3PC 如何提高分布式事务的可靠性
2024-01-191.4k 阅读
分布式事务基础概述
在分布式系统中，多个不同的服务或节点需要协同完成一个业务操作，这些操作可能涉及多个数据库或存储系统，如何保证这些操作要么全部成功，要么全部失败，就涉及到分布式事务。传统的单机事务（如关系型数据库中的 ACID 事务）通过锁机制和日志记录等方式来保证事务的一致性和持久性，但在分布式环境下，由于网络延迟、节点故障等问题，单机事务的方案无法直接适用。
分布式事务通常需要解决以下几个关键问题：
- 一致性：所有参与事务的节点最终达成一致的状态，要么都提交事务，要么都回滚事务。
- 可用性：即使部分节点出现故障，系统仍然能够提供一定程度的服务。
- 分区容错性：在网络分区（即部分节点之间无法通信）的情况下，系统能够继续运行。
CAP 定理指出，在分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）这三个特性无法同时满足，最多只能同时满足其中两个。因此，在设计分布式事务方案时，需要根据具体的业务场景和需求进行权衡。
2PC（两阶段提交）回顾
2PC 是一种较为基础的分布式事务解决方案，它将分布式事务的提交过程分为两个阶段：
- 准备阶段（Prepare Phase）：协调者向所有参与者发送预提交请求，询问它们是否可以提交事务。参与者收到请求后，执行事务操作，但不提交事务，而是记录日志，并向协调者回复“可以提交”或“不能提交”。
- 提交阶段（Commit Phase）：如果所有参与者都回复“可以提交”，协调者向所有参与者发送提交请求，参与者收到请求后正式提交事务；如果有任何一个参与者回复“不能提交”，协调者向所有参与者发送回滚请求，参与者收到请求后回滚事务。
2PC 的优点是实现相对简单，能够保证事务的一致性。然而，它也存在一些明显的缺点：
- 单点故障：协调者是整个 2PC 过程的核心，如果协调者出现故障，整个事务将无法继续进行。在准备阶段，如果协调者故障，参与者将一直处于等待状态，无法确定最终是否要提交或回滚事务。
- 同步阻塞：在整个 2PC 过程中，参与者在等待协调者的指令时，会一直持有资源锁，不能进行其他操作，这可能导致系统的并发性能下降。
- 数据不一致：在提交阶段，如果部分参与者成功提交事务，而另一部分由于网络原因未能收到提交请求导致回滚事务，就会出现数据不一致的情况。
3PC（三阶段提交）简介
3PC 是在 2PC 的基础上进行改进的分布式事务解决方案，它将事务的提交过程分为三个阶段：
- 询问阶段（CanCommit Phase）：协调者向所有参与者发送询问请求，询问它们是否可以开始事务。参与者收到请求后，检查自身状态，如果可以开始事务，回复“可以”；否则回复“不可以”。这个阶段主要是为了在真正执行事务操作之前，先进行一次预检查，避免在后续阶段出现不必要的资源浪费。
- 预提交阶段（PreCommit Phase）：如果所有参与者都回复“可以”，协调者向所有参与者发送预提交请求。参与者收到请求后，执行事务操作，但不提交事务，而是记录日志，并向协调者回复“预提交成功”或“预提交失败”。这个阶段与 2PC 的准备阶段类似，但在 3PC 中，协调者在发送预提交请求之前，会先进行询问阶段的预检查。
- 提交阶段（DoCommit Phase）：如果所有参与者都回复“预提交成功”，协调者向所有参与者发送提交请求，参与者收到请求后正式提交事务；如果有任何一个参与者回复“预提交失败”，协调者向所有参与者发送回滚请求，参与者收到请求后回滚事务。
3PC 如何提高可靠性
- 减少单点故障影响：在 3PC 中，引入了询问阶段，使得协调者在发送预提交请求之前，能够对参与者的状态有一个初步的了解。即使协调者在询问阶段之后出现故障，参与者也可以根据之前的询问结果和自身状态做出相应的决策。例如，如果参与者在询问阶段回复“可以”，并且在协调者故障前已经收到预提交请求并成功执行预提交操作，那么参与者可以自行决定提交事务；如果在询问阶段回复“不可以”，则可以自行回滚事务。这样在一定程度上减少了协调者单点故障对事务的影响。
- 降低同步阻塞时间：由于 3PC 增加了询问阶段，参与者在收到预提交请求之前，并没有真正开始执行事务操作，只是进行了一些预检查。因此，在整个事务过程中，参与者持有资源锁的时间相对较短，减少了同步阻塞的时间，提高了系统的并发性能。
- 增强数据一致性：3PC 通过询问阶段和预提交阶段的双重确认，进一步保证了所有参与者状态的一致性。在提交阶段，如果出现部分参与者未收到提交请求的情况，由于之前的预提交阶段已经确保了大部分参与者的状态一致，未收到提交请求的参与者可以根据自身的预提交状态和其他参与者的最终状态进行调整，从而降低了数据不一致的风险。
3PC 代码示例（以 Java 和 MySQL 为例）
假设我们有两个服务，分别操作两个不同的 MySQL 数据库，通过 3PC 来保证这两个数据库操作的一致性。
- 引入依赖：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql - connector - java</artifactId>
<version>8.0.26</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j - api</artifactId>
<version>1.7.32</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j - simple</artifactId>
<version>1.7.32</version>
</dependency>
</dependencies>
- 定义数据库操作工具类：
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
public class DatabaseUtil {
private static final String URL1 = "jdbc:mysql://localhost:3306/db1";
private static final String URL2 = "jdbc:mysql://localhost:3306/db2";
private static final String USER = "root";
private static final String PASSWORD = "password";
public static Connection getConnection1() throws SQLException {
return DriverManager.getConnection(URL1, USER, PASSWORD);
}
public static Connection getConnection2() throws SQLException {
return DriverManager.getConnection(URL2, USER, PASSWORD);
}
public static void executeUpdate(Connection conn, String sql) throws SQLException {
try (PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql)) {
pstmt.executeUpdate();
}
}
}
- 模拟参与者（服务）：
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
public class Participant {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Participant.class);
private String name;
private Connection connection;
public Participant(String name, Connection connection) {
this.name = name;
this.connection = connection;
}
public boolean canCommit() {
// 模拟检查自身状态，这里简单返回 true
return true;
}
public boolean preCommit() {
try {
// 模拟事务操作，这里执行一个简单的 SQL 插入
String sql = "INSERT INTO test_table (column1) VALUES ('value')";
DatabaseUtil.executeUpdate(connection, sql);
logger.info("{} pre - commit success", name);
return true;
} catch (SQLException e) {
logger.error("{} pre - commit failed", name, e);
return false;
}
}
public void doCommit() {
try {
connection.commit();
logger.info("{} do - commit success", name);
} catch (SQLException e) {
logger.error("{} do - commit failed", name, e);
}
}
public void rollback() {
try {
connection.rollback();
logger.info("{} rollback success", name);
} catch (SQLException e) {
logger.error("{} rollback failed", name, e);
}
}
}
- 模拟协调者：
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class Coordinator {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Coordinator.class);
private List<Participant> participants = new ArrayList<>();
public void addParticipant(Participant participant) {
participants.add(participant);
}
public void canCommitPhase() {
boolean allCanCommit = true;
for (Participant participant : participants) {
if (!participant.canCommit()) {
allCanCommit = false;
break;
}
}
if (allCanCommit) {
logger.info("All participants can commit, proceeding to pre - commit phase");
preCommitPhase();
} else {
logger.info("Some participants cannot commit, rolling back");
rollback();
}
}
public void preCommitPhase() {
boolean allPreCommitSuccess = true;
for (Participant participant : participants) {
if (!participant.preCommit()) {
allPreCommitSuccess = false;
break;
}
}
if (allPreCommitSuccess) {
logger.info("All participants pre - commit success, proceeding to do - commit phase");
doCommitPhase();
} else {
logger.info("Some participants pre - commit failed, rolling back");
rollback();
}
}
public void doCommitPhase() {
for (Participant participant : participants) {
participant.doCommit();
}
logger.info("All participants do - commit success");
}
public void rollback() {
for (Participant participant : participants) {
participant.rollback();
}
logger.info("All participants rollback success");
}
}
- 测试代码：
public class ThreePCExample {
public static void main(String[] args) {
try (Connection conn1 = DatabaseUtil.getConnection1();
Connection conn2 = DatabaseUtil.getConnection2()) {
conn1.setAutoCommit(false);
conn2.setAutoCommit(false);
Participant participant1 = new Participant("Participant1", conn1);
Participant participant2 = new Participant("Participant2", conn2);
Coordinator coordinator = new Coordinator();
coordinator.addParticipant(participant1);
coordinator.addParticipant(participant2);
coordinator.canCommitPhase();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
在上述代码示例中，我们通过模拟两个服务（参与者）对不同数据库的操作，并使用协调者来管理 3PC 过程。首先在 canCommitPhase 方法中，协调者询问所有参与者是否可以开始事务；然后在 preCommitPhase 方法中，协调者发送预提交请求；最后在 doCommitPhase 方法中，协调者发送提交请求。如果在任何阶段出现问题，则执行 rollback 方法进行回滚。
3PC 的应用场景与局限性
- 应用场景：
- 金融交易：在涉及多个账户之间的转账等金融交易场景中，需要保证多个账户操作的一致性，3PC 可以在一定程度上提高事务的可靠性，减少数据不一致的风险。
- 订单系统：在电商的订单系统中，可能涉及库存扣减、订单生成等多个操作，分布在不同的服务或数据库中，3PC 可以用于确保这些操作要么全部成功，要么全部失败。
- 局限性：
- 性能开销：虽然 3PC 相对于 2PC 减少了同步阻塞时间，但由于增加了询问阶段，整体的通信开销会有所增加，在高并发场景下，可能会对系统性能产生一定的影响。
- 网络问题：尽管 3PC 在一定程度上增强了对网络分区等故障的容错能力，但在极端网络故障情况下，仍然可能出现数据不一致的情况。例如，在提交阶段，如果网络长时间中断，部分参与者可能无法及时收到提交或回滚指令，导致数据状态不一致。
综上所述，3PC 通过改进 2PC 的流程，在提高分布式事务可靠性方面取得了一定的进步，但在实际应用中，需要根据具体的业务需求和系统性能要求，权衡其优缺点，选择合适的分布式事务解决方案。同时，随着分布式技术的不断发展，也有其他一些新型的分布式事务解决方案不断涌现，开发者需要持续关注和研究，以找到最适合自己业务场景的方案。