常用的分布式事务解决方案介绍最新PPT
分布式事务解决方案
分布式事务解决方案引言随着互联网应用的快速发展，分布式系统的应用越来越广泛。
分布式系统的一个主要挑战是如何处理分布式事务。
分布式事务是指要在多个不同的计算节点上完成的事务，其中每个节点都可以拥有自己的本地数据库。
在传统的关系型数据库系统中，通过ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）的事务特性来保证数据的一致性。
然而，在分布式系统中，ACID的事务特性并不容易实现，因为分布式系统中各个节点之间的通信延迟和故障可能会导致事务的失败。
为了解决分布式系统中的事务问题，需要采用一些特殊的技术和策略。
本文将介绍一些常用的分布式事务解决方案，并对它们的优缺点进行分析。
1. 两阶段提交（2PC）两阶段提交是最常见的分布式事务解决方案之一。
它通过协调器（coordinator）和参与者（participant）之间的通信来保证事务的一致性。
1.1 原理两阶段提交的工作流程如下：1.协调器向所有参与者发送事务准备请求（Prepare Request）。
2.参与者执行事务，并将事务的执行结果和意见（同意或拒绝）发送给协调器。
3.协调器根据所有参与者的意见来决定事务是否可以提交。
4.如果所有参与者都同意提交，协调器发送事务提交请求（CommitRequest）给所有参与者。
5.参与者收到提交请求后执行事务的最终提交操作。
6.参与者向协调器发送事务提交完成的通知。
7.协调器收到所有参与者的通知后，完成事务。
1.2 优缺点优点：•简单易用，容易实现。
•可以保证事务的一致性。
缺点：•同步阻塞：所有参与者都需要等待协调器的指令，导致事务的执行效率较低。
•单点故障：协调器是系统的关键节点，一旦协调器宕机，整个系统将无法正常工作。
•数据不一致：在两阶段提交过程中，如果某个参与者在第一阶段执行成功后崩溃，则无法得知其最终的意见，可能导致数据不一致。
•过于严格的锁定：在两阶段提交过程中，参与者需要锁定资源，导致其他事务无法对该资源进行修改。
常用的分布式事务解决方案介绍
CAP定理
定理: 对于共享数据系统，最多只能同时拥有CAP 其中的两个，没法三者兼顾。
• 任两者的组合都有其适用场景 • 真实系统应当是ACID与BASE的混合体 • 不同类型的业务可以也应当区别对待
原子性（A）与持久性（D）必须根本保障 为了可用性、性能与降级服务的需要，只有降低一致性( C ) 与 隔离性( I ) 的要求
酸碱平衡(ACID-BASE Balance)
结论：最重要的是满足业务需求，而不是追求抽象、绝对的系统特性。
柔性事务
两阶段型 补偿型 异步确保型 最大努力通知型
EJB：基于组件的应用编程模型，通过声明式事务管理进一步 简化事务应用的编程。
优点 • 简单一致的编程模型 • 跨域分布处理的ACID保证
JavaEE分布式事务服务层次示意图，图中的粉红小半圆代表JTA规范
局限 • DTP模型本身的局限
标准分布式事务解决方案的利弊
优点：严格的ACID
实现方式二 系统缓存所有请求与处理结果 检测到重复请求之后，自动返回之前的处理结果
超级教程系列 《微服务架构的分布式事务解决方案》
柔性事务中的服务模式：TCC操作
缺点：效率非常低（微服务架构下已不太适用） • 全局事务方式下，全局事务管理器（TM）通过XA接口使用二阶段提交协议（ 2PC ）与资源层（如数据
库）进行交互。使用全局事务，数据被Lock的时间跨整个事务，直到全局事务结束。
• 2PC 是反可伸缩模式，在事务处理过程中，参与者需要一直持有资源直到整个分布式事务结束。这样， 当业务规模越来越大的情况下，2PC 的局限性就越来越明显，系统可伸缩性会变得很差。
分布式事务管理与恢复课件
基于复制的恢复
主从复制
一个主节点处理事务并将更改同步到 从节点。在主节点故障时，可以切换 到从节点以继续处理事务。
异步复制
事务更改首先写入本地数据库，然后 再异步复制到其他节点。这种方式可 以减少延迟，但可能增加数据不一致 的风险。
分布式事务管理与恢复ppt课件
• 分布式事务概述 • 分布式事务管理技术 • 分布式事务恢复策略 • 分布式事务管理案例分析 • 分布式事务管理面临的挑战与未
来发展
01 分布式事务概述
分布式事务的定义
分布式事务
指在分布式系统中，由多个参与者共同完成一项任务 ，并涉及到跨多个资源或服务的事务处理。
典型案例
解决方案： 使用分布式事务管理框架，如两阶段 提交（2PC）或多阶段提交（3PC），来确保跨多 个数据库或服务的事务完整性。
银行转账系统是一个典型的分布式事务应用场景 。在多银行、多分支机构的网络环境中，如何保 证转账操作的原子性、一致性、隔离性和持久性 是关键。
挑战与应对： 面临的挑战包括网络分区、节点故 障等。需要设计恢复策略，如重试、补偿事务等 ，以应对这些异常情况。
03
TCC（Try-Confirm-Cancel）：先尝试执行事务，如果成功则确认， 否则取消。
04
本地消息队列事务（Local Message Queue）：将本地消息队列作 为参与者，通过消息队列实现事务的异步处理和恢复。
02 分布式事务管理技术
两阶段提交（2PC）
两阶段提交协议是一种经典的分布式事务管理协议，用于确保分布式系统中的事务要么全部提交， 要么全部回滚。
案例三：电商系统
解析分布式事务的四种解决方案
解析分布式事务的四种解决方案分布式事务指事务的操作位于不同的节点上，需要保证事务的 AICD 特性。
例如在下单场景下，库存和订单如果不在同一个节点上，就涉及分布式事务。
在分布式系统中，要实现分布式事务，无外乎那几种解决方案。
一、两阶段提交（2PC）两阶段提交（Two-phase Commit，2PC），通过引入协调者（Coordinator）来协调参与者的行为，最终决定这些参与者是否要真正执行事务。
1、运行过程①准备阶段：协调者询问参与者事务是否执行成功，参与者发回事务执行结果。
②提交阶段：如果事务在每个参与者上都执行成功，事务协调者发送通知让参与者提交事务；否则，协调者发送通知让参与者回滚事务。
需要注意的是，在准备阶段，参与者执行了事务，但是还未提交。
只有在提交阶段接收到协调者发来的通知后，才进行提交或者回滚。
2、存在的问题①同步阻塞：所有事务参与者在等待其它参与者响应的时候都处于同步阻塞状态，无法进行其它操作。
②单点问题：协调者在 2PC 中起到非常大的作用，发生故障将会造成很大影响。
特别是在阶段二发生故障，所有参与者会一直等待状态，无法完成其它操作。
③数据不一致：在阶段二，如果协调者只发送了部分 Commit 消息，此时网络发生异常，那么只有部分参与者接收到 Commit 消息，也就是说只有部分参与者提交了事务，使得系统数据不一致。
④太过保守：任意一个节点失败就会导致整个事务失败，没有完善的容错机制。
二、补偿事务（TCC）TCC 其实就是采用的补偿机制，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。
它分为三个阶段：①Try 阶段主要是对业务系统做检测及资源预留。
②Confirm 阶段主要是对业务系统做确认提交，Try阶段执行成功并开始执行Confirm阶段时，默认 Confirm阶段是不会出错的。
即：只要Try成功，Confirm一定成功。
③Cancel 阶段主要是在业务执行错误，需要回滚的状态下执行的业务取消，预留资源释放。
详解Java分布式事务的6种解决方案
详解Java分布式事务的6种解决⽅案介绍在分布式系统、微服务架构⼤⾏其道的今天，服务间互相调⽤出现失败已经成为常态。
如何处理异常，如何保证数据⼀致性，成为微服务设计过程中，绕不开的⼀个难题。
在不同的业务场景下，解决⽅案会有所差异，常见的⽅式有：1. 阻塞式重试；2. 2PC、3PC 传统事务；3. 使⽤队列，后台异步处理；4. TCC 补偿事务；5. 本地消息表（异步确保）；6. MQ 事务。
本⽂侧重于其他⼏项，关于 2PC、3PC 传统事务，⽹上资料已经⾮常多了，这⾥不多做重复。
阻塞式重试在微服务架构中，阻塞式重试是⽐较常见的⼀种⽅式。
伪代码⽰例：m := db.Insert(sql)err := request(B-Service,m)func request(url string,body interface{}){for i:=0; i<3; i ++ {result, err = request.POST(url,body)if err == nil {break}else {log.Print()}}}如上，当请求 B 服务的 API 失败后，发起最多三次重试。
如果三次还是失败，就打印⽇志，继续执⾏下或向上层抛出错误。
这种⽅式会带来以下问题1. 调⽤ B 服务成功，但由于⽹络超时原因，当前服务认为其失败了，继续重试，这样 B 服务会产⽣ 2 条⼀样的数据。
2. 调⽤ B 服务失败，由于 B 服务不可⽤，重试 3 次依然失败，当前服务在前⾯代码中插⼊到 DB 的⼀条记录，就变成了脏数据。
3. 重试会增加上游对本次调⽤的延迟，如果下游负载较⼤，重试会放⼤下游服务的压⼒。
第⼀个问题：通过让 B 服务的 API ⽀持幂等性来解决。
第⼆个问题：可以通过后台定时脚步去修正数据，但这并不是⼀个很好的办法。
第三个问题：这是通过阻塞式重试提⾼⼀致性、可⽤性，必不可少的牺牲。
阻塞式重试适⽤于业务对⼀致性要求不敏感的场景下。
分布式事务处理方案
分布式事务处理方案以下是 7 条关于分布式事务处理方案的内容：1. 嘿，你想想看啊，分布式事务处理方案就像是一个超级团队的协作策略！就好比一场足球比赛，每个球员都有自己的任务，但又必须紧密配合。
比如说在电商平台上，下单、库存管理和支付这几个环节，不就跟球员们在球场上的配合一样吗？如果没有好的分布式事务处理方案，那不就乱套啦！2. 哇哦，分布式事务处理方案可以说是解决复杂问题的秘密武器呀！这就像拼图游戏一样，每一块都有它的位置和作用。
比如银行转账系统，不同的账户和操作都要精准无误地协同，不然岂不是糟糕啦？要是没有强大的分布式事务处理方案，那不是要出大问题嘛！3. 嘿呀，分布式事务处理方案可是个了不起的东西呢！它就如同乐队演奏，各种乐器要和谐共处，才能奏出美妙的乐章。
像物流系统中，货物的运输、仓储和配送，不就得靠优秀的分布式事务处理方案来统筹吗？要是没弄好，那货不乱套啦！4. 哎呀，分布式事务处理方案简直太重要啦！它仿若一个大型建筑的根基。
你看，在一个大企业的业务流程中，多个部门和系统同时运作，不就需要可靠的分布式事务处理方案来保障稳定吗？不然出了岔子可咋办呀！5. 哇塞，分布式事务处理方案真的超级关键啊！就好像是一部精密机器的运行机制。
比如在大型医疗系统中，患者信息、诊断和治疗安排，这不就得靠有力的分布式事务处理方案来协调吗？没有它怎么行呢！6. 嘿哟，分布式事务处理方案可是不能小瞧的哦！它类似一个智能交通指挥系统。
想想看，海量数据和操作在网络世界中穿梭，没有出色的分布式事务处理方案来指挥调度，那不就成一团乱麻啦！7. 好啦，总之呢，分布式事务处理方案就是现代信息技术中不可或缺的一部分！它就像是我们生活中的氧气一样，虽然平时可能感觉不到它的存在，但一旦缺少就会出大问题。
不管是电商、金融还是其他领域，都离不开它呀！只有把分布式事务处理方案做好了，才能让各种系统顺畅运行，不然一切都得乱套喽！。
分布式事务管理与恢复ppt课件
Distributed DBMS
University of Shanghai for Science and Technology
Page 7
举例-续
一致性要求 事务执行后A 和 B账号的总 金额不变 原子性要求 如果事务在第3步和第6步 之间故障, 系统应该保证事务对数据库的 修改没有产生,否则将导致不一致性
复时,搜索Log, 确定Rollback的Trans. Distributed DBMS
Page 13
分布式事务结构
Begin Trans . . . .
Abort/Commit
Begin Trans T1 [ T2 [ . . .
Distributed DBMS
Tn [ Abort/Commit
University of Shanghai for Science and Technology
Page 24
分布式事务 管理器
命令
局部事务 管理器
回答
临时数据
命令
回答
局部事务 管理器
数据库
三角控制
数据库
Distributed DBMS
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分布式事务 管理器
数据库
命令
回答
命令
局部事务 管理器
分布式事务管理与恢复
事务概念
事务是访问或更新各种数据项的程序 执行单元. 事务必须保证数据库的一致性 事务执行期间数据库可能不一致
Distributed DBMS
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分布式事务
分布式事务的消除
• 增加表 message_applied(msg_id)记录被成功应用的消息，则产生最终的解决方案： • begin; INSERT INTO transaction VALUES(xid, $seller_id, $buyer_id, $amount); put_to_queue “update user(“seller”, $seller_id, amount); put_to_queue “update user(“buyer”, $buyer_id, amount); commit; • for each message in queue begin; SELECT count(*) as cnt FROM message_applied WHERE msg_id = message.id; if cnt = 0 then if message.type = “seller” then UPDATE user SET amt_sold = amt_sold + message.amount WHERE id = er_id; else UPDATE user SET amt_bought = amt_bought + message.amount WHERE id = er_id; end INSERT INTO message_applied VALUES(message.id); end commit; • if 上述事务成功 dequeue message DELETE FROM message_applied WHERE msg_id = message.id; end end
分布式事务的消除
• 分布式事务提供的ACID保证是以损害系统的可用性、性 能与可伸缩性为代价的。只有在参与分布式事务的各个数 据库实例都能够正常工作的前提下，分布式事务才能够顺 利完成，只要有一个工作不正常，整个事务就不能完成。 • 从性能和可伸缩性角度看，首先是事务的总持续时间通常 是各实例操作时间之和，因为一个事务中的各个操作通常 是顺序执行的，这样事务的响应时间就会增加很多；其次 是一般Web应用的事务都不大，单机操作时间也就几毫 秒甚至不到1毫秒，一但涉及到分布式事务，提交时节点 间的网络通信往返过程也为毫秒级别，对事务响应时间的 影响也不可忽视。
分布式事务的处理方案
分布式事务的处理方案以下是 9 条关于分布式事务处理方案的内容：1. 两阶段提交不就是分布式事务处理的一个经典方案吗？就好比大家一起干活，先一起约定怎么做，然后再统一行动。
比如说在电商系统中，下单时要同时更新库存和订单状态，这时候两阶段提交就派上大用场啦！2. 补偿机制也很棒啊！就好像我们走路不小心摔了一跤，得赶紧爬起来弥补一下。
比如在银行转账中，要是中间出了差错，就可以通过补偿机制来让一切恢复正常呀！3. 消息队列是个好东西呀！这不就像我们传纸条一样，把要做的事情通过纸条传递出去。
像外卖系统中，订单信息可以通过消息队列来确保各个环节的处理呢！4. TCC 模式也不能小瞧呀！这就如同搭积木，先准备好，再执行，最后确认或回滚。
在一些金融交易场景中，TCC 模式能保障事务的准确进行呢，难道你不想试试吗？5. 最大努力通知很实用呢！这不就像是给朋友不断提醒一样，直到对方知道为止。
比如物流配送的通知，一遍又一遍地去告知，多执着呀！6. 基于可靠消息的最终一致性也很厉害哟！就好像接力比赛，一棒接一棒，最终到达终点。
像电商退款流程，就可以通过可靠消息来保证事务的最终一致呀，多神奇！7. 分布式事务中间件就像是一个超级管家！它把所有复杂的事情都包揽了。
比如在大型企业的业务系统里，有了它，处理分布式事务就轻松多了呀！8. 事务分组也很有意思哟！可以想象成把一堆任务分成小组来管理，更有条理啦。
像复杂的业务流程中，通过事务分组来让处理更清晰呢，多赞啊！9. 分布式事务的混合方案简直太强大了！就像一个武器库，各种工具都有，按需选用。
在各种多变的场景下，混合方案可以应对自如呀，这不是超厉害的嘛！我的观点结论就是：这些分布式事务处理方案各有各的优势和适用场景，我们要根据实际需求灵活选择和运用，才能更好地处理分布式事务中的各种问题！。
第九章分布式事务处理
9.2 简单分布式事务和嵌套事务 分布式事务是调用多个不同服务器中操作的客户事务。 分布式事务有简单分布式事务和嵌套事务两种不同的结构。 一个客户可请求多台服务器，但每个接收客户请求的服务器 并不调用其他服务器的操作。这种事务称为简单分布式事务。 简单(非嵌套)的客户事务在进行下一个请求之前就完成了它 的每个请求。因此每个事务顺序地访问服务器的数据项。若 服务器采用锁机制，则一个事务一次只能等待一个数据项。 在某些情况下，一个服务器的一个操作可能触发另一个 服务器的某个操作，通常后者可能又进一步请求操作，依此 类推。处理这种情况时，每个客户事务由一系列嵌套事务构 成。事务由嵌套事务的层次结构组成。同层次的嵌套事务间 可并发执行。 下面介绍分布式事务的协调者。
2．两阶段提交协议的性能 两阶段提交协议会导致处于不确定状态的参与者长时间 延迟。这些延迟发生在协调者已失败而不能应答来自参与者 的GetDecision请求时，即使合作式协议允许参与者向其 他参与者发GetDecision请求，但当活跃的参与者不确定 时就会发生延迟。 为了减少这些延迟已经设计出来了三阶段提交协议。它 们的开销显然要比两阶段提交协议大。
1．Edge chasing 分布式死锁检测常采用叫做Edge chasing或Path pushing的技术。这种技术不构造全局等待图，但涉及到每个服 务器的一些边的信息。服务器通过称为探针(probe)的正向消息 沿着整个分布式系统的有向图的边传送来发现环路。探针消息由事 务等待关系构成，它代表全局等待图中的一条路径。 Edge—chasing算法包括三步——初始化、检测与解除。 （1） 初始化：当一台服务器注意到一个事务T开始等待另一 个事务U，而U正等着访问另一台服务器上的某数据项时，它初始 化检测：发送一个带有边<T→U>的探针给阻塞U的数据项所在的 服务器。若U是共享一个锁，则将探针发送到所有共享锁的服务器。 若后来还有事务开始共享该锁，也将探针发给它们。 （2）检测：检测判定是否发生死锁和是否要继续发送探针。 按这种方式，全局等待图中的路径一次创建一条边。在推进探 针之前，服务器查看刚加入的事务是否导致探针包含一个环路。若 是，则表明它已发现一个环路且检测到死锁。 （3）解除：当一个环路被检测到时，中止环路中的事务以解 除死锁。
分布式事务实现方案 案例
分布式事务实现方案案例分布式事务是指涉及多个独立的数据库或服务的事务操作。
在分布式系统中，确保事务的一致性和可靠性是非常重要的。
有许多实现分布式事务的方案，下面我将从多个角度介绍几种常见的实现方案和相应的案例。
1. 两阶段提交（Two-Phase Commit, 2PC），这是最常见的分布式事务协议之一。
在第一阶段，事务协调者会询问参与者是否可以提交事务；如果所有参与者都同意，则进入第二阶段，协调者会通知参与者提交事务。
如果有任何一个参与者无法提交，那么所有参与者都会被通知回滚事务。
案例，银行转账系统，涉及多个账户的转账操作。
2. 补偿事务（Compensating Transaction），当分布式事务中的某个环节失败时，可以通过执行补偿操作来恢复系统到一致状态。
案例，电商平台的订单支付，如果支付成功但是下单失败，可以执行补偿操作取消支付。
3. 基于消息的事务（Transactional Messaging），利用消息队列来实现分布式事务，将事务操作和消息发送放在同一个事务中，确保消息的可靠传递和事务的一致性。
案例，在线购物系统中的库存扣减，将库存扣减和订单生成放在同一个事务中，通过消息队列确保一致性。
4. Saga模式，将一个大的事务拆分成多个小的本地事务，通过补偿操作来保证最终一致性。
案例，旅游预订系统中的多个预订操作，如果某个预订失败，可以通过补偿操作取消其他预订。
5. 分布式事务协调器（Distributed Transaction Coordinator），利用专门的分布式事务协调器来协调多个分布式事务参与者，确保事务的一致性。
案例，跨多个微服务的复杂业务流程，通过分布式事务协调器来管理事务。
以上是几种常见的分布式事务实现方案和相应的案例。
在实际应用中，选择合适的方案需要考虑系统的复杂性、可靠性、性能等多个因素，以及特定业务场景下的需求。
希望这些例子能够帮助你更好地理解分布式事务的实现。
分布式事务概述及大厂通用解决方案
分布式事务概述及大厂通用解决方案1.0 分布式事务概述 2018-02-05 02:05:26 32,685 161、事务简介事务(Transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。
在关系数据库中，一个事务由一组SQL语句组成。
事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。
这四个属性通常称为ACID特性。
原子性（atomicity）：个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。
一致性（consistency）：事务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，事务的中间状态不能被观察到的。
隔离性（isolation）：一个事务的执行不能被其他事务干扰。
即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
隔离性又分为四个级别：读未提交(read uncommitted)、读已提交(read committed，解决脏读)、可重复读(repeatable read，解决虚读)、串行化(serializable，解决幻读)。
持久性（durability）：持久性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。
接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。
任何事务机制在实现时，都应该考虑事务的ACID特性，包括：本地事务、分布式事务，及时不能都很好的满足，也要考虑支持到什么程度。
2 本地事务大多数场景下，我们的应用都只需要操作单一的数据库，这种情况下的事务称之为本地事务(Local Transaction)。
本地事务的ACID特性是数据库直接提供支持。
本地事务应用架构如下所示：在JDBC编程中，我们通过java.sql.Connection对象来开启、关闭或者提交事务。
代码如下所示：Connection conn = ... //获取数据库连接conn.setAutoCommit(false); //开启事务try{//...执行增删改查sqlmit(); //提交事务}catch (Exception e) {conn.rollback();//事务回滚}finally{conn.close();//关闭链接}此外，很多java应用都整合了spring，并使用其声明式事务管理功能来完成事务功能。
分布式事务管理课件
参与者
指需要多个参与者共同完成的业务功能，如转账、订单处理等。
业务操作
分布式事务涉及多个节点或服务，每个节点或服务只完成一部分业务功能。
跨多个节点或服务
一致性要求
可靠性要求
分布式事务要求所有参与者达成一致，确保整个业务操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。
THANK YOU
感谢观看
分布式系统的事务模型有多种，如两阶段提交、三阶段提交、TCC等，需要根据具体场景选择合适的事务模型。
事务型选择
在分布式系统中，多个事务之间可能存在依赖关系或冲突，需要有一种机制来协同这些事务，以保证系统的整体一致性和完整性。
事务协同
分布式事务解决方案
03
一种经典的分布式事务解决方案，通过两阶段过程来确保事务的原子性和一致性。
分布式事务的未来发展与展望
05
区块链技术为分布式事务提供了去中心化的解决方案，通过智能合约等技术实现自动化的交易处理和验证，提高了交易的透明度和安全性。
区块链技术可以解决分布式事务中的信任问题，通过去中心化网络中的共识机制，确保交易的可靠性和不可篡改性。
区块链技术为分布式事务管理带来了可追溯性和透明度，使得交易过程更加公开和公正，有助于建立互信和协作的商业环境。
分布式事务管理课件
CATALOGUE
目录
分布式事务概述分布式事务的挑战与问题分布式事务解决方案分布式事务的实践与应用分布式事务的未来发展与展望
分布式事务概述
01
指在分布式系统中，由多个参与者共同参与完成一项业务操作，每个参与者只完成一部分业务功能，并与其他参与者一起共同完成整个业务操作。
分布式事务
SpringCloudAlibabaSeata实现分布式事务(附源码讲义)课件PPT模板
1-11七个传播特性七个传播 特性
1-12spring事务底层aop本质 动态代理spring事务底层aop
本质动态代理
第1章单机版事务 回顾
1-13jdk动态代理jdk动态代理 1-14cglib动态代理cglib动态代 理 1-15代理模式小结代理模式小结 1-14CGLIB动态代理CGLIB动态 代理 1-15代理模式小结代理模式小结
3
脏读的测试
1-4不可重复读不可重复
读
4
1-5幻读测试幻读测试
5
1-6事务的四大隔离级别
事务的四大隔离级别
6
第1章单机版事务回顾
1-7jdbc的基础程序jdbc的 基础程序
1-8jdbc事务的处理jdbc事 务的处理
1-9spring中事务的管理 spring中事务的管理
1-10spring中事务特性 spring中事务特性
02 第2章分布式事务
第2章分布式事务
2-1分布式事务的业务场景分布式 事务的业务场景 2-2base理论base理论 2-32pc两段提交2pc两段提交 2-4tcc两段补偿型tcc两段补偿型 2-5异步通知型异步通知型 2-2BASE理论BASE理论 2-32PC两段提交2PC两段提交 2-4TCC两段补偿型TCC两段补偿型 2-5异步通知型异步通知型
202x
springcloudalibabaseata 实现分布式事务(附源码讲义)
演讲人
2 0 2 x - 11 - 11
目录
01. 第1章单机版事务回顾 02. 第2章分布式事务
01 第1章单机版事务回顾
第1章单机版事务回顾
1-1什么是事务什么是事
1
务
1-2事务的四大特性事务
分布式事务常用方案
分布式事务常用方案1. 目标分布式事务是指在分布式系统中，多个并发操作需要保持一致性的一种机制。
其目标是确保在多个数据库或服务之间进行的操作要么全部成功，要么全部失败，从而保证数据的一致性和完整性。
常见的分布式事务方案有两阶段提交（Two-Phase Commit, 2PC）、三阶段提交（Three-Phase Commit, 3PC）、TCC（Try-Confirm-Cancel）等。
下面将详细介绍这些方案的实施步骤和预期结果，以及它们的可行性和效率。
2. 两阶段提交（2PC）2.1 实施步骤1.协调者向所有参与者发送事务准备请求。
2.参与者接收到请求后，执行事务操作，并将undo和redo日志记录到本地日志中。
3.参与者执行完事务后，向协调者发送ack消息。
4.协调者接收到所有参与者的ack消息后，向所有参与者发送commit请求。
5.参与者接收到commit请求后，执行正式提交，并将undo和redo日志应用到数据库中。
6.参与者执行完正式提交后，向协调者发送ack消息。
7.协调者接收到所有参与者的ack消息后，完成事务。
2.2 预期结果•如果所有参与者都成功执行事务操作，并发送ack消息，那么协调者会发送commit请求，所有参与者会执行正式提交，并最终完成事务。
•如果任何一个参与者在执行事务操作过程中失败或超时，那么协调者会发送abort请求，所有参与者会回滚事务，并最终失败。
2.3 可行性和效率两阶段提交是一种经典的分布式事务解决方案，具有可行性和效率。
它能够保证数据的一致性，即要么全部提交成功，要么全部回滚。
但是在实际应用中存在一些问题：1.同步阻塞：整个过程中，在第二阶段需要等待所有参与者的响应，如果有一个参与者故障或网络延迟较高，则整个事务都会被阻塞。
2.单点故障：协调者是整个过程的中心节点，如果协调者故障，则整个系统无法正常工作。
3.数据不一致：在第二阶段的commit请求发送后，如果有网络故障导致部分参与者没有接收到该请求，则数据可能出现不一致。
java分布式事务解决方案
java分布式事务解决方案在当今互联网时代，分布式系统已经成为了大多数企业的首选架构之一。
而在分布式系统中，事务处理一直是一个备受关注的问题。
在传统的单机环境下，事务处理相对简单，但是在分布式系统中，由于涉及到多个节点的协作，事务处理变得复杂起来。
本文将介绍一些常见的Java分布式事务解决方案，希望能够为大家提供一些参考和帮助。
首先，我们来介绍一种比较常见的分布式事务解决方案，即基于消息队列的分布式事务处理。
在这种方案中，我们可以利用消息队列来实现分布式事务的一致性。
具体来说，我们可以将需要进行事务处理的操作封装成消息，然后将这些消息发送到消息队列中。
各个参与者节点可以从消息队列中获取消息并执行相应的操作，从而实现分布式事务的一致性。
在Java中，我们可以使用一些成熟的消息队列中间件，比如Apache Kafka、RabbitMQ等来实现这种方案。
除了基于消息队列的方案，我们还可以考虑使用分布式事务协调器来解决分布式事务问题。
分布式事务协调器可以帮助我们协调多个参与者节点的事务操作，保证事务的一致性和隔离性。
在Java领域，有一些开源的分布式事务协调器可以使用，比如Seata、TCC-Transaction等。
这些工具可以帮助我们简化分布式事务处理的复杂性，提高系统的可靠性和稳定性。
另外，我们还可以考虑使用分布式事务管理框架来解决分布式事务问题。
在Java生态中，有一些成熟的分布式事务管理框架，比如Spring Cloud的分布式事务解决方案、Atomikos、Bitronix等。
这些框架提供了一些通用的解决方案和工具，可以帮助我们简化分布式事务处理的流程，提高系统的可维护性和可扩展性。
总的来说，Java领域有很多成熟的分布式事务解决方案可供选择。
在选择合适的解决方案时，我们需要根据自己的业务场景和需求来进行评估和选择。
希望本文介绍的内容能够为大家在分布式系统中处理事务问题提供一些参考和帮助。
在未来的发展中，我们也期待能够看到更多高效、稳定的分布式事务解决方案的出现，为分布式系统的发展贡献力量。
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库）进行交互。使用全局事务，数据被Lock的时间跨整个事务，直到全局事务结束。
? 2PC 是反可伸缩模式，在事务处理过程中，参与者需要一直持有资源直到整个分布式事务结束。这样， 当业务规模越来越大的情况下，2PC 的局限性就越来越明显，系统可伸缩性会变得很差。
– 可以使用业务单据号（如订单号） – 或者使用系统分配的操作流水号（如支付记录流水号） – 或者使用操作资源的组合组合标识（如商户号 +商户订单号） ? 操作有唯一的、确定的时间 (约定以谁的时间为准 )
业务服务
? 单笔查询 ? 使用全局唯一的服务操作标识，查询操作执行结果 ? 注意状态判断，小心 “处理中 ”的状态
? 批量查询 ?使用时间区段与 (或)一组服务操作的标识，查询一批操作执行结果
柔性事务中的服务模式：幂等操作
doX 业务服务
? 幂等性（ Idempotenty ） f(f(x)) = f(x)
? 幂等操作 ? 重复调用多次产生的业务结果与调用一次产生的业务结果相同
? 实现方式一 ? 通过业务操作本身实现幂等性
? 原子性（A）与持久性（D）必须根本保障 ? 为了可用性、性能与降级服务的需要，只有降低一致性( C ) 与 隔离性( I ) 的要求
? 酸碱平衡(ACID-BASE Balance)
? 结论：最重要的是满足业务需求，而不是追求抽象、绝对的系统特性。
柔性事务
? 两阶段型 ? 补偿型 ? 异步确保型 ? 最大努力通知型
全局事务（DTP模型）--XA
? XA是由X/Open 组织提出的分布式事务的规范。 X部A)资规源范管主理要器定义(R了M)(之全间局的)事接务口管。理主器流(的TM关) 和系型(局 数据库产品都是实现了 XA接口的。
? （间XA形T接M成口）通是以信双及桥向一梁的个。系或统多接个口资，源在管事理务器管（理R器M）之
? 与本地事务相比，XA 协议的系统开销相当大，因而应当慎重考虑是否确实需要分布式事务。而且只有 支持 XA 协议的资源才能参与分布式事务。
CAP定理
? 定理: 对于共享数据系统，最多只能同时拥有CAP 其中的两个，没法三者兼顾。
? 任两者的组合都有其适用场景 ? 真实系统应当是ACID与BASE的混合体 ? 不同类型的业务可以也应当区别对待
? 实现方式二 系统缓存所有请求与处理结果 检测到重复请求之后，自动返回之前的处理结果
超级教程系列 《微服务架构的分布式事务解决方案》
? 结论：分布式系统中，很难满足绝对的系统特性。
一致性
Consistency
（所有用户看到 一致的数据）
可用性 Availability
（总能找到一个 可用的数据复本）
分区容错性 Tolerance to Network Partition
（容忍网络中断）
BASE理论
? BASE
? BA: Basic Availability 基本业务可用性（支持分区失败） ? S: Soft state 柔性状态（状态允许有短时间不同步，异步） ? E: Eventual consistency 最终一致性（最终数据是一致的，但不是实时一致）
? XA之所以需要引入事务管理器是因为，在分布 式系统中，从理论上讲两台机器理论上无法达 到一致的状态，需要引入一个单点进行协调。
? 由全局事务管理器管理和协调的事务，可以跨
越多个资源（如数据库或 JMS队行交互。
XA 二阶段提交协议
两阶段提交(Two Phase Commit)
柔性事务中的服务模式
? 可查询操作 ? 幂等操作 ? TCC操作 ? 可补偿操作
注：服务模式为是实现柔性事务流程中的特殊操作模式实现（实现上对应业务服务要提供相应模式的功能接口）， 还不是某一种柔性事务解决方案。
柔性事务中的服务模式：可查询操作
doX
queryX batchQueryX
? 服务操作的可标识性 ? 服务操作具有全局唯一标识
可以是一个 DBMS，或者消息服务器管理系统） 应用程序通过资源管理器对资源进行控制，资 源必须实现 XA 定义的接口；
? TM(Transaction Manager) ：事务管理器，负
责协调和管理事务，提供给 接口以及管理资源管理器。
AP 应用程序编程
? 事务管理器控制着全局事务，管理事务生命周 期，并协调资源。资源管理器负责控制和管理 实际资源。
? 两阶段提交协议（ Two-phase commit protocol ） 是XA 用于在全局事务中协调多个资源的机制。
? TM和RM间采取两阶段提交 (Two Phase Commit) 的方案来解决一致性问题。
? 两阶段提交需要一个协调者（ TM）来掌控所有参与 者要节最点终（提交RM。）的操作结果并且指引这些节点是否需
JavaEE平台中的分布式事务实现
? JTA（Java Transaction API）：面向应用、应用服务器与资 源管理器的高层事务接口。
? JTS（Java Transaction Service ）：JTA 事务管理器的实现标 准，向上支持 JTA，向下通过 CORBA OTS实现跨事务域的互 操作性。
第03节--常用的分布式事务解决方案介绍
事务
本地事务
? 在单个数据库的本地并且限制在单 个进程内的事务
? 本地事务不涉及多个数据来源
全局事务（DTP模型）--标准分布式事务
? AP(Application Program) ：也就是应用程序， 可以理解为使用 DTP 的程序；
? RM(Resource Manager) ：资源管理器（这里
? EJB：基于组件的应用编程模型，通过声明式事务管理进一步 简化事务应用的编程。
JavaEE分布式事务服务层次示意图，图中的粉红小半圆代表JTA规范
? 优点 ? 简单一致的编程模型 ? 跨域分布处理的 ACID保证
? 局限 ? DTP模型本身的局限
标准分布式事务解决方案的利弊
? 优点：严格的ACID