你再不知道分布式事务，我就真的生气了( 二 )

2025-12-30 分布式事务

CAP 理论
CAP 理论作为分布式系统的基础理论，指的是在一个分布式系统中，Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性)，这三个要素最多只能同时实现两点。

你再不知道分布式事务，我就真的生气了

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一致性(C，Consistency)：一致性是指数据在多个副本之间能否保持一致的特性。
例如一个数据在某个分区节点更新之后，在其他分区节点读出来的数据也是更新之后的数据。
可用性(A：Availability)：可用性是指系统提供的服务必须一直处于可用的状态，对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果。这里的重点是"有限时间内"和"返回结果" 。
分区容错性(P，Partition tolerance)：分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务。

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BASE 理论
BASE 理论，是对 CAP 中 AP 的一个扩展，对于我们的业务系统，我们考虑牺牲一致性来换取系统的可用性和分区容错性。
BASE 是 Basically Available(基本可用)，Soft State(软状态)和 Eventually Consistent(最终一致性)三个短语的缩写。
Basically Available：基本可用。通过支持局部故障而不是系统全局故障来实现的。
如将用户分区在 5 个数据库服务器上，一个用户数据库的故障只影响这台特定主机那 20% 的用户，其他用户不受影响。
Soft State：软状态。状态可以有一段时间不同步。
Eventually Consistent：最终一致。最终数据是一致的就可以了，而不是时时保持强一致。
分布式事务的几种解决方案
分布式事务解决方案主要有以下这几种：

2PC(二阶段提交)方案
TCC(Try、Confirm、Cancel)
本地消息表
最大努力通知
Saga 事务

二阶段提交方案
二阶段提交方案是常用的分布式事务解决方案。事务的提交分为两个阶段：准备阶段和提交执行方案。
二阶段提交成功的情况：

准备阶段，事务管理器向每个资源管理器发送准备消息，如果资源管理器的本地事务操作执行成功，则返回成功。
提交执行阶段，如果事务管理器收到了所有资源管理器回复的成功消息，则向每个资源管理器发送提交消息，RM 根据 TM 的指令执行提交。

如图：

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二阶段提交失败的情况：

准备阶段，事务管理器向每个资源管理器发送准备消息，如果资源管理器的本地事务操作执行成功，则返回成功，如果执行失败，则返回失败。
提交执行阶段，如果事务管理器收到了任何一个资源管理器失败的消息，则向每个资源管理器发送回滚消息。

资源管理器根据事务管理器的指令回滚本地事务操作，释放所有事务处理过程中使用的锁资源。

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2PC 方案实现起来简单，成本较低，但是主要有以下缺点：

单点问题：如果事务管理器出现故障，资源管理器将一直处于锁定状态。
性能问题：所有资源管理器在事务提交阶段处于同步阻塞状态，占用系统资源，一直到提交完成，才释放资源，容易导致性能瓶颈。
数据一致性问题：如果有的资源管理器收到提交的消息，有的没收到，那么会导致数据不一致问题。

TCC(补偿机制)
TCC 采用了补偿机制，其核心思想是：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。
TCC(Try-Confirm-Cancel)是通过对业务逻辑的分解来实现分布式事务。
针对一个具体的业务服务，TCC 分布式事务模型需要业务系统都实现一下三段逻辑：

Try 阶段：尝试去执行，完成所有业务的一致性检查，预留必须的业务资源。
Confirm 阶段：该阶段对业务进行确认提交，不做任何检查，因为 Try 阶段已经检查过了，默认 Confirm 阶段是不会出错的。
Cancel 阶段：若业务执行失败，则进入该阶段，它会释放 Try 阶段占用的所有业务资源，并回滚 Confirm 阶段执行的所有操作。

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TCC 分布式事务模型包括如下三部分：

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