深入理解分布式事务，高并发下分布式事务的解决方案

1、什么是分布式事务

分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的 *** 作由不同的小 *** 作组成，这些小的 *** 作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小 *** 作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。

2、分布式事务的产生的原因

21、数据库分库分表

当数据库单表一年产生的数据超过1000W，那么就要考虑分库分表，具体分库分表的原理在此不做解释，以后有空详细说，简单的说就是原来的一个数据库变成了多个数据库。这时候，如果一个 *** 作既访问01库，又访问02库，而且要保证数据的一致性，那么就要用到分布式事务。

22、应用SOA化

所谓的SOA化，就是业务的服务化。比如原来单机支撑了整个电商网站，现在对整个网站进行拆解，分离出了订单中心、用户中心、库存中心。对于订单中心，有专门的数据库存储订单信息，用户中心也有专门的数据库存储用户信息，库存中心也会有专门的数据库存储库存信息。这时候如果要同时对订单和库存进行 *** 作，那么就会涉及到订单数据库和库存数据库，为了保证数据一致性，就需要用到分布式事务。

以上两种情况表象不同，但是本质相同，都是因为要 *** 作的数据库变多了！

3、事务的ACID特性

31、原子性（A）

所谓的原子性就是说，在整个事务中的所有 *** 作，要么全部完成，要么全部不做，没有中间状态。对于事务在执行中发生错误，所有的 *** 作都会被回滚，整个事务就像从没被执行过一样。

32、一致性（C）

事务的执行必须保证系统的一致性，就拿转账为例，A有500元，B有300元，如果在一个事务里A成功转给B50元，那么不管并发多少，不管发生什么，只要事务执行成功了，那么最后A账户一定是450元，B账户一定是350元。

33、隔离性（I）

所谓的隔离性就是说，事务与事务之间不会互相影响，一个事务的中间状态不会被其他事务感知。

34、持久性（D）

所谓的持久性，就是说一单事务完成了，那么事务对数据所做的变更就完全保存在了数据库中，即使发生停电，系统宕机也是如此。

4、分布式事务的应用场景

41、支付

最经典的场景就是支付了，一笔支付，是对买家账户进行扣款，同时对卖家账户进行加钱，这些 *** 作必须在一个事务里执行，要么全部成功，要么全部失败。而对于买家账户属于买家中心，对应的是买家数据库，而卖家账户属于卖家中心，对应的是卖家数据库，对不同数据库的 *** 作必然需要引入分布式事务。

42、在线下单

买家在电商平台下单，往往会涉及到两个动作，一个是扣库存，第二个是更新订单状态，库存和订单一般属于不同的数据库，需要使用分布式事务保证数据一致性。

5、常见的分布式事务解决方案

51、基于XA协议的两阶段提交

XA是一个分布式事务协议，由Tuxedo提出。XA中大致分为两部分：事务管理器和本地资源管理器。其中本地资源管理器往往由数据库实现，比如Oracle、DB2这些商业数据库都实现了XA接口，而事务管理器作为全局的调度者，负责各个本地资源的提交和回滚。XA实现分布式事务的原理如下：

总的来说，XA协议比较简单，而且一旦商业数据库实现了XA协议，使用分布式事务的成本也比较低。但是，XA也有致命的缺点，那就是性能不理想，特别是在交易下单链路，往往并发量很高，XA无法满足高并发场景。XA目前在商业数据库支持的比较理想，在mysql数据库中支持的不太理想，mysql的XA实现，没有记录prepare阶段日志，主备切换回导致主库与备库数据不一致。许多nosql也没有支持XA，这让XA的应用场景变得非常狭隘。

52、消息事务+最终一致性

所谓的消息事务就是基于消息中间件的两阶段提交，本质上是对消息中间件的一种特殊利用，它是将本地事务和发消息放在了一个分布式事务里，保证要么本地 *** 作成功成功并且对外发消息成功，要么两者都失败，开源的RocketMQ就支持这一特性，具体原理如下：

1、A系统向消息中间件发送一条预备消息

2、消息中间件保存预备消息并返回成功

3、A执行本地事务

4、A发送提交消息给消息中间件

通过以上4步完成了一个消息事务。对于以上的4个步骤，每个步骤都可能产生错误，下面一一分析：

步骤一出错，则整个事务失败，不会执行A的本地 *** 作步骤二出错，则整个事务失败，不会执行A的本地 *** 作步骤三出错，这时候需要回滚预备消息，怎么回滚？答案是A系统实现一个消息中间件的回调接口，消息中间件会去不断执行回调接口，检查A事务执行是否执行成功，如果失败则回滚预备消息步骤四出错，这时候A的本地事务是成功的，那么消息中间件要回滚A吗？答案是不需要，其实通过回调接口，消息中间件能够检查到A执行成功了，这时候其实不需要A发提交消息了，消息中间件可以自己对消息进行提交，从而完成整个消息事务基于消息中间件的两阶段提交往往用在高并发场景下，将一个分布式事务拆成一个消息事务（A系统的本地 *** 作+发消息）+B系统的本地 *** 作，其中B系统的 *** 作由消息驱动，只要消息事务成功，那么A *** 作一定成功，消息也一定发出来了，这时候B会收到消息去执行本地 *** 作，如果本地 *** 作失败，消息会重投，直到B *** 作成功，这样就变相地实现了A与B的分布式事务。原理如下：

虽然上面的方案能够完成A和B的 *** 作，但是A和B并不是严格一致的，而是最终一致的，我们在这里牺牲了一致性，换来了性能的大幅度提升。当然，这种玩法也是有风险的，如果B一直执行不成功，那么一致性会被破坏，具体要不要玩，还是得看业务能够承担多少风险。

53、TCC编程模式

所谓的TCC编程模式，也是两阶段提交的一个变种。TCC提供了一个编程框架，将整个业务逻辑分为三块：Try、Confirm和Cancel三个 *** 作。以在线下单为例，Try阶段会去扣库存，Confirm阶段则是去更新订单状态，如果更新订单失败，则进入Cancel阶段，会去恢复库存。总之，TCC就是通过代码人为实现了两阶段提交，不同的业务场景所写的代码都不一样，复杂度也不一样，因此，这种模式并不能很好地被复用。

6、总结

分布式事务，本质上是对多个数据库的事务进行统一控制，按照控制力度可以分为：不控制、部分控制和完全控制。不控制就是不引入分布式事务，部分控制就是各种变种的两阶段提交，包括上面提到的消息事务+最终一致性、TCC模式，而完全控制就是完全实现两阶段提交。部分控制的好处是并发量和性能很好，缺点是数据一致性减弱了，完全控制则是牺牲了性能，保障了一致性，具体用哪种方式，最终还是取决于业务场景。作为技术人员，一定不能忘了技术是为业务服务的，不要为了技术而技术，针对不同业务进行技术选型也是一种很重要的能力

当数据库需要处理 *** 作量大、复杂度高的数据的时候需要用到事务。用事务是为了保证数据库的完整性，保证成批的SQL语句要么全部执行，要么全部不执行。

一个数据库事务通常包含了一个序列的对数据库的读/写 *** 作。它的存在包含有以下两个目的：

1、为数据库 *** 作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持一致性的方法。

2、当多个应用程序在并发访问数据库时，可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法，以防止彼此的 *** 作互相干扰。

当事务被提交给了数据库管理系统，则数据库管理系统需要确保该事务中的所有 *** 作都成功完成且其结果被永久保存在数据库中，如果事务中有的 *** 作没有成功完成，则事务中的所有 *** 作都需要被回滚，回到事务执行前的状态;同时，该事务对数据库或者其他事务的执行无影响，所有的事务都好像在独立的运行。

扩展资料：

数据库事务ACID性质：

1、原子性（Atomicity）：事务作为一个整体被执行，包含在其中的对数据库的 *** 作要么全部被执行，要么都不执行。

2、一致性（Consistency）：事务应确保数据库的状态从一个一致状态转变为另一个一致状态，一致状态的含义是数据库中的数据应满足完整性约束。

3、隔离性（Isolation）：多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行。

4、持久性（Durability）：已被提交的事务对数据库的修改应该永久保存在数据库中。

参考资料来源：

百度百科-数据库事务

百度百科-数据库

数据库事务(Database Transaction) ，是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列 *** 作，要么完全地执行，要么完全地不执行。

事务处理可以确保除非事务性单元内的所有 *** 作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关 *** 作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足所谓的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性。

事务是数据库运行中的一个逻辑工作单位，由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。

相关属性：

原子性（Atomic）（Atomicity)

事务必须是原子工作单元；对于其数据修改，要么全都执行，要么全都不执行。通常，与某个事务关联的 *** 作具有共同的目标，并且是相互依赖的。如果系统只执行这些 *** 作的一个子集，则可能会破坏事务的总体目标。原子性消除了系统处理 *** 作子集的可能性。

一致性（Consistent）(Consistency)

事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。在相关数据库中，所有规则都必须应用于事务的修改，以保持所有数据的完整性。事务结束时，所有的内部数据结构（如 B 树索引或双向链表）都必须是正确的。某些维护一致性的责任由应用程序开发人员承担，他们必须确保应用程序已强制所有已知的完整性约束。例如，当开发用于转帐的应用程序时，应避免在转帐过程中任意移动小数点。

隔离性（Insulation）(Isolation)

由并发事务所作的修改必须与任何其它并发事务所作的修改隔离。事务查看数据时数据所处的状态，要么是另一并发事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态，事务不会查看中间状态的数据。这称为隔离性，因为它能够重新装载起始数据，并且重播一系列事务，以使数据结束时的状态与原始事务执行的状态相同。当事务可序列化时将获得最高的隔离级别。在此级别上，从一组可并行执行的事务获得的结果与通过连续运行每个事务所获得的结果相同。由于高度隔离会限制可并行执行的事务数，所以一些应用程序降低隔离级别以换取更大的吞吐量。

持久性（Duration）(Durability）

事务完成之后，它对于系统的影响是永久性的。该修改即使出现致命的系统故障也将一直保持。

ACID 是为保证事务(transaction)是正确可靠的，所必须具备的四个特性：

以 A 给 B 转账100元为例：

MySQL事务是由 InnoDB 存储引擎实现的。

可以用如下的命令显式的开启事务：

另外，在自动提交（autocommit）模式下，我们执行的每一条 SQL 语句都是一条独立的事务；如果关闭了自动提交（autocommit）模式，则所有的 SQL 语句都在一个事务中，直到执行了 commit 或 rollback，该事务结束，同时开始了另外一个事务。

MySQL 事务的 ACID 特性靠如下机制实现：

Go 语言的 Gorm 提供了对于事务 *** 作的支持：

此外，还有嵌套事务以及手动事务等 *** 作，可以参考中文文档： learnkucom/docs/gorm/v…

@Transactional 注解必须添加在public方法上，private、protected方法上是无效的。

一般情况下，推荐将@Transactional 注解加在方法上，因为@Transactional直接加在类或者接口上，@Transactional注解会对类或者接口里面所有的public方法都有效，会影响性能。

数据库事务是构成单一逻辑工作单元的 *** 作集合。

举例：转账是生活中常见的 *** 作，比如从A账户转账100元到B账号。站在用户角度而言，这是一个逻辑上的单一 *** 作，然而在数据库系统中，至少会分成两个步骤来完成：

1、将A账户的金额减少100元

2、将B账户的金额增加100元。

与程序的区别：一个程序中包含多个事务。在关系数据库中，一个事务可以是一条SQL语句，一组SQL语句或整个程序。

扩展资料：

事务必须具备四个属性，简称ACID属性：

1、原子性（Atomicity）：事务是一个完整的 *** 作。事务的各步 *** 作是不可分的（原子的）；要么都执行，要么都不执行。

2、一致性（Consistency）：当事务完成时，数据必须处于一致状态。

3、隔离性（Isolation）：对数据进行修改的所有并发事务是彼此隔离的，这表明事务必须是独立的，它不应以任何方式依赖于或影响其他事务。

4、永久性（Durability）：事务完成后，它对数据库的修改被永久保持，事务日志能够保持事务的永久性。

参考资料来源：百度百科-事务

定义：数据库一致性（Database Consistency）是指事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。

数据库状态如何变化？每一次数据变更就会导致数据库的状态迁移。如果数据库的初始状态是C0，第一次事务T1的提交就会导致系统生成一个SYSTEM CHANGE NUMBER（SCN），这是数据库状态从C0转变成C1。执行第二个事务T2的时候数据库状态从T1变成T2，以此类推，执行第Tn次事务的时候数据库状态由C(n-1)变成Cn。

定义一致性主要有2个方面，一致读和一致写。

一致写：事务执行的数据变更只能基于上一个一致的状态，且只能体现在一个状态中。T(n)的变更结果只能基于C(n-1)，C(n-2), C(1)状态，且只能体现在C(n)状态中。也就是说，一个状态只能有一个事务变更数据，不允许有2个或者2个以上事务在一个状态中变更数据。至于具体一致写基于哪个状态，需要判断T(n)事务是否和T(n-1)，T(n-2),T(1)有依赖关系。

一致读：事务读取数据只能从一个状态中读取，不能从2个或者2个以上状态读取。也就是T(n)只能从C(n-1），C(n-2) C(1)中的一个状态读取数据，不能一部分数据读取自C(n-1)，而另一部分数据读取自C(n-2)。

摆事实

一致写：

定义100个事务T(1)T(100)实现相同的逻辑 update table set i=i+1，i的初始值是0，那么并发执行这100个事务之后i的值是多少？可能很容易想到是100。那么怎么从一致性角度去理解呢？

数据库随机调度到T(50)执行，此时数据库状态是C(0)，而其它事务都和T(50)有依赖关系，根据写一致性原理，其它事务必须等到T(50)执行完毕后数据库状态变为C(1)才可以执行。因此数据库利用锁机制阻塞其它事务的执行。直到T(50)执行完毕，数据库状态从C(0)迁移到C(1)。数据库唤醒其它事务后随机调度到T(89)执行，以此类推直到所有事务调度执行完毕，数据库状态最终变为C(100)。

一致读：

还是上面的例子，假设T(1)T(100)顺序执行，在不同的时机执行select i from table，我们看到i的值是什么？

1 T(1)的执行过程中。数据库状态尚未迁移，读到的i=0

2 T(1)执行完毕，T(2)的执行过程中，数据库状态迁移至C(1)，读到的i=1

1、如果数据库系统中数据的物理存储结构发生了改变，而最终用户没有受到影响，则称数据有

Physical 数据独立性。

2、关系数据库中可使用的最小单元是 field or property ，它不允许再可分解。

3、SQL的中文解释为 structure query language 。

4、视图的更新是指通过视图来插入、修改和 delete 数据。

5、在关系T（S，SN，D）和R（D，CN，NM）中，T的主码为S，R的主码为D，则D在T中称为 foreign key 。

6、设有以下关系：合同（合同号，用户号，用户名，用户地址，电话），我们知道合同号是唯一的，则这个关系模式最高满足 第 first 范式。

7、事务具有ACID特性，其中I代表的特性是 isolate 。

8、数据字典通常包括五个组成部分：数据项、数据结构、数据流、 data store 和处理过程五个部分。

9、在SQL语言中，一个 select……from……where…… 语句称为一个查询块。

10、带有 exists or not exists 谓词的子查询不返回任何数据，只产生逻辑真值TRUE和逻辑假值FALSE。

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