在分布式环境下,每个节点都可以知晓自己操作的成功或者失败,却无法知道其他节点操作的成功或失败。当一个分布式事务跨多个节点时,保持事务的原子性与一致性,是非常困难的。
二阶段提交2PC
(Two phase Commit)
是一种,在分布式环境下,所有节点进行事务提交,保持一致性的算法。
它通过引入一个协调者
(Coordinator)
来统一掌控所有参与者
(Participant)
的操作结果,并指示它们是否要把操作结果进行真正的提交
(commit)
或者回滚
(rollback)
。
第一个阶段,投票阶段
(voting phase)
:参与者通知协调者,协调者反馈结果。
画外音:可以理解为单机事务的
trx.exec()
。
第二个阶段,提交阶段
(commit phase)
:收到参与者的反馈后,协调者再向参与者发出通知,根据反馈情况决定各参与者是否要提交还是回滚。
画外音:可以理解为单机事务的
trx.commit()
或者
trx.rollback()
。
甲乙丙丁四人要组织一个会议,需要确定会议时间,不妨设甲是协调者,乙丙丁是参与者。
(1)甲发邮件给乙丙丁,通知明天十点开会,询问是否有时间;
(4)丁迟迟不回复,此时对于这个事务,甲乙丙均处于阻塞状态,算法无法继续进行;
画外音:什么时候通知,以及反馈结果如何,在此例中取决与丁的时间与决定,
画外音:如果甲没有收到所有ack,则分布式事务迟迟不会结束,下一轮投票则迟迟不会开展。
2PC在执行过程中,所有节点都处于阻塞状态,所有节点所持有的资源(例如数据库数据,本地文件等)都处于封锁状态。
(1)某一个参与者回复消息之前,所有参与者以及协调者都处于阻塞状态;
(2)在协调者发出消息之前,所有参与者都处于阻塞状态;
另外,如有协调者或者某个参与者出现了崩溃,为了避免整个算法处于一个完全阻塞状态,往往需要借助超时机制来将算法继续向前推进。
总的来说,2PC是一种比较保守并且低效的算法,分布式事务真的很难做。
DAY1(7.7)
(1)分布式事务的本质(同步业务场景、异步业务场景);
(2)分布式事务设计普适方法论(DB/MQ/Redis实践方法、分类);
(3)异步业务场景分布式事务设计与实践(异步消息/事务消息/本地消息/2PC/3PC);
DAY2(7.8)
(1)异步业务场景分布式事务设计与实践(分布式锁幂);
(2)同步业务场景分布式事务设计与实践(TCC/SAGAS/Seata);
DAY3(7.9)
(1)线上综合案例分布式事务实战(阿里电商业务场景);