分布式事务方案那么多,到底该选哪一个(分布式事务方案那么多,到底该选哪一个类别)

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分布式事务:深入理解什么是2PC、3PC及TCC协议

1、分布式事务是解决跨多个节点或系统的事务处理问题的一种方法,确保数据一致性。其核心在于如何在分布式环境下,实现事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。针对分布式事务的解决,主要有三种方法:2PC、3PC及TCC协议。

2、面试官询问分布式事务的理解时,通常会提及2PC和3PC协议。分布式事务的基础理论依赖于CPA理论,采用软状态或最终一致性来保证分布式环境下的事务一致性。两阶段提交(2PC)2PC是一种中心化的强一致性协议,由协调者(coordinator)和参与者(participant)构成。

3、三阶段提交协议(3PC) 增加预提交阶段,减轻阻塞,避免了2PC的直接准备阶段问题。 补偿事务(TCC) 通过Try、Confirm和Cancel三个阶段,确保一致性,但复杂度较高。 最终一致性 允许节点间短暂不一致,最终达到一致状态,适用于消息传递延迟较大的场景。

4、XA是由X / Open发布的规范,用于DTP(分布式事务处理)。 DTP分布式模型主要含有 XA主要就是TM和RM之间的通讯桥梁。两阶段提交协议(The two-phase commit protocol,2PC)是 XA 用于在全局事务中协调多个资源的机制。

5、但我们说的2PC指的是基于XA规范的两阶段提交。而XA规范定义的DTP分布式事务模型中TM和RM的交互。DTP 分布式事务模型中的三个角 : AP(应用程序)、TM(事务管理器)、RM(资源管理器)由此总结 3PC 但是两阶段提交是完美的么,答案是否定的。

分布式事务之可靠消息最终一致性、最大努力通知

1、可靠消息最终一致性方案在分布式事务中扮演重要角 ,它确保消息发送至事务参与方后,最终数据达到一致状态。此方案通过引入本地消息表实现,以解决跨服务、跨数据库场景下的事务一致性问题。以订单服务与库存服务为例,订单服务执行本地事务后,会同时在本地消息表中记录订单创建 。

2、结合MQ消息中间件实现的可靠消息最终一致性 TCC补偿性事务解决方案 最大努力通知型方案 第一种方案:可靠消息最终一致性,需要业务系统结合MQ消息中间件实现,在实现过程中需要保证消息的成功发送及成功消费。

3、在分布式系统中,确保事务的一致性是一项关键需求。分布式事务的一致性要求,在多个节点上执行的事务要么全部成功,要么全部失败,不能出现部分成功部分失败的情况。然而,在分布式环境中,网络延迟、节点故障等问题使得实现事务一致性变得复杂。为解决这一难题,业界引入了“可靠消息最终一致性分布式事务”方案。

4、基于可靠消息服务:如RocketMQ,通过“两阶段提交”实现分布式事务,适用于对实时一致性要求不高、隔离性不敏感的系统。最大努力尝试:依赖额外校对系统,保证最终原子性和持久性,不保证一致性或隔离性,适合非核心业务。TX-LCN:通过协调本地事务,依赖本地事务的ACID特性,适用于并发性能要求不高的场景。

5、柔性事务,属于支付宝架构与技术范畴,相对于ACID刚性事务,遵循BASE理论。支付宝柔性事务主要包含以下几种类型:两阶段型、补偿型、异步确保型、最大努力通知型。两阶段型:分布式事务的典型模式,通过分布式事务两阶段提交,对应技术上的XA、JTA/JTS,实现资源锁定与释放,确保事务的完整性。

微服务架构的分布式事务问题如何处理?

针对分布式事务的解决方案有:两阶段提交(2PC)、补偿事务(TCC)、本地消息表(异步确保)和MQ事务消息。实现分布式事务的步骤如下:上游服务向消息服务发送一条预提交消息。 消息服务返回对应的消息ID。 上游服务执行本地业务逻辑,根据本地事务决定提交或回滚。

基于可靠消息服务:如RocketMQ,通过“两阶段提交”实现分布式事务,适用于对实时一致性要求不高、隔离性不敏感的系统。最大努力尝试:依赖额外校对系统,保证最终原子性和持久性,不保证一致性或隔离性,适合非核心业务。TX-LCN:通过协调本地事务,依赖本地事务的ACID特性,适用于并发性能要求不高的场景。

在微服务环境下,事务管理变得复杂,分布式事务面临挑战。主要挑战包括一致性、可隔离性以及最终一致性等问题。Saga模式通过一系列本地事务和相应的补偿事务来确保最终一致性。这种模式允许每个本地事务完成后立即提交,若失败则按照预定顺序执行补偿事务以回滚操作。

尽管分布式事务可以解决很多问题,但在复杂性和性能损耗方面也存在挑战,因此需要根据具体的业务场景和需求进行合理的设计和优化。例如在大规模数据处理中还需要权衡使用分布式事务带来的好处与其成本之间权衡问题(例如延时问题),以确定是否使用以及如何应用这些技术来支持业务的连续性要求和数据可靠性要求。

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