猿创征文｜分布式事务常见解决方案

分布式事务有哪些解决方案

1、基于XA协议的：两阶段提交和三阶段提交，需要数据库层面支持

2、基于事务补偿机制的：TCC，基于业务层面实现

3、本地消息表：基于本地数据库+mq，维护本地状态（进行中），通过mq调用服务，完成后响应一条消
息回调，将状态改成完成。需要配合定时任务扫表、重新发送消息调用服务，需要保证幂等

4、基于事务消息：mq

相比两阶段，三阶段有哪些改进

两阶段协议

第一阶段（ prepare ） ：每个参与者执行本地事务但不提交，进入 ready 状态，并通知协调者已经准
备就绪。

第二阶段（ commit ） 当协调者确认每个参与者都 ready 后，通知参与者进行 commit 操作；如果有
参与者 fail ，则发送 rollback 命令，各参与者做回滚。

问题

• 单点故障：一旦事务管理器出现故障，整个系统不可用（参与者都会阻塞住）
• 数据不一致：在阶段二，如果事务管理器只发送了部分 commit 消息，此时网络发生异常，那么
  只有部分参与者接收到 commit 消息，也就是说只有部分参与者提交了事务，使得系统数据不一
  致。
• 响应时间较长：参与者和协调者资源都被锁住，提交或者回滚之后才能释放
• 不确定性：当协事务管理器发送 commit 之后，并且此时只有一个参与者收到了 commit，那么当
  该参与者与事务管理器同时宕机之后，重新选举的事务管理器无法确定该条消息是否提交成功。

三阶段协议

主要是针对两阶段的优化，解决了2PC单点故障的问题，但是性能问题和不一致问题仍然
没有根本解决
引入了超时机制解决参与者阻塞的问题，超时后本地提交，2pc只有协调者有超时机制

• 第一阶段：CanCommit阶段，协调者询问事务参与者，是否有能力完成此次事务。
  如果都返回yes，则进入第二阶段
  有一个返回no或等待响应超时，则中断事务，并向所有参与者发送abort请求
• 第二阶段：PreCommit阶段，此时协调者会向所有的参与者发送PreCommit请求，参与者收到后
  开始执行事务操作。参与者执行完事务操作后（此时属于未提交事务的状态），就会向协调者反馈
  “Ack”表示我已经准备好提交了，并等待协调者的下一步指令。
• 第三阶段：DoCommit阶段， 在阶段二中如果所有的参与者节点都返回了Ack，那么协调者就会从
  “预提交状态”转变为“提交状态”。然后向所有的参与者节点发送"doCommit"请求，参与者节点在
  收到提交请求后就会各自执行事务提交操作，并向协调者节点反馈“Ack”消息，协调者收到所有参
  与者的Ack消息后完成事务。 相反，如果有一个参与者节点未完成PreCommit的反馈或者反馈超
  时，那么协调者都会向所有的参与者节点发送abort请求，从而中断事务。

TCC事务模型

TCC（补偿事务）：Try、Confirm、Cancel

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

Try操作做业务检查及资源预留，Confirm做业务确认操作，Cancel实现一个与Try相反的操作既回滚操
作。

TM首先发起所有的分支事务的try操作，任何一个分支事务的try操作执行失败，TM将会发起所有
分支事务的Cancel操作，若try操作全部成功，TM将会发起所有分支事务的Confirm操作，其中
Confirm/Cancel操作若执行失败，TM会进行重试。

TCC模型对业务的侵入性较强，改造的难度较大，每个操作都需要有 try 、 confirm 、 cancel 三个接
口实现

TCC 中会添加事务日志，如果 Confirm 或者 Cancel 阶段出错，则会进行重试，所以这两个阶段需要支
持幂等；如果重试失败，则需要人工介入进行恢复和处理等。