分布式事务：Mysql分库分表后数据一致性难题的解决方案
2023-11-22 10:35:50
正文：
在上一篇文章《Mysql分库分表》中，我们介绍了为什么要分库分表以及对应的策略。但是，分库分表也会引发一系列的问题，其中最棘手的就是分布式事务问题。
分布式事务 是指在一个分布式系统中，多个子事务之间的事务性。也就是说，要么所有子事务都成功提交，要么所有子事务都回滚。
分布式事务之所以困难，是因为在分布式系统中，各个子事务可能运行在不同的服务器上，并且这些服务器之间可能存在网络延迟和故障。这使得很难保证所有子事务都能同时成功提交或回滚。
CAP原理 是分布式系统设计中的一个重要定理，它指出在一个分布式系统中，不可能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）。
也就是说，在分布式系统中，只能在一致性和可用性之间做出权衡。
- 一致性：指系统中的所有数据副本在任何时刻都必须保持一致。
- 可用性：指系统必须能够处理所有请求，而不论系统是否处于故障状态。
- 分区容错性：指系统必须能够在发生网络分区的情况下继续运行。
在分布式事务中，一致性和可用性往往是矛盾的。如果要保证一致性，就可能降低可用性；如果要提高可用性，就可能降低一致性。
因此，在设计分布式事务系统时，需要根据具体情况权衡一致性和可用性的重要性，做出相应的取舍。
解决分布式事务问题的方法
目前，业界有许多解决分布式事务问题的方法，其中比较常见的有：
- XA事务： XA事务是一种分布式事务标准，它允许在一个分布式系统中跨越多个资源管理器（如数据库）执行事务。XA事务使用两阶段提交协议（2PC）来保证事务的原子性。
- TCC事务： TCC事务是一种分布式事务框架，它将一个分布式事务分解成三个阶段：Try、Confirm和Cancel。Try阶段负责准备事务，Confirm阶段负责提交事务，Cancel阶段负责回滚事务。TCC事务可以保证事务的原子性、一致性和隔离性。
- 最终一致性： 最终一致性是一种分布式系统数据一致性模型，它允许系统中的数据副本在一段时间内不一致，但最终会收敛到一致的状态。最终一致性通常用于对一致性要求不高的系统中。
2PC协议和3PC协议
2PC协议和3PC协议都是分布式事务中的两阶段提交协议。2PC协议只涉及两个参与者：事务协调者和事务参与者。3PC协议涉及三个参与者：事务协调者、事务参与者和事务投票者。
2PC协议的流程如下：
- 事务协调者向事务参与者发送Prepare消息。
- 事务参与者收到Prepare消息后，准备提交事务。
- 事务参与者向事务协调者发送Prepare OK消息。
- 事务协调者收到所有事务参与者的Prepare OK消息后，向事务参与者发送Commit消息。
- 事务参与者收到Commit消息后，提交事务。
3PC协议的流程如下：
- 事务协调者向事务参与者发送Pre-Prepare消息。
- 事务参与者收到Pre-Prepare消息后，准备提交事务。
- 事务参与者向事务投票者发送Pre-Prepare OK消息。
- 事务投票者收到所有事务参与者的Pre-Prepare OK消息后，向事务协调者发送Prepare消息。
- 事务协调者收到事务投票者的Prepare消息后，向事务参与者发送Commit消息。
- 事务参与者收到Commit消息后，提交事务。
Saga事务
Saga事务是一种分布式事务框架，它将一个分布式事务分解成一系列的本地事务。Saga事务使用补偿机制来保证事务的原子性。
Saga事务的流程如下：
- 事务协调者向事务参与者发送Start Saga消息。
- 事务参与者收到Start Saga消息后，执行本地事务。
- 事务参与者向事务协调者发送Complete Saga消息。
- 事务协调者收到所有事务参与者的Complete Saga消息后，向事务参与者发送End Saga消息。
- 事务参与者收到End Saga消息后，提交本地事务。
选择分布式事务解决方案
在选择分布式事务解决方案时，需要考虑以下几个因素：
- 系统的一致性要求
- 系统的可用性要求
- 系统的性能要求
- 系统的复杂性
结语
分布式事务是一个复杂的问题，没有一种放之四海而皆准的解决方案。在选择分布式事务解决方案时，需要根据具体情况权衡各种因素，做出最适合的决策。
