分布式事务剖析：一文终解基础概念与解决方案

后端

2023-12-07 23:51:19

分布式事务与 ACID 特性

分布式事务是指跨越多个独立的数据库或服务的一系列操作。它要求所有操作要么都成功完成，要么都失败回滚，以确保数据的一致性。分布式事务遵循 ACID 特性：

原子性（Atomicity）： 分布式事务中的所有操作要么都成功完成，要么都失败回滚，不能只部分成功。
一致性（Consistency）： 分布式事务结束后，所有参与者数据库或服务的数据都必须保持一致。
隔离性（Isolation）： 分布式事务与其他并发事务隔离，不会相互影响。
持久性（Durability）： 分布式事务一旦提交，其结果将被永久保存，即使发生故障也不会丢失。

分布式事务面临的挑战

分布式事务比本地事务更难实现，主要原因在于分布式系统中存在以下挑战：

网络延迟： 分布式系统中的节点之间存在网络延迟，这可能会导致事务处理过程中的延迟或超时。
节点故障： 分布式系统中的节点可能会发生故障，这可能会导致事务处理过程中的中断或失败。
数据不一致： 分布式系统中的数据可能存在不一致的情况，这可能会导致事务处理过程中出现错误或失败。

分布式事务解决方案

为了解决分布式事务面临的挑战，业界提出了多种解决方案，包括：

两阶段提交（2PC）： 2PC 是一种常用的分布式事务解决方案。它将事务处理过程分为两个阶段：预提交阶段和提交阶段。在预提交阶段，所有参与者数据库或服务都准备执行事务，但在提交阶段之前不会实际执行。如果所有参与者都准备就绪，那么事务将提交；否则，事务将回滚。
三阶段提交（3PC）： 3PC 是一种比 2PC 更可靠的分布式事务解决方案。它在 2PC 的基础上增加了了一个“中止”阶段，以确保即使在发生故障的情况下，事务也能回滚。
Paxos： Paxos 是一种分布式共识算法，它可以用于实现分布式事务。Paxos 算法确保所有参与者数据库或服务最终都会就事务的状态达成一致。
Raft： Raft 是一种分布式共识算法，它与 Paxos 类似，但更易于理解和实现。Raft 算法也被广泛用于实现分布式事务。
Zab： Zab 是一种分布式共识算法，它是 Apache ZooKeeper 使用的共识算法。Zab 算法也适用于实现分布式事务。
Saga： Saga 是一种分布式事务解决方案，它使用一组独立的本地事务来实现分布式事务。Saga 通过补偿机制来确保即使在发生故障的情况下，分布式事务也能回滚。
TCC： TCC 是一种分布式事务解决方案，它使用三个阶段来实现分布式事务：尝试阶段、确认阶段和取消阶段。TCC 通过补偿机制来确保即使在发生故障的情况下，分布式事务也能回滚。
Event Sourcing： Event Sourcing 是一种分布式事务解决方案，它通过记录系统中的所有事件来实现分布式事务。Event Sourcing 通过回放事件来确保即使在发生故障的情况下，分布式事务也能回滚。