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分布式事务中 2PC 的优化策略探索

2021-12-176.8k 阅读

分布式事务基础

在深入探讨 2PC（两阶段提交）优化策略之前，我们先来回顾一下分布式事务的基本概念以及 2PC 的工作原理。

分布式事务是指在分布式系统中，跨越多个节点进行的事务操作。这些节点可能分布在不同的物理机器上，通过网络进行通信。与传统的单机事务相比，分布式事务面临着网络延迟、节点故障等更多的挑战。

2PC 工作原理

2PC 是一种经典的分布式事务解决方案，它将事务的提交过程分为两个阶段：准备阶段（Prepare Phase）和提交阶段（Commit Phase）。

  1. 准备阶段：

    • 事务协调者（Coordinator）向所有参与事务的参与者（Participants）发送准备消息，询问它们是否可以提交事务。
    • 每个参与者接收到准备消息后，执行事务操作，但并不真正提交事务，而是记录日志，并向协调者反馈自己是否准备好提交事务。如果参与者成功执行事务操作并记录日志，则返回“准备好”（Ready）消息；否则返回“失败”（Failed）消息。

  2. 提交阶段：

    • 如果协调者收到所有参与者都返回“准备好”消息，那么它会向所有参与者发送提交消息。参与者接收到提交消息后，正式提交事务，并删除相应的日志。
    • 如果协调者收到任何一个参与者返回“失败”消息，或者在规定时间内没有收到某个参与者的反馈，那么它会向所有参与者发送回滚消息。参与者接收到回滚消息后，回滚事务，并删除相应的日志。

以下是一个简单的 2PC 流程示例代码（以 Python 和 RabbitMQ 模拟分布式系统通信为例）：

import pika
import time


# 模拟参与者
class Participant:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
        self.channel = self.connection.channel()
        self.channel.queue_declare(queue=f'{self.name}_queue')

    def receive_prepare(self):
        def callback(ch, method, properties, body):
            if body.decode() == 'prepare':
                print(f'{self.name} 接收到准备消息，开始执行事务操作')
                # 模拟事务操作
                time.sleep(1)
                # 这里简单假设事务操作成功
                self.channel.basic_publish(exchange='', routing_key='coordinator_queue', body='ready')
                print(f'{self.name} 向协调者发送准备好消息')
        self.channel.basic_consume(queue=f'{self.name}_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
        self.channel.start_consuming()

    def receive_commit(self):
        def callback(ch, method, properties, body):
            if body.decode() == 'commit':
                print(f'{self.name} 接收到提交消息，正式提交事务')
                # 实际中这里会进行事务提交的操作
        self.channel.basic_consume(queue=f'{self.name}_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
        self.channel.start_consuming()

    def receive_rollback(self):
        def callback(ch, method, properties, body):
            if body.decode() == 'rollback':
                print(f'{self.name} 接收到回滚消息，回滚事务')
                # 实际中这里会进行事务回滚的操作
        self.channel.basic_consume(queue=f'{self.name}_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
        self.channel.start_consuming()


# 模拟协调者
class Coordinator:
    def __init__(self):
        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
        self.channel = self.connection.channel()
        self.channel.queue_declare(queue='coordinator_queue')
        self.participants = ['participant1', 'participant2']

    def send_prepare(self):
        for participant in self.participants:
            self.channel.basic_publish(exchange='', routing_key=f'{participant}_queue', body='prepare')
            print(f'向 {participant} 发送准备消息')

    def wait_for_ready(self):
        ready_count = 0
        while ready_count < len(self.participants):
            method_frame, header_frame, body = self.channel.basic_get(queue='coordinator_queue')
            if method_frame:
                if body.decode() =='ready':
                    ready_count += 1
                    print(f'收到一个参与者的准备好消息，当前准备好的参与者数量: {ready_count}')
                self.channel.basic_ack(delivery_tag=method_frame.delivery_tag)
            else:
                time.sleep(1)
        return ready_count == len(self.participants)

    def send_commit(self):
        for participant in self.participants:
            self.channel.basic_publish(exchange='', routing_key=f'{participant}_queue', body='commit')
            print(f'向 {participant} 发送提交消息')

    def send_rollback(self):
        for participant in self.participants:
            self.channel.basic_publish(exchange='', routing_key=f'{participant}_queue', body='rollback')
            print(f'向 {participant} 发送回滚消息')


if __name__ == '__main__':
    coordinator = Coordinator()
    coordinator.send_prepare()
    if coordinator.wait_for_ready():
        coordinator.send_commit()
    else:
        coordinator.send_rollback()


    # 启动参与者线程
    from threading import Thread
    participant1 = Participant('participant1')
    participant2 = Participant('participant2')
    t1 = Thread(target=participant1.receive_prepare)
    t2 = Thread(target=participant2.receive_prepare)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()


    t3 = Thread(target=participant1.receive_commit)
    t4 = Thread(target=participant2.receive_commit)
    t5 = Thread(target=participant1.receive_rollback)
    t6 = Thread(target=participant2.receive_rollback)
    t3.start()
    t4.start()
    t5.start()
    t6.start()

2PC 的缺点

尽管 2PC 提供了一种简单直接的分布式事务解决方案，但它存在一些明显的缺点，这些缺点也促使我们去探索优化策略。

单点故障问题

在 2PC 中，协调者是整个事务流程的核心。如果协调者在准备阶段之后、提交或回滚阶段之前发生故障，那么参与者将一直处于等待状态，无法确定最终是提交还是回滚事务。这种情况会导致事务长时间阻塞，影响系统的可用性。

同步阻塞问题

在准备阶段和提交阶段，参与者都需要等待协调者的指令。在等待过程中，参与者占用着资源（如数据库连接、锁等），无法进行其他操作。这种同步阻塞会降低系统的并发性能，特别是在高并发场景下，可能会导致大量的资源浪费和性能瓶颈。

网络问题

2PC 依赖可靠的网络通信。如果在准备阶段或提交阶段发生网络故障，协调者可能无法及时收到参与者的反馈，或者参与者无法及时收到协调者的指令。这可能导致协调者误判，从而错误地提交或回滚事务，破坏数据的一致性。

2PC 的优化策略

为了解决 2PC 存在的上述问题，业界提出了多种优化策略。

引入超时机制

为了缓解协调者单点故障导致的参与者长时间阻塞问题，可以在参与者端引入超时机制。参与者在发送“准备好”消息后，开始计时。如果在规定时间内没有收到协调者的提交或回滚指令，参与者可以自行决定回滚事务，释放资源。

以下是对前面代码中参与者部分添加超时机制的示例：

import pika
import time


# 模拟参与者
class Participant:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
        self.channel = self.connection.channel()
        self.channel.queue_declare(queue=f'{self.name}_queue')

    def receive_prepare(self):
        def callback(ch, method, properties, body):
            if body.decode() == 'prepare':
                print(f'{self.name} 接收到准备消息，开始执行事务操作')
                # 模拟事务操作
                time.sleep(1)
                # 这里简单假设事务操作成功
                self.channel.basic_publish(exchange='', routing_key='coordinator_queue', body='ready')
                print(f'{self.name} 向协调者发送准备好消息')
                start_time = time.time()
                while True:
                    method_frame, header_frame, body = self.channel.basic_get(queue=f'{self.name}_queue')
                    if method_frame:
                        if body.decode() == 'commit':
                            print(f'{self.name} 接收到提交消息，正式提交事务')
                            break
                        elif body.decode() == 'rollback':
                            print(f'{self.name} 接收到回滚消息，回滚事务')
                            break
                        self.channel.basic_ack(delivery_tag=method_frame.delivery_tag)
                    elif time.time() - start_time > 5:  # 超时时间设为 5 秒
                        print(f'{self.name} 超时，自行回滚事务')
                        break
                    else:
                        time.sleep(1)
        self.channel.basic_consume(queue=f'{self.name}_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
        self.channel.start_consuming()

    def receive_commit(self):
        def callback(ch, method, properties, body):
            if body.decode() == 'commit':
                print(f'{self.name} 接收到提交消息，正式提交事务')
                # 实际中这里会进行事务提交的操作
        self.channel.basic_consume(queue=f'{self.name}_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
        self.channel.start_consuming()

    def receive_rollback(self):
        def callback(ch, method, properties, body):
            if body.decode() == 'rollback':
                print(f'{self.name} 接收到回滚消息，回滚事务')
                # 实际中这里会进行事务回滚的操作
        self.channel.basic_consume(queue=f'{self.name}_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
        self.channel.start_consuming()

多协调者方案

为了避免协调者单点故障，可以引入多协调者机制。多个协调者之间通过某种一致性协议（如 Paxos 或 Raft）来达成共识。在事务处理过程中，任何一个协调者都可以发起事务的准备和提交操作。如果某个协调者发生故障，其他协调者可以继续完成事务的处理。

下面以简单的 Raft 算法概念为例，对协调者部分代码进行改造示意（实际 Raft 实现更为复杂，这里仅为概念展示）：

import pika
import time


# 模拟多协调者，简单使用 Raft 概念
class Coordinator:
    def __init__(self, id):
        self.id = id
        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
        self.channel = self.connection.channel()
        self.channel.queue_declare(queue=f'coordinator_{self.id}_queue')
        self.participants = ['participant1', 'participant2']
        # 简单模拟 Raft 中的 leader 选举，假设第一个启动的为 leader
        self.is_leader = self.id == 1

    def send_prepare(self):
        if self.is_leader:
            for participant in self.participants:
                self.channel.basic_publish(exchange='', routing_key=f'{participant}_queue', body='prepare')
                print(f'协调者 {self.id} 向 {participant} 发送准备消息')

    def wait_for_ready(self):
        if self.is_leader:
            ready_count = 0
            while ready_count < len(self.participants):
                method_frame, header_frame, body = self.channel.basic_get(queue=f'coordinator_{self.id}_queue')
                if method_frame:
                    if body.decode() =='ready':
                        ready_count += 1
                        print(f'协调者 {self.id} 收到一个参与者的准备好消息，当前准备好的参与者数量: {ready_count}')
                    self.channel.basic_ack(delivery_tag=method_frame.delivery_tag)
                else:
                    time.sleep(1)
            return ready_count == len(self.participants)
        return False

    def send_commit(self):
        if self.is_leader:
            for participant in self.participants:
                self.channel.basic_publish(exchange='', routing_key=f'{participant}_queue', body='commit')
                print(f'协调者 {self.id} 向 {participant} 发送提交消息')

    def send_rollback(self):
        if self.is_leader:
            for participant in self.participants:
                self.channel.basic_publish(exchange='', routing_key=f'{participant}_queue', body='rollback')
                print(f'协调者 {self.id} 向 {participant} 发送回滚消息')

减少同步阻塞

为了减少同步阻塞对系统并发性能的影响，可以采用异步处理的方式。在准备阶段，参与者在执行完事务操作并记录日志后，可以先返回“准备好”消息，然后继续处理其他任务，而不是一直等待协调者的指令。在提交阶段，协调者可以批量发送提交或回滚消息，减少网络通信次数。

以下是对代码进行异步处理改造的示例（以 Python 的 asyncio 库为例）：

import asyncio
import pika


# 模拟参与者
class Participant:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
        self.channel = self.connection.channel()
        self.channel.queue_declare(queue=f'{self.name}_queue')

    async def receive_prepare(self):
        def callback(ch, method, properties, body):
            if body.decode() == 'prepare':
                print(f'{self.name} 接收到准备消息，开始执行事务操作')
                # 模拟事务操作
                asyncio.create_task(self.do_transaction())
        self.channel.basic_consume(queue=f'{self.name}_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
        self.channel.start_consuming()

    async def do_transaction(self):
        await asyncio.sleep(1)
        # 这里简单假设事务操作成功
        self.channel.basic_publish(exchange='', routing_key='coordinator_queue', body='ready')
        print(f'{self.name} 向协调者发送准备好消息')

    async def receive_commit(self):
        def callback(ch, method, properties, body):
            if body.decode() == 'commit':
                print(f'{self.name} 接收到提交消息，正式提交事务')
                # 实际中这里会进行事务提交的操作
        self.channel.basic_consume(queue=f'{self.name}_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
        self.channel.start_consuming()

    async def receive_rollback(self):
        def callback(ch, method, properties, body):
            if body.decode() == 'rollback':
                print(f'{self.name} 接收到回滚消息，回滚事务')
                # 实际中这里会进行事务回滚的操作
        self.channel.basic_consume(queue=f'{self.name}_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
        self.channel.start_consuming()


# 模拟协调者
class Coordinator:
    def __init__(self):
        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
        self.channel = self.connection.channel()
        self.channel.queue_declare(queue='coordinator_queue')
        self.participants = ['participant1', 'participant2']

    async def send_prepare(self):
        for participant in self.participants:
            self.channel.basic_publish(exchange='', routing_key=f'{participant}_queue', body='prepare')
            print(f'向 {participant} 发送准备消息')

    async def wait_for_ready(self):
        ready_count = 0
        while ready_count < len(self.participants):
            method_frame, header_frame, body = self.channel.basic_get(queue='coordinator_queue')
            if method_frame:
                if body.decode() =='ready':
                    ready_count += 1
                    print(f'收到一个参与者的准备好消息，当前准备好的参与者数量: {ready_count}')
                self.channel.basic_ack(delivery_tag=method_frame.delivery_tag)
            else:
                await asyncio.sleep(1)
        return ready_count == len(self.participants)

    async def send_commit(self):
        for participant in self.participants:
            self.channel.basic_publish(exchange='', routing_key=f'{participant}_queue', body='commit')
            print(f'向 {participant} 发送提交消息')

    async def send_rollback(self):
        for participant in self.participants:
            self.channel.basic_publish(exchange='', routing_key=f'{participant}_queue', body='rollback')
            print(f'向 {participant} 发送回滚消息')


async def main():
    coordinator = Coordinator()
    await coordinator.send_prepare()
    if await coordinator.wait_for_ready():
        await coordinator.send_commit()
    else:
        await coordinator.send_rollback()


    participant1 = Participant('participant1')
    participant2 = Participant('participant2')
    await asyncio.gather(
        participant1.receive_prepare(),
        participant2.receive_prepare(),
        participant1.receive_commit(),
        participant2.receive_commit(),
        participant1.receive_rollback(),
        participant2.receive_rollback()
    )


if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

优化策略的权衡

虽然上述优化策略在一定程度上解决了 2PC 的问题，但每种策略都有其自身的权衡。

超时机制的权衡

引入超时机制虽然可以避免参与者长时间阻塞，但可能会导致误判。如果网络延迟过高，协调者的指令在超时时间之后才到达，参与者可能已经自行回滚事务，从而破坏了事务的一致性。因此，超时时间的设置需要根据实际网络情况和系统性能要求进行仔细调整。

多协调者方案的权衡

多协调者方案提高了系统的可用性，降低了单点故障的风险。然而，它增加了系统的复杂性，需要实现复杂的一致性协议（如 Paxos 或 Raft）。这些协议的实现和维护成本较高，并且在协调者之间达成共识也需要一定的时间和资源，可能会影响系统的性能。

减少同步阻塞的权衡

采用异步处理减少同步阻塞可以提高系统的并发性能，但也带来了新的挑战。例如，在异步环境下，如何确保事务状态的一致性变得更加复杂。参与者在返回“准备好”消息后继续处理其他任务，可能会导致在提交或回滚阶段出现数据不一致的情况，需要更精细的状态管理和错误处理机制。

实际应用中的选择

在实际应用中，选择合适的 2PC 优化策略需要综合考虑多个因素。

系统可用性要求

如果系统对可用性要求极高，不能容忍因协调者故障导致的事务阻塞，那么多协调者方案可能是一个较好的选择。例如，在金融交易系统中，即使某个协调者节点出现故障，也需要保证交易能够继续进行，以避免用户长时间等待和资金风险。

系统并发性能要求

对于高并发场景下的系统，减少同步阻塞的优化策略更为重要。例如，电商系统在促销活动期间会有大量的订单事务并发处理，如果采用传统的 2PC 同步阻塞方式，很容易造成性能瓶颈，影响用户体验。此时，异步处理等减少同步阻塞的策略可以显著提高系统的并发处理能力。

系统复杂度和维护成本

如果系统对复杂度和维护成本较为敏感，那么简单的超时机制可能是一个更合适的选择。例如，一些小型企业的内部管理系统，其对系统可用性和并发性能的要求相对较低，但对开发和维护成本较为关注，引入复杂的多协调者方案或异步处理机制可能会增加不必要的成本。

总结优化策略与应用场景匹配

通过对 2PC 优化策略的深入探讨，我们可以看到不同的优化策略针对 2PC 的不同缺点。在实际应用中，需要根据系统的可用性要求、并发性能要求以及复杂度和维护成本等因素，综合选择合适的优化策略，以实现高效、可靠的分布式事务处理。同时，随着分布式系统技术的不断发展，未来可能会出现更先进的分布式事务解决方案和优化策略，开发者需要持续关注和学习，以满足不断变化的业务需求。