阿里P8架构师谈：分布式事务的解决方案，以及原理、总结
分布式事務是企業集成中的一個技術難點，也是每一個分布式系統架構中都會涉及到的一個東西，特別是在這幾年越來越火的微服務架構中，幾乎可以說是無法避免，本文就圍繞分布式事務各方面與大家進行介紹。
事務
1.1 什么是事務
數據庫事務（簡稱：事務，Transaction）是指數據庫執行過程中的一個邏輯單位，由一個有限的數據庫操作序列構成。
事務擁有以下四個特性，習慣上被稱為ACID特性：
- 原子性（Atomicity）：事務作為一個整體被執行，包含在其中的對數據庫的操作要么全部被執行，要么都不執行。
- 一致性（Consistency）：事務應確保數據庫的狀態從一個一致狀態轉變為另一個一致狀態。一致狀態是指數據庫中的數據應滿足完整性約束。除此之外，一致性還有另外一層語義，就是事務的中間狀態不能被觀察到（這層語義也有說應該屬于原子性）。
- 隔離性（Isolation）：多個事務并發執行時，一個事務的執行不應影響其他事務的執行，如同只有這一個操作在被數據庫所執行一樣。
- 持久性（Durability）：已被提交的事務對數據庫的修改應該永久保存在數據庫中。在事務結束時，此操作將不可逆轉。
1.2 本地事務
起初，事務僅限于對單一數據庫資源的訪問控制：
架構服務化以后，事務的概念延伸到了服務中。倘若將一個單一的服務操作作為一個事務，那么整個服務操作只能涉及一個單一的數據庫資源：
這類基于單個服務單一數據庫資源訪問的事務，被稱為本地事務（Local Transaction）。
分布式事務
本地事務主要限制在單個會話內，不涉及多個數據庫資源。但是在基于SOA（Service-Oriented Architecture，面向服務架構）的分布式應用環境下，越來越多的應用要求對多個數據庫資源，多個服務的訪問都能納入到同一個事務當中，分布式事務應運而生。
最早的分布式事務應用架構很簡單，不涉及服務間的訪問調用，僅僅是服務內操作涉及到對多個數據庫資源的訪問。
當一個服務操作訪問不同的數據庫資源，又希望對它們的訪問具有事務特性時，就需要采用分布式事務來協調所有的事務參與者。
對于上面介紹的分布式事務應用架構，盡管一個服務操作會訪問多個數據庫資源，但是畢竟整個事務還是控制在單一服務的內部。如果一個服務操作需要調用另外一個服務，這時的事務就需要跨越多個服務了。在這種情況下，起始于某個服務的事務在調用另外一個服務的時候，需要以某種機制流轉到另外一個服務，從而使被調用的服務訪問的資源也自動加入到該事務當中來。下圖反映了這樣一個跨越多個服務的分布式事務：
如果將上面這兩種場景（一個服務可以調用多個數據庫資源，也可以調用其他服務）結合在一起，對此進行延伸，整個分布式事務的參與者將會組成如下圖所示的樹形拓撲結構。在一個跨服務的分布式事務中，事務的發起者和提交均系同一個，它可以是整個調用的客戶端，也可以是客戶端最先調用的那個服務。
較之基于單一數據庫資源訪問的本地事務，分布式事務的應用架構更為復雜。
在不同的分布式應用架構下，實現一個分布式事務要考慮的問題并不完全一樣，比如對多資源的協調、事務的跨服務傳播等，實現機制也是復雜多變。盡管有這么多工程細節需要考慮，但分布式事務最核心的還是其 ACID 特性。因此，想要了解一個分布式事務，就先從了解它是怎么實現事務 ACID 特性開始。
下文將從兩個最常見的分布式事務模型入手，著重分析分布式事務的基礎共通點，即如何保證分布式事務的 ACID 特性。
常見的分布式事務解決方案
1.基于XA協議的兩階段提交
XA是一個分布式事務協議，由Tuxedo提出。XA中大致分為兩部分：事務管理器和本地資源管理器。其中本地資源管理器往往由數據庫實現，比如Oracle、DB2這些商業數據庫都實現了XA接口，而事務管理器作為全局的調度者，負責各個本地資源的提交和回滾。XA實現分布式事務的原理如下：
總的來說，XA協議比較簡單，而且一旦商業數據庫實現了XA協議，使用分布式事務的成本也比較低。但是，XA也有致命的缺點，那就是性能不理想，特別是在交易下單鏈路，往往并發量很高，XA無法滿足高并發場景。XA目前在商業數據庫支持的比較理想，在mysql數據庫中支持的不太理想，mysql的XA實現，沒有記錄prepare階段日志，主備切換回導致主庫與備庫數據不一致。許多nosql也沒有支持XA，這讓XA的應用場景變得非常狹隘。
2.消息事務+最終一致性
所謂的消息事務就是基于消息中間件的兩階段提交，本質上是對消息中間件的一種特殊利用，它是將本地事務和發消息放在了一個分布式事務里，保證要么本地操作成功成功并且對外發消息成功，要么兩者都失敗，開源的RocketMQ就支持這一特性，具體原理如下：
1、A系統向消息中間件發送一條預備消息
2、消息中間件保存預備消息并返回成功
3、A執行本地事務
4、A發送提交消息給消息中間件
通過以上4步完成了一個消息事務。對于以上的4個步驟，每個步驟都可能產生錯誤，下面一一分析：
- 步驟一出錯，則整個事務失敗，不會執行A的本地操作
- 步驟二出錯，則整個事務失敗，不會執行A的本地操作
- 步驟三出錯，這時候需要回滾預備消息，怎么回滾？答案是A系統實現一個消息中間件的回調接口，消息中間件會去不斷執行回調接口，檢查A事務執行是否執行成功，如果失敗則回滾預備消息
- 步驟四出錯，這時候A的本地事務是成功的，那么消息中間件要回滾A嗎？答案是不需要，其實通過回調接口，消息中間件能夠檢查到A執行成功了，這時候其實不需要A發提交消息了，消息中間件可以自己對消息進行提交，從而完成整個消息事務
基于消息中間件的兩階段提交往往用在高并發場景下，將一個分布式事務拆成一個消息事務（A系統的本地操作+發消息）+B系統的本地操作，其中B系統的操作由消息驅動，只要消息事務成功，那么A操作一定成功，消息也一定發出來了，這時候B會收到消息去執行本地操作，如果本地操作失敗，消息會重投，直到B操作成功，這樣就變相地實現了A與B的分布式事務。原理如下：
雖然上面的方案能夠完成A和B的操作，但是A和B并不是嚴格一致的，而是最終一致的，我們在這里犧牲了一致性，換來了性能的大幅度提升。當然，這種玩法也是有風險的，如果B一直執行不成功，那么一致性會被破壞，具體要不要玩，還是得看業務能夠承擔多少風險。
3.TCC 模型
TCC（Try-Confirm-Cancel）分布式事務模型相對于 XA 等傳統模型，其特征在于它不依賴資源管理器（RM）對分布式事務的支持，而是通過對業務邏輯的分解來實現分布式事務。
TCC 模型認為對于業務系統中一個特定的業務邏輯，其對外提供服務時，必須接受一些不確定性，即對業務邏輯初步操作的調用僅是一個臨時性操作，調用它的主業務服務保留了后續的取消權。如果主業務服務認為全局事務應該回滾，它會要求取消之前的臨時性操作，這就對應從業務服務的取消操作。而當主業務服務認為全局事務應該提交時，它會放棄之前臨時性操作的取消權，這對應從業務服務的確認操作。每一個初步操作，最終都會被確認或取消。
因此，針對一個具體的業務服務，TCC 分布式事務模型需要業務系統提供三段業務邏輯：
初步操作 Try：完成所有業務檢查，預留必須的業務資源。
確認操作 Confirm：真正執行的業務邏輯，不作任何業務檢查，只使用 Try 階段預留的業務資源。因此，只要 Try 操作成功，Confirm 必須能成功。另外，Confirm 操作需滿足冪等性，保證一筆分布式事務有且只能成功一次。
取消操作 Cancel：釋放 Try 階段預留的業務資源。同樣的，Cancel 操作也需要滿足冪等性。
TCC 分布式事務模型包括三部分：
1.主業務服務：主業務服務為整個業務活動的發起方，服務的編排者，負責發起并完成整個業務活動。
2.從業務服務：從業務服務是整個業務活動的參與方，負責提供 TCC 業務操作，實現初步操作（Try）、確認操作（Confirm）、取消操作（Cancel）三個接口，供主業務服務調用。
3.業務活動管理器：業務活動管理器管理控制整個業務活動，包括記錄維護 TCC 全局事務的事務狀態和每個從業務服務的子事務狀態，并在業務活動提交時調用所有從業務服務的 Confirm 操作，在業務活動取消時調用所有從業務服務的 Cancel 操作。
一個完整的 TCC 分布式事務流程如下：
TCC模型小結
所謂的TCC編程模式，也是兩階段提交的一個變種。TCC提供了一個編程框架，將整個業務邏輯分為三塊：Try、Confirm和Cancel三個操作。以在線下單為例，Try階段會去扣庫存，Confirm階段則是去更新訂單狀態，如果更新訂單失敗，則進入Cancel階段，會去恢復庫存。總之，TCC就是通過代碼人為實現了兩階段提交，不同的業務場景所寫的代碼都不一樣，復雜度也不一樣，因此，這種模式并不能很好地被復用。
分布式事務總結
分布式事務，本質上是對多個數據庫的事務進行統一控制，按照控制力度可以分為：不控制、部分控制和完全控制。不控制就是不引入分布式事務，部分控制就是各種變種的兩階段提交，包括上面提到的消息事務+最終一致性、TCC模式，而完全控制就是完全實現兩階段提交。部分控制的好處是并發量和性能很好，缺點是數據一致性減弱了，完全控制則是犧牲了性能，保障了一致性，具體用哪種方式，最終還是取決于業務場景。作為技術人員，一定不能忘了技術是為業務服務的，不要為了技術而技術，針對不同業務進行技術選型也是一種很重要的能力！
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的阿里P8架构师谈：分布式事务的解决方案，以及原理、总结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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