在高并發(fā)場景下，分布式儲存和處理已經(jīng)是常用手段。但分布式的結(jié)構(gòu)勢必會帶來“不一致”的麻煩問題，而事務(wù)正是解決這一問題而引入的一種概念和方案。我們常把它當(dāng)做并發(fā)操作的基本單位。

從MySQL事務(wù)說起（剛性事務(wù)）

提到事務(wù)，腦海里第一個(gè)反應(yīng)當(dāng)然是數(shù)據(jù)庫里的Transaction了。緊接著就是事務(wù)的四大特性：ACID (原子性，一致性，隔離性，持久性)，所以我們先從這四大特性說起。

原子性

原子性是我們對事務(wù)最直觀的理解：事務(wù)就是一系列的操作，要么全部都執(zhí)行，要么全部都不執(zhí)行。

想要保證事務(wù)的原子性，就意味著需要在操作發(fā)生異常時(shí)，對該事務(wù)所有之前執(zhí)行過的操作進(jìn)行回滾。

在MySQL中，這個(gè)回滾是通過回滾日志(Undo Log)實(shí)現(xiàn)的。簡單的說，回滾日志就是記錄了你所有操作的逆操作，在需要回滾時(shí)，就把這個(gè)事務(wù)的回滾日志里的操作全部執(zhí)行一次。

比如你的事務(wù)里每一個(gè)create其實(shí)都對應(yīng)了一個(gè)效果跟其相反的delete語句，他們被記錄在回滾日志里，當(dāng)事務(wù)發(fā)生異常觸發(fā)ROLLBACK時(shí)，就按照日志邏輯地將回滾日志里的操作全部執(zhí)行，從而達(dá)到“撤銷”操作的效果。

事務(wù)的狀態(tài)

宏觀上看事務(wù)是具有原子性的，是一個(gè)密不可分的最小單位。但是它是有幾種不同的狀態(tài)的：Active,Commited,Failed，它要么在執(zhí)行中，要么執(zhí)行成功，要么就失敗。

深入事務(wù)的內(nèi)部，他就變?yōu)橐幌盗胁僮鞯募希辉倬哂性有粤?，包括了很多的中間狀態(tài)，比如部分提交，參考如下的事務(wù)狀態(tài)圖：

[圖片上傳失敗...(image-30ed42-1517751460929)]

• Active 事務(wù)的初始狀態(tài)，表示正在執(zhí)行
• Partially Commited 部分執(zhí)行，或者說在最后一條語句執(zhí)行后
• Failed 發(fā)現(xiàn)操作異常，事務(wù)無法繼續(xù)執(zhí)行后
• Commited 成功執(zhí)行整個(gè)事務(wù)
• Aborted 事務(wù)被回滾，數(shù)據(jù)庫恢復(fù)到執(zhí)行前狀態(tài)后

并行事務(wù)的原子性

正常情況下事務(wù)都是并行執(zhí)行的，這就會出現(xiàn)很多復(fù)雜的新問題。

首先是事務(wù)依賴，舉一個(gè)直觀的例子來說明：

假設(shè)事務(wù)T1對數(shù)據(jù)A進(jìn)行了讀寫，然后（T1還沒有執(zhí)行完）在同時(shí)，T2讀取了數(shù)據(jù)A，然后成功提交了事務(wù)。這時(shí)候T1發(fā)生了異常，進(jìn)行回滾。我們可以看到事務(wù)T2是依賴于T1所修改的數(shù)據(jù)的，如果要保證T1的原子性，那就需要同時(shí)對T2進(jìn)行回滾，但是它已經(jīng)被提交了，我們沒法再回滾了，這種問題被稱為“不可恢復(fù)安排”。

為了避免這種情況的出現(xiàn)，在出現(xiàn)事務(wù)的依賴時(shí)，必須遵循以下的原則：

如果事務(wù)T2依賴于事務(wù)T2，那么T1必須在T2提交之前完成提交操作。

接下來我們還不得不面對級聯(lián)回滾，也就是出現(xiàn)了多個(gè)事務(wù)都依賴于事務(wù)A的時(shí)候，如果A回滾，那么這些事務(wù)必須也一并回滾。這會導(dǎo)致大量的工作撤回，至于這件事情如何處理才合適，我們會在后面介紹。

持久性

這是理解起來相對簡單的一個(gè)特性，持久性就是指，事務(wù)一旦被提交，那么數(shù)據(jù)一定會被寫入到數(shù)據(jù)庫中并持久儲存起來。

另外，當(dāng)事務(wù)被提交后就無法再回滾，如果想要撤銷一個(gè)已經(jīng)提交的事務(wù)，那就只能執(zhí)行一個(gè)效果與其相反的事務(wù)，這也是持久性的一種體現(xiàn)。關(guān)于這點(diǎn)，MySQL依然是通過日志實(shí)現(xiàn)的。

重做日志

重做日志由兩部分組成，一是內(nèi)存中的重做日志緩沖區(qū)，另一個(gè)是磁盤上的重做日志文件。

這個(gè)緩沖區(qū)和日志的關(guān)系跟我們?nèi)粘O中使用的buffer是差不多的：當(dāng)我們在事務(wù)中嘗試對數(shù)據(jù)進(jìn)行更改時(shí)，首先將數(shù)據(jù)從磁盤讀入內(nèi)存，更新內(nèi)存緩存的數(shù)據(jù)，然后會生成一條重做日志（本次修改的逆操作）緩存，放在重做日志緩沖區(qū)中。當(dāng)事務(wù)真正提交時(shí)，再將剛才緩沖區(qū)中的日志寫入重做日志中做持久化保存，最后再把內(nèi)存中的數(shù)據(jù)變動同步到磁盤上。

上面這個(gè)流程用圖片描述如下：

[圖片上傳失敗...(image-626f5a-1517751460929)]

再具體一點(diǎn)，InnoDB中，重做日志都是以512B的塊形式儲存的，因?yàn)榇疟P的扇取也是512B，所以重做日志的寫入就保證了原子性，即便機(jī)器斷電也不會出現(xiàn)日志僅僅寫入一半而留下臟數(shù)據(jù)的情況。

另外需要注意的一點(diǎn)是，在原子性一節(jié)中提到的回滾日志也是需要持久化儲存的，因此他們也會創(chuàng)建對應(yīng)的重做日志，在發(fā)生錯誤后，數(shù)據(jù)庫重啟時(shí)，會從重做日志中找出未被更新到的數(shù)據(jù)庫磁盤上的日志，重新執(zhí)行來滿足事務(wù)的持久性。

*事務(wù)日志

在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，事務(wù)的原子性和一致性是由事務(wù)日志實(shí)現(xiàn)的，在具體的實(shí)現(xiàn)上，使用的就是之前提到的回滾日志和重做日志，它們保證了兩點(diǎn)：

• 發(fā)生錯誤或者需要回滾的事務(wù)能夠成功回滾（原子性）
• 事務(wù)提交后，數(shù)據(jù)還沒來得及寫入磁盤就宕機(jī)時(shí)，重啟后能夠成功恢復(fù)數(shù)據(jù)（一致性）

在數(shù)據(jù)庫中這兩者往往一起工作，因此我們可以把他們看作一個(gè)整體。一條事務(wù)日志的內(nèi)容可以抽象成下面這樣：

[圖片上傳失敗...(image-e7e2a2-1517751460929)]

一條記錄同時(shí)保存了對應(yīng)數(shù)據(jù)修改前后的值，就可以非常方便的實(shí)現(xiàn)回滾和重做兩種功能。

隔離性

事務(wù)的隔離性會跟并發(fā)等相關(guān)概念聯(lián)系的非常密切，因?yàn)樗饕褪菫榱吮ＷC并行事務(wù)處理能夠達(dá)到“互不干擾”的效果。

我們在一致性中討論過事務(wù)在并發(fā)情況下執(zhí)行時(shí)，可能發(fā)生的一系列問題：雖然單個(gè)事務(wù)執(zhí)行并沒有錯誤，但是它的執(zhí)行可能會牽連到其他事務(wù)的執(zhí)行，最終導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫的整體一致性出現(xiàn)偏差。

談到這里我們就要看看事務(wù)之間的互相干擾都有哪些層級，也就是我們數(shù)據(jù)庫中非常重要的概念：

事務(wù)的隔離級別

事務(wù)的隔離級別，其實(shí)是數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)隔離性能的一種約束，選擇不同的隔離級別會影響數(shù)據(jù)一致性的程度，同時(shí)也會影響數(shù)據(jù)庫的操作性能。

標(biāo)準(zhǔn)SQL中定義了以下4種隔離級別：

• 未提交讀

  使用查詢語句不會加鎖，可能會讀到未提交的行（臟讀）

• 提交讀

  只對記錄加記錄鎖，而不會在記錄之間增加間隙鎖，所以允許新的記錄被插入到被鎖定記錄附近，在多次使用查詢語句時(shí)，可能會得到不同的結(jié)果（不可重復(fù)讀）

• 可重復(fù)讀

  多次讀取同一范圍的數(shù)據(jù)會返回第一次查詢的快照，不會返回不同的數(shù)據(jù)行，但是可能發(fā)生幻讀

    幻讀 : 是指當(dāng)事務(wù)不是獨(dú)立執(zhí)行時(shí)發(fā)生的一種現(xiàn)象，例如第一個(gè)事務(wù)對一個(gè)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行了修改，這種修改涉及到表中的全部數(shù)據(jù)行。 同時(shí)，第二個(gè)事務(wù)也修改這個(gè)表中的數(shù)據(jù)，這種修改是向表中插入一行新數(shù)據(jù)。那么，以后就會發(fā)生操作第一個(gè)事務(wù)的用戶發(fā)現(xiàn)表中還有沒有修改的數(shù)據(jù)行，就好象 發(fā)生了幻覺一樣。
  

• 串行化

  隱式地將全部的查詢語句都加上了共享鎖。

從上到下一致性逐漸增強(qiáng)，但是數(shù)據(jù)庫的讀寫性能也逐漸變差

大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫中使用提交讀作為默認(rèn)的隔離級別，這是出于性能和一致性的平衡，而MySQL中則默認(rèn)采用可重復(fù)讀作為配置。

對于開發(fā)者而言，不必去了解每個(gè)隔離級別具體的實(shí)現(xiàn)，但要能夠根據(jù)不同的場景選擇最合適的隔離級別。

隔離的實(shí)現(xiàn)

隔離的實(shí)現(xiàn)說到底其實(shí)是并發(fā)控制，因此不同隔離級別的實(shí)現(xiàn)，其實(shí)就是采用了不同的并發(fā)控制機(jī)制。

1.鎖

這個(gè)自然是最簡單的，也是相當(dāng)常用的并發(fā)控制機(jī)制了。

不過在一個(gè)事務(wù)中，自然是不可能把整個(gè)數(shù)據(jù)庫都加鎖的，而是只對要訪問的數(shù)據(jù)加鎖（具體的粒度有行、表等）。而這些資源鎖也是理所當(dāng)然地分為共享鎖（讀鎖）和互斥鎖（寫鎖）兩種。

讀鎖可以保證操作并發(fā)執(zhí)行而不受影響，寫鎖則保證了更新數(shù)據(jù)庫時(shí)不會受到其他事務(wù)的干擾。

2.時(shí)間戳

用時(shí)間戳實(shí)現(xiàn)隔離性，需要為記錄配置兩個(gè)字段

• 讀時(shí)間戳：用于保存所有訪問該記錄的事務(wù)中的最大時(shí)間戳（最后讀取時(shí)間）
• 寫時(shí)間戳：用于保存將記錄改到當(dāng)前值的事務(wù)的時(shí)間戳（最后修改時(shí)間）

這樣的事務(wù)在并行執(zhí)行時(shí)，用的是樂觀鎖，先任由事務(wù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，在寫回去的時(shí)候在判斷記錄的時(shí)間戳有沒有修改，如果沒有被修改，就寫入，否則，就生成一個(gè)新的時(shí)間戳并再次嘗試更新數(shù)據(jù)。

PostgreSQL就使用了這種思想來控制事務(wù)。

3.多版本和快照隔離

通過維護(hù)多個(gè)版本的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫便可以允許事務(wù)并發(fā)執(zhí)行遇到互斥鎖時(shí)，轉(zhuǎn)而讀取舊版本的數(shù)據(jù)快照。這樣就能顯著地提升讀取的性能。我們簡稱這一手段為MVCC。

級聯(lián)回滾

之前在討論原子性問題時(shí)，討論過級聯(lián)回滾的問題，那是因?yàn)槭聞?wù)之間產(chǎn)生了依賴而導(dǎo)致的。因此我們將事務(wù)隔離之后，就不會再產(chǎn)生需要級聯(lián)回滾的場景了。

比如一個(gè)事務(wù)寫入了A數(shù)據(jù)，那么這時(shí)候是需要加共享鎖的，因此其它的事務(wù)無法讀取A，當(dāng)事務(wù)A回滾時(shí)不用考慮對其它事務(wù)的影響，因?yàn)槠渌氖聞?wù)并不可能讀到數(shù)據(jù)。

一致性

好了，這時(shí)候我們終于回歸到了本文所想討論的主題上來?！耙恢滦浴痹跀?shù)據(jù)庫領(lǐng)域有兩個(gè)意義，一個(gè)是ACID中的C，另一個(gè)是CAP的C，前者是我們經(jīng)常討論的，也是普遍意義上的數(shù)據(jù)庫事務(wù)一致性，而后一個(gè)將是之后會展開討論的，有關(guān)分布式事務(wù)的一致性。

ACID

事務(wù)的一致性定義基本可以理解為是事務(wù)對數(shù)據(jù)完整性約束的遵循。這些約束可能包括主鍵約束、外鍵約束或是一些用戶自定義約束。事務(wù)執(zhí)行的前后都是合法的數(shù)據(jù)狀態(tài)，不會違背任何的數(shù)據(jù)完整性，這就是“一致”的意思。

當(dāng)然這個(gè)含義中也隱含著對開發(fā)者的要求，就是不能寫出錯誤的事務(wù)邏輯，比如銀行的轉(zhuǎn)賬不能只加錢不減錢，這是應(yīng)用層面的一致性要求。

CAP

CAP定理是分布式系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)。CAP告訴我們，對于一個(gè)分布式系統(tǒng)（或者由于網(wǎng)絡(luò)隔離等原因產(chǎn)生的分區(qū)系統(tǒng)），它無法同時(shí)保證一致性、可用性和分區(qū)容忍性，而是必須要舍棄其中的一個(gè)。

p.s. 對于分布式系統(tǒng)一般我們是不可能舍棄分區(qū)容忍性的（因?yàn)榉謪^(qū)的情況是無法避免的），所以一般是根據(jù)業(yè)務(wù)，在一致性和可用性中二選一。

這里說的一致性，具體在數(shù)據(jù)庫上，就是分布式數(shù)據(jù)庫中，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)對于同一個(gè)數(shù)據(jù)必須有相同的拷貝（每個(gè)庫里的同一個(gè)數(shù)據(jù)內(nèi)容必須是一致的）。

分布式事務(wù)

現(xiàn)在我們來看一看，當(dāng)數(shù)據(jù)分布式儲存后，操作所帶來的一些問題。

眾所周知，現(xiàn)在大型服務(wù)出于性能和容災(zāi)的考慮，都會使用分布式的服務(wù)架構(gòu)，這意味著一個(gè)服務(wù)會有多個(gè)數(shù)據(jù)庫，分開儲存不同的數(shù)據(jù)，這種情況下就很容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的問題了，一個(gè)最簡單的例子：

A要B給轉(zhuǎn)100元。但是A和B的記錄被分在了不同的數(shù)據(jù)庫實(shí)例上，如果這時(shí)候執(zhí)行的某個(gè)事務(wù)中途出現(xiàn)了bug，如果沒有一個(gè)好的處理方式，回滾將會是一件難以面對的事情。

所以我們可以看到，在分布式環(huán)境下，事務(wù)的設(shè)計(jì)方案變得更加復(fù)雜，也更加重要了，下面我們來談?wù)劮植际绞聞?wù)的一些常見實(shí)現(xiàn)方式：

兩階段提交（2PC）

原理

兩階段提交是一種提交協(xié)議，在這種協(xié)議下，事務(wù)的實(shí)現(xiàn)被拆分成了幾個(gè)不同的模塊，一般分為協(xié)調(diào)器和若干的事務(wù)執(zhí)行者，如下圖：

[圖片上傳失敗...(image-5fa697-1517751460929)]

在分布式系統(tǒng)中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)雖然可以知道自己操作是否成功，但是卻無法得知其他節(jié)點(diǎn)上操作是否成功，因此當(dāng)一個(gè)事務(wù)跨越了多個(gè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)候，就需要一個(gè)協(xié)調(diào)者，能夠掌控到所有節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行情況，進(jìn)而保證事務(wù)的ACID特性。

現(xiàn)在我們來分析2PC協(xié)議條件下，轉(zhuǎn)賬問題是如何被解決的（我們假設(shè)A是你的支付寶余額，B是你的余額寶）。

1. A發(fā)起請求到協(xié)調(diào)器，協(xié)調(diào)器開始工作

2. 準(zhǔn)備憑證

   • 協(xié)調(diào)器將prepare信息寫到本地日志，這就是回滾日志了。
   • 向所有的參與者發(fā)起prepare信息，當(dāng)然對于不同的執(zhí)行者，這個(gè)prepare信息是不同的，這取決于他們的數(shù)據(jù)實(shí)例上要發(fā)生什么樣的變動，比如這個(gè)例子中，A得到的prepare消息是通知支付寶余額數(shù)據(jù)庫扣除100元，而B得到的prepare消息是通知余額寶數(shù)據(jù)庫增加100元。

3. 執(zhí)行者收到prepare消息之后，執(zhí)行本機(jī)的具體事務(wù)，但不會commit，如果成功則向協(xié)調(diào)者發(fā)送yes回執(zhí)，否則發(fā)送no。

4. 協(xié)調(diào)者判斷收集到的所有回執(zhí)，如果均為yes，就向所有的執(zhí)行者發(fā)送commit消息，執(zhí)行器收到該消息后就會正式執(zhí)行提交。反之，如果收到任何一個(gè)no，就向所有的實(shí)行者發(fā)送abort消息，執(zhí)行器收到后會放棄提交并回滾相應(yīng)的改動。

協(xié)調(diào)器上保存的回滾日志，可以用于某個(gè)執(zhí)行器失敗后恢復(fù)的工作的場景，此時(shí)執(zhí)行器可能會再次向協(xié)調(diào)器發(fā)送回執(zhí)來確定自己的執(zhí)行狀態(tài)。

問題

2PC實(shí)現(xiàn)的思路倒是很簡單，不過這個(gè)思路中存在著幾個(gè)非常嚴(yán)重的問題，因此幾乎不被使用：

1. 涉及多次節(jié)點(diǎn)間的通信，假設(shè)網(wǎng)絡(luò)延遲比較高，通信時(shí)長基本是不可忍受的
2. 事務(wù)時(shí)間變長了，也意味著資源上鎖的時(shí)間變長了，性能大打折扣
3. 如果參與者多了，協(xié)調(diào)器的工作效率會下降，而整個(gè)流程也變得復(fù)雜起來

其實(shí)分布式事務(wù)的種種實(shí)現(xiàn)方案基本都借鑒了2PC的思路，但很快人們就發(fā)現(xiàn)一個(gè)問題，在分布式的系統(tǒng)中，如果仍然采用事務(wù)模型來進(jìn)行數(shù)據(jù)的修改，性能將受到不可避免的影響，這在高并發(fā)的場景下是不能接受的。

最終一致性（柔性事務(wù)）

剛才我們講了分布式事務(wù)在高并發(fā)場景下的敗北，其實(shí)根據(jù)CAP原則我們很容易明白，想要保證可用性的同時(shí)保證一致性是不可能的，于是現(xiàn)在大多數(shù)的分布式系統(tǒng)中都對一致性做出了妥協(xié)：

我們不追求整個(gè)操作過程中每一時(shí)刻的一致性（強(qiáng)一致性），轉(zhuǎn)而追求最終結(jié)果的一致性（最終一致性）。

也即是說，在整個(gè)事務(wù)執(zhí)行的流程中，我們是可以接受的短暫的數(shù)據(jù)不一致的，只要最后的結(jié)果沒問題就行。

至此，我們對于事務(wù)的研究，從滿足ACID的剛性事務(wù)，拓展到BASE（基本可用，軟狀態(tài)，最終一致性）的柔性事務(wù)。

BASE

BASE原則是在分布式場景下，為了保證高可用性，而做出的一種“妥協(xié)性”思想。總的來說是允許局部的錯誤和故障，但要保證全局的穩(wěn)定。事實(shí)上當(dāng)前大多數(shù)的分布式系統(tǒng)，或者說大多數(shù)的大型系統(tǒng)里，都在運(yùn)用這種思想了。

在展開柔性事務(wù)之前，我們先來補(bǔ)充一些基礎(chǔ)知識。

重試與冪等

在接下來講到的各種思路中，我們都無法避免一個(gè)問題，那就是接口調(diào)用或者說操作的失敗，分布式情況下系統(tǒng)的狀態(tài)往往不如單機(jī)條件下確定，所以可能經(jīng)常需要重試，而不是一失敗就回滾。

因此我們必須盡可能的避免重試對系統(tǒng)穩(wěn)定性和性能的影響，于是有了冪等這個(gè)概念：

冪等

• 數(shù)學(xué)定義：f(x) = f(f(x))的性質(zhì)
• 編程定義：對同一個(gè)系統(tǒng)，使用同樣的條件，一次請求和重復(fù)的多次請求對系統(tǒng)資源的影響是一致的

然后我們需要探討一下保證冪等常用的思路，我們以微博點(diǎn)贊這個(gè)操作為實(shí)際例子來看一下（點(diǎn)贊是不能重復(fù)的）：

1. MVCC

   數(shù)據(jù)更新時(shí)需要比較持有數(shù)據(jù)的版本號，版本號不一致的話是無法操作成功的。
   每個(gè)版本只有一次執(zhí)行成功的機(jī)會，一旦失敗了就要重新獲取版本號。

   這樣每次點(diǎn)贊操作都對應(yīng)著一個(gè)不同的版本號，即便失敗重復(fù)嘗試，也不會出現(xiàn)點(diǎn)贊數(shù)錯誤增加或減少的情況。

2. 去重

   這個(gè)主要依賴數(shù)據(jù)庫的索引唯一性（鍵），以點(diǎn)贊操作為例，可以對[user_id,weibo_id]這個(gè)組合做一張“點(diǎn)贊操作表”，如果成功點(diǎn)贊，就添加一條新記錄。

   如果出現(xiàn)了錯誤的重試，因?yàn)楸淼乃饕俏ㄒ坏?，已?jīng)有了記錄自后就不會再次插入，自然也就不會出現(xiàn)錯誤的情況了。

異步確保

2PC的處理過程中一個(gè)很大的問題是，存在大量的同步等待，這便意味著操作之間的強(qiáng)耦合，一旦發(fā)生了失敗或是超時(shí)，造成的影響往往是災(zāi)難性的。但是分布式情況下，超時(shí)和失敗又是很可能出現(xiàn)的情況，所以2PC手段沒法保證系統(tǒng)的可用性。

那么怎么優(yōu)化呢？可以將操作解耦，使用消息隊(duì)列（或者某種可靠的通信機(jī)制）來連接不同的實(shí)例上的操作。這樣的通信機(jī)制使操作異步化，于是我們還需要一個(gè)能夠確保消息執(zhí)行成功的確保機(jī)制，以上兩點(diǎn)的綜合就是現(xiàn)在最常用的柔性事務(wù)解決方案，我們暫且叫它“異步確?！保ㄒ?yàn)檫@種方案并非有一個(gè)統(tǒng)一的叫法），核心思路其實(shí)就是：用消息隊(duì)列保證最終一致性。

下面我們一步一步深入，了解這種方案的基本思想和流程。

問題

我們依然使用經(jīng)典的轉(zhuǎn)賬問題來展開討論：A要向B轉(zhuǎn)100元，但是A和B的賬戶在不同的實(shí)例上存儲。

用異步確保的思想，操作的流程應(yīng)該如此處理：

1. A所在的實(shí)例扣除A賬戶100元
2. 向B所在的實(shí)例發(fā)送操作消息，通知它給B的賬戶增加100元

這是一個(gè)很理想的情況，其實(shí)我們有很多的問題要處理。

首先是原子性，其實(shí)很容易發(fā)現(xiàn)，無論順序如何，如果1和2這兩個(gè)操作有任何一個(gè)失敗了，那另一個(gè)操作也必然變得沒有意義，所以必須保證1和2這兩個(gè)操作的整體原子性。

這里很多人會想，直接利用剛性事務(wù)的ACID特性，把1和2放在同一個(gè)事務(wù)里不就ok了。但這是不可能的，原因如下：

• 網(wǎng)絡(luò)的2將軍問題：發(fā)送消息如果失敗了，發(fā)送方并沒有辦法知道，是接收方?jīng)]收到消息，還是接收方返回響應(yīng)的時(shí)候出現(xiàn)了故障，其實(shí)已經(jīng)收到了？
• 在DB事務(wù)里插入網(wǎng)絡(luò)操作，如果出現(xiàn)延遲，會導(dǎo)致事務(wù)執(zhí)行時(shí)間變長，對DB性能影響極大，嚴(yán)重的話可能block整個(gè)DB。

所以事情沒那么簡單，所以在我們得做不少額外的工作才能解決這個(gè)問題，下面是現(xiàn)在常用的解決思路：消息表。

先說生產(chǎn)方（A的實(shí)例）

1. 生產(chǎn)方添加一張消息表，用于記錄發(fā)送的消息以及消息的回執(zhí)等內(nèi)容。

2. 生產(chǎn)者在向消費(fèi)者發(fā)送業(yè)務(wù)操作數(shù)據(jù)時(shí)，同時(shí)也要在消息表里增加一個(gè)消息記錄，這兩個(gè)都是對生產(chǎn)者DB的操作，我們要把它們放在同一個(gè)事務(wù)里來保證一致性。舉個(gè)例子，轉(zhuǎn)賬問題在A端上這個(gè)操作的sql就是這樣的（有點(diǎn)隨意，會意即可）：

   begin transaction;
   update account set amount = ($amount - 100) where user = A;
   insert into message values('b','account','-100');
   end transaction;
   

3. 對于這張消息表，我們需要一個(gè)維護(hù)者，它的職責(zé)是，不斷地把表中未發(fā)送的消息放入消息隊(duì)列，另外檢測消息的執(zhí)行是否超時(shí)或失敗，如果遇到這種異常情況，就進(jìn)行重試。注意：允許消息重復(fù)，但是不能丟失，順序也不會打亂。

再說消費(fèi)方（B的實(shí)例）

1. 消費(fèi)方的接口（我們稱為下游接口），必須實(shí)現(xiàn)冪等。這是因?yàn)樯a(chǎn)方可能會發(fā)來很多的重試消息，我們必須保證重試操作不會對系統(tǒng)產(chǎn)生不良影響。如果之前說的冪等手段不適用，可以簡單的為消費(fèi)方準(zhǔn)備一個(gè)判重表，利用判重表的Insert操作來實(shí)現(xiàn)冪等（如果這么做，請注意在業(yè)務(wù)中保證消費(fèi)操作和Insert判重表操作的原子性）。

2. 消費(fèi)方完成操作后，利用消息隊(duì)列向生產(chǎn)方發(fā)送確認(rèn)消息就ok。

可以看到這個(gè)實(shí)現(xiàn)方案對于業(yè)務(wù)的生產(chǎn)方來說，需要維護(hù)很多額外的操作，尤其是需要設(shè)計(jì)維護(hù)消息表，可能還要做后臺任務(wù)處理等，某種程度上這會增加業(yè)務(wù)端不必要的邏輯耦合，以及性能負(fù)擔(dān)。

簡要工作流程如下圖所示：

[圖片上傳失敗...(image-ec7c6-1517751460929)]

事務(wù)消息

正如上文所說，異步確保的思路中，大多數(shù)操作其實(shí)與業(yè)務(wù)無關(guān)，可以封裝到消息隊(duì)列中去。于是產(chǎn)生了“事務(wù)消息”這一概念，也就衍生了很多能夠很好的支持分布式事務(wù)消息相關(guān)操作的消息隊(duì)列或者中間件，如RocketMQ和Notify。

我們來看看事務(wù)消息是如何優(yōu)化和整合異步確保的邏輯的。

首先，把消息發(fā)送分成了2個(gè)階段：準(zhǔn)備和確認(rèn)階段，于是生產(chǎn)方步驟變?yōu)槿缦?步：

1. 發(fā)送prepared消息給MQ
2. 執(zhí)行本地事務(wù)
3. 根據(jù)本地事務(wù)執(zhí)行結(jié)果，確認(rèn)或者取消prepared消息

這里有一個(gè)問題，就是如果1和2失敗了，還是很容易回滾和取消的，但是第三步失敗或者超時(shí)了，要怎么做呢？

以RocketMQ為例，MQ會定期地掃描所有的prepared消息，詢問發(fā)送方，到底是要確認(rèn)發(fā)送這條消息，還是要取消這條消息？這點(diǎn)底層是通過讓生產(chǎn)方實(shí)現(xiàn)一個(gè)約定好的Check接口來實(shí)現(xiàn)的，有點(diǎn)像訂閱者模式。

我們可以看出來，異步回調(diào)中，掃描消息表，確認(rèn)或重發(fā)消息這個(gè)步驟被消息隊(duì)列實(shí)現(xiàn)了，減少了業(yè)務(wù)方開發(fā)的難度。

對于消費(fèi)方，事務(wù)消息支持重試的特性，也就是說不必生產(chǎn)者去主動發(fā)起重試消息，消息隊(duì)列可以自動幫你重試這些操作，可以說是非常解放生產(chǎn)力了。

如果有極端情況，比如消費(fèi)端異常，無論怎么重試都失敗，是否要回滾呢？其實(shí)最好的辦法就是人工介入，人工去處理這種概率極低的case，比開發(fā)一個(gè)高復(fù)雜的自動回滾系統(tǒng)要可靠的多，也更簡單。

事務(wù)補(bǔ)償（TCC)

除了比較常用的異步確保，我們再介紹一種常見的實(shí)現(xiàn)柔性事務(wù)的思路，稱為事務(wù)補(bǔ)償。

總結(jié)之前的內(nèi)容，我們不難發(fā)現(xiàn)，分布式事務(wù)的難點(diǎn)在于，一方執(zhí)行事務(wù)成功之后，無法確定其他參與方對應(yīng)的事務(wù)是否能夠成功（除非犧牲系統(tǒng)可用性）。

事務(wù)補(bǔ)償?shù)南敕ê突貪L日志有些類似。既然我們沒辦法同時(shí)保證所有的參與方事務(wù)執(zhí)行都成功，不如就讓他們隨意執(zhí)行，誰成功了就提交本地事務(wù)。但是每個(gè)參與方的每個(gè)操作，都要注冊（注意是注冊，不是自動生成）一個(gè)對應(yīng)的補(bǔ)償操作，這個(gè)補(bǔ)償操作由人為定義，用于撤銷已執(zhí)行事務(wù)帶來的影響。

當(dāng)某一方的事務(wù)執(zhí)行失敗時(shí)，所有已經(jīng)成功提交了事務(wù)的參與方，需要按照順序（提交的倒序）去執(zhí)行各自的補(bǔ)償事務(wù)，來將整個(gè)系統(tǒng)“回滾”到之前的狀態(tài)。

補(bǔ)償型思路的一個(gè)典型實(shí)現(xiàn)是TCC(Try-Confirm-Cancel)事務(wù)，其實(shí)說是事務(wù)，不如說是一種業(yè)務(wù)模式，因?yàn)門ry,Confirm,Cancel這三個(gè)操作都必須由業(yè)務(wù)方實(shí)現(xiàn)。

• Try：資源預(yù)留&鎖定。事務(wù)發(fā)起方將調(diào)用服務(wù)提供方的Try方法來鎖定業(yè)務(wù)所需要的所有資源。
• Confirm：確認(rèn)執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯操作。這里使用的資源一定都是在Try中預(yù)留的資源，Try + Confirm 組合起來是一次完整的業(yè)務(wù)邏輯。
• Cancel：取消執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯。這里和普通的補(bǔ)償性事務(wù)不同，因?yàn)門ry階段只是預(yù)留資源，并未真正執(zhí)行操作，因此取消操作只需要釋放Try階段預(yù)留的資源，而不需要執(zhí)行數(shù)據(jù)庫操作來補(bǔ)償。

其實(shí)TCC可以認(rèn)為是應(yīng)用層的2CP協(xié)議。網(wǎng)上關(guān)于TCC的相關(guān)邏輯說法很多，也比較混亂，這里找到一個(gè)比較通俗普遍的例子來解釋TCC的流程。當(dāng)然實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)業(yè)務(wù)的場景不同，TCC的實(shí)現(xiàn)也不同：它只是一種思路，而并非是一種規(guī)范。

例子仍然是轉(zhuǎn)賬問題，我們把范圍稍微擴(kuò)大一點(diǎn)，現(xiàn)在我們有三個(gè)用戶A,B,C分別位于三個(gè)不同的數(shù)據(jù)庫實(shí)例上，現(xiàn)在A,B要分別向C轉(zhuǎn)賬40元（一共80元）。

1. Try階段：嘗試執(zhí)行。

   • 業(yè)務(wù)檢查（一致性）：檢查A,B,C的賬戶狀態(tài)是否正常，以及A,B的賬戶余額是否都不低于40元。
   • 預(yù)留資源（準(zhǔn)隔離性）：賬戶A、B的余額均凍結(jié)40元。這樣保證其他并發(fā)事務(wù)不會把A、B的余額扣成負(fù)數(shù)。

2. Confirm階段：確認(rèn)執(zhí)行。

   • 真正執(zhí)行事務(wù)：執(zhí)行實(shí)際的業(yè)務(wù)操作：A、B賬戶減少40元，C賬戶增加80元。（這一步還是需要消息傳遞機(jī)制）

3. Cancel階段：取消執(zhí)行。

   • 釋放A,B賬戶上被成功凍結(jié)的金額。

小結(jié)

分布式的結(jié)構(gòu)下，事務(wù)的實(shí)現(xiàn)依然沒有一個(gè)放之四海而皆準(zhǔn)的標(biāo)準(zhǔn)。但是可以看到一個(gè)統(tǒng)一的原則，那就是盡可能的讓服務(wù)變得更具有彈性，能夠靈活地應(yīng)對多種情況。

總的來說，分布式事務(wù)更大的挑戰(zhàn)在于，相關(guān)業(yè)務(wù)邏輯的開發(fā)思路：可用性與一致性的平衡。

參考文章

本文是學(xué)習(xí)和整理自下列文章：

• 分布式事務(wù)？No, 最終一致性
• 『淺入深出』MySQL 中事務(wù)的實(shí)現(xiàn)
• 分布式消息隊(duì)列RocketMQ--事務(wù)消息--解決分布式事務(wù)的最佳實(shí)踐
• 分布式事務(wù)之說說TCC事務(wù)
• 理解分布式事務(wù)的兩階段提交2p

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