3PC 与 2PC 在分布式事务中的性能对比
2021-08-036.1k 阅读
分布式事务基础概念
在深入探讨 3PC 与 2PC 在分布式事务中的性能对比之前，我们先来梳理一下分布式事务的基础概念。分布式系统由多个节点组成，这些节点可能分布在不同的地理位置，通过网络进行通信。在这样的系统中，当涉及到多个节点共同完成一项业务操作时，就需要引入分布式事务来保证数据的一致性和完整性。
事务的 ACID 特性
- 原子性（Atomicity）：事务是一个不可分割的操作序列，要么全部执行成功，要么全部失败回滚。就好比银行转账操作，从账户 A 向账户 B 转账，要么转账成功，A 账户减少相应金额，B 账户增加相应金额；要么由于某些原因转账失败，A、B 账户金额都不发生变化。
- 一致性（Consistency）：事务执行前后，系统的状态应该保持一致。例如在上述银行转账中，转账前后系统中总的金额应该是不变的。这确保了数据的完整性和正确性，防止出现数据不一致的情况。
- 隔离性（Isolation）：多个并发事务之间应该相互隔离，不会相互干扰。每个事务在执行过程中，感觉不到其他事务的存在。例如，事务 A 在读取数据时，不会读到事务 B 尚未提交的数据修改，从而避免了脏读、不可重复读等问题。
- 持久性（Durability）：一旦事务提交成功，它对数据的修改就应该永久保存，即使系统出现故障也不会丢失。这保证了数据的可靠性和稳定性。
分布式事务面临的挑战
在分布式系统中，由于节点之间通过网络通信，网络本身存在不可靠性，如网络延迟、丢包、网络分区等问题，这给分布式事务的实现带来了诸多挑战。
- 网络延迟：节点之间的通信可能会因为网络拥塞等原因出现延迟，这可能导致事务执行过程中的等待时间过长，影响系统性能。
- 网络分区：当网络出现分区时，部分节点之间无法通信，这可能使得分布式事务无法正常进行。例如，在一个包含多个节点的分布式数据库中，由于网络分区，部分节点可能无法接收到事务的协调信息，从而导致数据一致性问题。
- 节点故障：个别节点可能会因为硬件故障、软件错误等原因而出现故障，这需要分布式事务机制能够处理节点故障的情况，保证事务的正常执行或回滚。
2PC（两阶段提交协议）
2PC 是一种较为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）和提交阶段（Commit）。
2PC 的执行流程
- 准备阶段：
- 事务协调者（通常是一个专门的节点）向所有参与事务的参与者（各个节点）发送准备消息。
- 参与者接收到准备消息后，会检查自身是否能够执行该事务操作。例如，在数据库操作中，参与者会检查相关数据的锁状态、资源是否充足等。
- 如果参与者能够执行事务操作，则将操作记录到本地的事务日志中，并向协调者返回“准备就绪”（Ready）消息；如果无法执行，则返回“失败”（Fail）消息。
- 提交阶段：
- 如果协调者收到所有参与者的“准备就绪”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，将事务正式提交，并释放相关资源。
- 如果协调者收到任何一个参与者的“失败”消息，或者在规定时间内没有收到某些参与者的响应，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，根据本地事务日志进行回滚操作，撤销之前的临时操作，并释放相关资源。
2PC 的优缺点
- 优点：
- 简单易懂：2PC 的流程相对清晰，实现起来相对容易理解，对于很多分布式系统开发者来说比较容易上手。
- 保证强一致性：在正常情况下，2PC 能够严格保证分布式事务的一致性，所有参与者要么同时提交事务，要么同时回滚事务。
- 缺点：
- 单点故障问题：协调者是 2PC 的核心节点，如果协调者出现故障，整个分布式事务可能无法继续进行。例如，在准备阶段协调者故障，参与者可能会一直处于等待状态，无法确定后续操作；在提交阶段协调者故障，部分参与者可能已经提交事务，而部分还未提交，导致数据不一致。
- 同步阻塞问题：在 2PC 的执行过程中，参与者在准备阶段之后就会持有资源，直到提交或回滚阶段完成才会释放。这期间如果出现网络延迟或其他问题，参与者会一直处于阻塞状态，无法处理其他事务，影响系统的并发性能。
- 数据不一致风险：在网络分区等异常情况下，可能会出现数据不一致的情况。例如，协调者发送提交消息后，部分参与者成功接收到并提交事务，但由于网络分区，其他参与者没有收到提交消息，导致数据状态不一致。
2PC 代码示例（以 Java 和 MySQL 为例）
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
public class TwoPhaseCommitExample {
private static final String DB_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/yourdatabase";
private static final String DB_USER = "yourusername";
private static final String DB_PASSWORD = "yourpassword";
public static void main(String[] args) {
Connection coordinatorConnection = null;
Connection participant1Connection = null;
Connection participant2Connection = null;
try {
// 模拟协调者
coordinatorConnection = DriverManager.getConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASSWORD);
coordinatorConnection.setAutoCommit(false);
// 模拟参与者1
participant1Connection = DriverManager.getConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASSWORD);
participant1Connection.setAutoCommit(false);
// 模拟参与者2
participant2Connection = DriverManager.getConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASSWORD);
participant2Connection.setAutoCommit(false);
// 准备阶段
boolean participant1Ready = prepare(participant1Connection);
boolean participant2Ready = prepare(participant2Connection);
if (participant1Ready && participant2Ready) {
// 提交阶段
commit(participant1Connection);
commit(participant2Connection);
coordinatorConnection.commit();
System.out.println("事务提交成功");
} else {
// 回滚阶段
rollback(participant1Connection);
rollback(participant2Connection);
coordinatorConnection.rollback();
System.out.println("事务回滚");
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
try {
if (coordinatorConnection != null) {
coordinatorConnection.rollback();
}
if (participant1Connection != null) {
participant1Connection.rollback();
}
if (participant2Connection != null) {
participant2Connection.rollback();
}
System.out.println("事务因异常回滚");
} catch (SQLException ex) {
ex.printStackTrace();
}
} finally {
try {
if (coordinatorConnection != null) {
coordinatorConnection.close();
}
if (participant1Connection != null) {
participant1Connection.close();
}
if (participant2Connection != null) {
participant2Connection.close();
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
private static boolean prepare(Connection connection) {
try {
// 这里模拟检查资源、记录日志等准备操作
PreparedStatement statement = connection.prepareStatement("SELECT 1");
statement.executeQuery();
return true;
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
private static void commit(Connection connection) {
try {
connection.commit();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
private static void rollback(Connection connection) {
try {
connection.rollback();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
3PC（三阶段提交协议）
3PC 是在 2PC 的基础上进行改进的分布式事务协议，它将事务的提交过程分为三个阶段：询问阶段（CanCommit）、预提交阶段（PreCommit）和提交阶段（DoCommit）。
3PC 的执行流程
- 询问阶段：
- 事务协调者向所有参与者发送询问消息，询问它们是否可以执行该事务操作。
- 参与者接收到询问消息后，检查自身是否能够执行事务操作。如果可以，则返回“可以”（Yes）消息；如果不可以，则返回“不可以”（No）消息。
- 预提交阶段：
- 如果协调者收到所有参与者的“可以”消息，那么它会向所有参与者发送预提交消息。
- 参与者接收到预提交消息后，将操作记录到本地事务日志中，并向协调者返回“预提交成功”（PreCommitSuccess）消息。
- 如果协调者收到任何一个参与者的“不可以”消息，或者在规定时间内没有收到某些参与者的响应，那么它会向所有参与者发送中断消息。
- 参与者接收到中断消息后，根据本地事务日志进行回滚操作，撤销之前的临时操作，并释放相关资源。
- 提交阶段：
- 如果协调者收到所有参与者的“预提交成功”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，将事务正式提交，并释放相关资源。
- 如果协调者在规定时间内没有收到所有参与者的“预提交成功”消息，或者收到某些参与者的异常响应，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，根据本地事务日志进行回滚操作，撤销之前的临时操作，并释放相关资源。
3PC 的优缺点
- 优点：
- 减少单点故障影响：3PC 在一定程度上减少了协调者单点故障的影响。在询问阶段和预提交阶段之间增加了一个缓冲阶段，即使协调者在预提交阶段之后出现故障，参与者也可以根据本地状态进行相应处理，而不像 2PC 那样完全依赖协调者。
- 降低同步阻塞时间：由于增加了询问阶段，参与者在收到预提交消息之前不需要一直持有资源，相对 2PC 减少了同步阻塞的时间，提高了系统的并发性能。
- 缺点：
- 协议复杂性增加：相比 2PC，3PC 的流程更加复杂，实现难度也相应增加。这需要开发者在设计和实现分布式事务系统时更加谨慎，增加了开发和维护的成本。
- 一致性保证相对弱化：虽然 3PC 试图解决 2PC 的一些问题，但在某些极端情况下，如网络分区和节点故障同时发生时，3PC 也不能完全保证数据的强一致性。例如，在提交阶段网络分区，部分参与者可能已经提交事务，而部分还未提交，导致数据不一致。
3PC 代码示例（以 Python 和 PostgreSQL 为例）
import psycopg2
def can_commit(connection):
try:
cursor = connection.cursor()
cursor.execute("SELECT 1")
cursor.close()
return True
except (Exception, psycopg2.Error) as error:
print("CanCommit 阶段出错", error)
return False
def pre_commit(connection):
try:
cursor = connection.cursor()
cursor.execute("BEGIN")
# 这里模拟实际的事务操作，例如插入数据
cursor.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2')")
cursor.close()
return True
except (Exception, psycopg2.Error) as error:
print("PreCommit 阶段出错", error)
rollback(connection)
return False
def do_commit(connection):
try:
connection.commit()
print("事务提交")
except (Exception, psycopg2.Error) as error:
print("DoCommit 阶段出错", error)
def rollback(connection):
try:
connection.rollback()
print("事务回滚")
except (Exception, psycopg2.Error) as error:
print("回滚出错", error)
if __name__ == '__main__':
coordinator_connection = None
participant1_connection = None
participant2_connection = None
try:
coordinator_connection = psycopg2.connect(database="your_database", user="your_user", password="your_password",
host="127.0.0.1", port="5432")
participant1_connection = psycopg2.connect(database="your_database", user="your_user", password="your_password",
host="127.0.0.1", port="5432")
participant2_connection = psycopg2.connect(database="your_database", user="your_user", password="your_password",
host="127.0.0.1", port="5432")
participant1_can_commit = can_commit(participant1_connection)
participant2_can_commit = can_commit(participant2_connection)
if participant1_can_commit and participant2_can_commit:
participant1_pre_commit = pre_commit(participant1_connection)
participant2_pre_commit = pre_commit(participant2_connection)
if participant1_pre_commit and participant2_pre_commit:
do_commit(participant1_connection)
do_commit(participant2_connection)
else:
rollback(participant1_connection)
rollback(participant2_connection)
else:
rollback(participant1_connection)
rollback(participant2_connection)
except (Exception, psycopg2.Error) as error:
print("数据库操作出错", error)
if coordinator_connection:
rollback(coordinator_connection)
if participant1_connection:
rollback(participant1_connection)
if participant2_connection:
rollback(participant2_connection)
finally:
if coordinator_connection:
coordinator_connection.close()
if participant1_connection:
participant1_connection.close()
if participant2_connection:
participant2_connection.close()
3PC 与 2PC 在分布式事务中的性能对比
并发性能对比
- 2PC 的并发性能：2PC 在准备阶段之后，参与者就会持有资源，直到提交或回滚阶段完成才会释放。这在高并发场景下，容易导致参与者长时间阻塞，其他事务无法获取相关资源，从而降低系统的并发性能。例如，在一个电商系统中，多个订单同时进行支付操作，如果采用 2PC，可能会因为某些订单的事务长时间处于准备阶段，导致其他订单的支付操作等待，影响用户体验。
- 3PC 的并发性能：3PC 增加了询问阶段，参与者在收到预提交消息之前不需要一直持有资源，相对 2PC 减少了同步阻塞的时间。在高并发场景下，参与者可以更快地响应其他事务的请求，提高了系统的并发性能。例如，同样在电商支付场景中，3PC 可以让支付操作在询问阶段快速判断是否可以进行，减少资源锁定时间，提高系统整体的并发处理能力。
故障恢复性能对比
- 2PC 的故障恢复性能：2PC 存在单点故障问题，协调者一旦出现故障，整个分布式事务可能无法继续进行。例如，在准备阶段协调者故障，参与者可能会一直处于等待状态，无法确定后续操作；在提交阶段协调者故障，部分参与者可能已经提交事务，而部分还未提交，导致数据不一致。恢复过程较为复杂，需要通过选举新的协调者等方式来继续事务，这可能会导致较长的恢复时间。
- 3PC 的故障恢复性能：3PC 在一定程度上减少了协调者单点故障的影响。在预提交阶段之后，即使协调者出现故障，参与者也可以根据本地状态进行相应处理。例如，参与者在预提交阶段记录了事务日志，如果协调者在提交阶段故障，参与者可以根据日志判断事务是否应该提交或回滚，相对 2PC 有更好的故障恢复性能，恢复时间相对较短。
网络容错性能对比
- 2PC 的网络容错性能：在网络分区等异常情况下，2PC 可能会出现数据不一致的情况。例如，协调者发送提交消息后，部分参与者成功接收到并提交事务，但由于网络分区，其他参与者没有收到提交消息，导致数据状态不一致。2PC 对于网络分区等异常情况的容错能力较弱，需要额外的机制来处理网络恢复后的一致性修复。
- 3PC 的网络容错性能：3PC 通过增加询问阶段和预提交阶段，在一定程度上提高了网络容错性能。例如，在询问阶段如果出现网络分区，参与者可以根据本地状态判断是否可以进行事务，减少了网络恢复后一致性修复的难度。但在极端情况下，如网络分区和节点故障同时发生时，3PC 也不能完全保证数据的强一致性。
实现复杂度对比
- 2PC 的实现复杂度：2PC 的流程相对简单，实现起来相对容易理解。其主要操作集中在准备阶段和提交阶段，对于开发者来说，在设计和实现分布式事务系统时相对较为轻松，开发和维护成本相对较低。
- 3PC 的实现复杂度：3PC 相比 2PC 流程更加复杂，增加了询问阶段和预提交阶段，需要处理更多的消息交互和状态转换。这使得 3PC 的实现难度增加，开发者需要更加谨慎地设计和实现，以确保系统的正确性和稳定性，相应地开发和维护成本也更高。
性能对比总结
综合以上对比，3PC 在并发性能、故障恢复性能和网络容错性能方面相对 2PC 有一定的优势，但同时也带来了实现复杂度的增加。在实际应用中，需要根据具体的业务场景和需求来选择合适的分布式事务协议。如果业务对并发性能要求较高，对系统的故障恢复和网络容错有一定要求，并且有足够的技术实力来应对较高的实现复杂度，那么 3PC 可能是一个较好的选择；如果业务对实现复杂度较为敏感，对一致性要求极高，在网络和节点相对稳定的环境下，2PC 可能更适合。