焦点速递！分布式三大热门"IP"之分布式事务随笔

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焦点速递！分布式三大热门"IP"之分布式事务随笔

2022-12-28 20:59:39 来源：博客园

(资料图片)

理论

最近在看一些分布式方面的书籍. 关于分布式事务这个话题自己也是有一些感受和理解.将他写下来.供自己以后回首的时候,方便重拾记忆.

分布式中有三个理论 ACID/CAP/BASE ,这几个单词真tm难记.只能用我自己无赖方法试着理解.

三个理论从开始到最后是一个由强到柔的过程. 可以在全局上分为两个方向去理解. 一个是刚. 真刚-数据强一致性! 体现在追求操作原子性, 数据一致性,数据持久性,和操作隔离性四个方面.所以这个理论下的最佳实践方案也肯定践行着它刚的性格.
刚完了之后,就是柔和 . 柔和是建立在分布式这个环境下的.我目前自己手上7 8 个系统一起搞一条业务线. 感觉想刚也刚不起来.此时首先要追求的一点 ,也是必须保证的一点. 分区容错性! 这一点必须要保证,没有这一点. 何来分布式一说.... -> 服务都不能保证可用和互相通讯...保证这一点后,根据业务性质,开始做取舍
1. 方向一数据可用性.分布式场景下的事务. 也就是好几个应用共同干一件事! 无疑是把这个事情的过程拉长了. 以前做事情啪! 一下搞完了.现在啪啪啪好多下,也不一定搞完.这个过程中,是否允许用户使用数据,是否允许资源可获取,是否要把握整个过程的资源通透性. 这个是根据自己的业务场景和环境来决定.
2. 方向二数据一致性分布式事务 .围绕的根本问题就是数据一致性. 那对数据一致性的最求做到什么程度. 可不可以容忍过程中的不一致性.也是根据自身的业务场景来决定.
数据可用性和数据一致性是两个相向而行的射线. 如何做到两者的取舍和平衡. 其实就是三个理论中的第二个理论和第三个理论. 第二个理论讲的是追求数据可用性方案和追求数据一致性方案. 第三个理论是在最求数据可用性的基础上. 保证数据一致性. 找到一个业务可接受的平衡点.

模型

分布式事务的模型.这个模型读完感觉好奇怪.感觉他和隔壁的分布式互斥方案好类似. 都是一个协调者搞事情. 也都带出来一个新问题. 协调者挂了怎么搞. 这个模型,目前我的皮毛知识面理解下来.感觉他在,又好像不在... ...听君一席话,如听一席话....分为4个部分.

协调者(独立部署)

一个事务组成成员的注册. 事务的成功与否 .可能还有整个过程的记录(史官)

应用(我可以理解为事务成员吧)
资源管理者(我可以理解为寄生虫吧)、

很多年前,经常流行一句话是你的安卓机开root了吗. 这里这个资源管理者. 应该获取了事务成员每个独立个体的事务的提交和回滚的权利. 也就是以前的自动事务提交现在改为手动了.谁说了算呢. 这个寄生虫说了算.

XA(没理解)

原话 : 资源管理器和事务管理器之间通讯遵循的协议规范,事务管理器通过它来管理和控制资源管理器上的原子事务访问资源.这个有必要单独一个部分吗.或者是我理解错了. 立个 flag : 等找个时间按照2阶段理论和协调者的概念自己写一个分布式事务中间件.看看会不会遇到这个部分.

方案

两阶段提交

用我自己的话总结起来就是寄生虫式事务处理. 分布式事务中的各个成员之间保留了自己的事务处理.但是执行提交和回滚不归他们管, 统一由我协调者说了算. 我说提交.我的手下就讲成员应用上的事务提交.我说回滚,就把他们的事务全部一个个回滚.

三阶段提交

三阶段提交用自己的理解起名 : 我预判了你的预判. 比这个三阶段提交好记多了首先我先预判你成功的样子.再预判你失败的样子. 然后大家一起做事情. 成功了.就是我预判的你成功的预判结果. 失败了. 就用我预判了你失败的预判的结果实现方式上要实现三套代码逻辑 1.try 2.comfirm 3.cancel 第一个就是预判的准备阶段. 第二个阶段就是执行预判的成功结果 .第三个就是执行预判的失败结果.

总结 : 分布式事务我目前的工作中还没有实战接触到,按照脑海中的实现思路来讲. 三阶段提交的方式和两阶段比较起来更像是把事务的过程拉长了. 在拉长的过程中. 每个步骤都是可见的 .可以读的,当然在最后的最后.它还是保证了数据的最终一致性. 而反观二阶段提交,比较纯粹. 思路更简洁,要嘛全部成功.要嘛全部是失败,而且可以站在目前代码中普遍的 spring事务管理的肩膀上. 稍微改造一下就可以实现.当然缺点就是对于过程的可控性和灵活性就差了很多. 两种方案都对代码有着不可避免的入侵. 二阶段入侵要比三阶段少.2022年12月28号 20点48.下班打卡.

关键词：数据一致性数据可用性不可避免