其是在订单、资金业务等核心业务流程中，就必须要有一个可靠的分布式事务解决方案来保证数据的准确性和可靠性。

常用分布式事务解决方案：

刚性事务

全局事务（标准的分布式事务）-XA
JavaEE平台中的分布式事务实现：
1、JTA（Java Transaction API）：面向应用、应用服务器与资源管理器的高层事务接口。
2、JTS（Java Transaction Service）：JTA事务管理器的实现标准，向上支持JTA，向下通过CORBA OTS实现跨事务域的互相操作性
3、EJB：基于组件的应用编程模型，通过声明式事务管理进一步简化事务应用的编程。
优点：
简单一致的编程模型
跨事务域分布处理的ACID保证
缺点：
DTP（Distributed Transaction Processing Reference Model）模型的局限性

柔性事务

可靠消息最终一致性

业务场景：如对接某城市订票业务
涉及平台：
业务平台（A）：APP开发商业务开发平台
支付平台（B）：三方支付平台，四方支付平台等
三方业务平台（C）：如某城市已有的在线售票系统等
消息处理平台（D）：消息确认、恢复等
任务调度平台（E）：确保各数据状态一致，如有异常则继续发送消息
系统设计：订单记录、交易记录、支付记录、消息记录、消息队列

注：消息的重复发送会导致业务处理接口出现重复调用的问题，所以接口的业务逻辑要实现幂等性设计，在实际的业务应用场景中，业务接口的幂等性设计，常结合可查询操作一起使用。

TCC（两阶段型、补偿型）

最大努力通知型

BASE理论：

BA：Basic Availability基本业务可用性（支持分区失败）
S：Soft state柔性状态（状态允许有短时间不同步，可异步）
E：Eventual consistency最终一致性（数据最终一致，可不是实时一致）
其中ACID，原子性与持久性必须根本保障；为了可用性、性能与降级服务的需要，只有降低一致性与隔离性的要求。
酸碱平衡（ACID-BASE Balance）

CAP定理：

Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性）
对于共享数据系统，最多只能同时拥有CAP其中的两个，无法兼得。
真实系统应当是ACID与BASE的混合体

总结：分布式系统中，最重要的是满足业务需求，而不是追求抽象、绝对的系统特性

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