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深入浅出JAVA分布式事物

HenrySun
 HenrySun
发布于 2016/08/28 10:56
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什么是分布式事物

  分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。以上是百度百科的解释,简单的说,就是一次大的操作由不同的小操作组成,这些小的操作分布在不同的服务器上,且属于不同的应用,比如从一个oracle中存一个记录,再从另一个oracle中删除那条记录,分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功,要么全部失败。本质上来说,分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性

事物涉及的对象

  资源:应用程序存储和获取数据的地方,可以是数据库,文件,也可以是内存。如果是应用程序的事务块代码中涉及到的数据库,文件,内存,那这些资源就称为事务型资源

  资源管理器:在事务模型中,应用不是直接访问资源,而是通过中间介访问资源,这个中间介就叫资源管理器。资源分为可持久化资源(对应了持久化资源管理),易失资源(对应了易失资源管理器

  事务管理器:实现事务的开始,提交,回滚

事务管理器的类型

  轻量级事务管理器:作用于开启事务的应用程序域,只能包含一个持久化资源,如果再添加一个持久化资源,将被轻量级事务管理器忽略。但是可以登记多个易失资源

 内核事务管理器:引入内核事务管理器主要是把文件管理(NTFS文件系统)和注册表管理纳入事务范畴。我们将那些支持事务的文件系统和注册表叫作事务型文件系统(TxF)和事务型注册表(TxR)。 之所以称为内核事务管理器,是因它运行在内核模式上,而不是在用户模式上。同样内核事务管理器只支持一个持久化资源

  分布式事务协调器:分布式事务协调器能够管理一个分布式事务涉及的所有事务型资源,不管具体的事务型资源分布在何处,每一台电脑上只有一个分布式事务协调器,它管理了当前计算机的所有事务资源。它可以跨程序域,跨进程,跨机器,跨网络来执行事务。当事务跨机器时,每台机器的分布式事务协调器按照相应的协议工作,实现对整个事务的管理,它对应的事务管理协议有Ole-Tx和WS-Atomic Transaction(WS-AT)这些。

本地事物

  事务由资源管理器(如DBMS)本地管理,轻量级事务管理器,内核事务管理器都只支持本地事务

  优点:支持严格的ACID属性,可靠高效,状态可以只在资源管理器中维护,应用编程模型简单(在框架或平台的支持)

  局限:不具备分布事务处理能力,隔离的最小单位由资源管理器决定,如数据库中的一条记录

  以支付宝转账余额宝为例,假设有

  • 支付宝账户表:A(id,userId,amount)
  • 余额宝账户表:B(id,userId,amount)
  • 用户的userId=1;

  从支付宝转账1万块钱到余额宝的动作分为两步:

  • 1)支付宝表扣除1万:update A set amount=amount-10000 where userId=1;
  • 2)余额宝表增加1万:update B set amount=amount+10000 where userId=1;

  如何确保支付宝余额宝收支平衡呢?有人说这个很简单嘛,可以用事务解决

Begin transaction
         update A set amount=amount-10000 where userId=1;
         update B set amount=amount+10000 where userId=1;
End transaction
commit;

  非常正确,如果你使用spring的话一个注解就能搞定上述事务功能

@Transactional(rollbackFor=Exception.class)
    public void update() {
        updateATable(); //更新A表
        updateBTable(); //更新B表
    }

  如果系统规模较小,数据表都在一个数据库实例上,上述本地事务方式可以很好地运行,但是如果系统规模较大,比如支付宝账户表和余额宝账户表显然不会在同一个数据库实例上,他们往往分布在不同的物理节点上,这时本地事务已经失去用武之地。既然本地事务失效,分布式事务自然就登上舞台

分布式事物

  理解分布式事务是怎样实现的,事务提交树是关键

  事务提交树:事务提交树的根是事务初始化服务所在的机器的DTC,它在整个事务提交过程中充当着总协调者,又被称为全局提交协调器。资源管理器充当着事务提交树的叶子节点,它们的父结点为本机的DTC,分布于不同机器的DTC按照事务的传播路径形成了上下级关系

  在一个分布式事务中,事务的初始化和提交是属于一个对象,只有最初开始的事务才能被提交,我们将这种能被初始化和提交的事务称作可提交事务。随着参与者逐个登记到事务中,它们本地的事务实际上依赖着这个最初开始的事务,所以我们称这种事务叫依赖事务

两阶段提交协议

  两阶段提交协议(Two-phase Commit,2PC)经常被用来实现分布式事务。一般分为协调器C和若干事务执行者Si两种角色,这里的事务执行者就是具体的数据库,协调器可以和事务执行器在一台机器上

1) 我们的应用程序(client)发起一个开始请求到TC;

2) TC先将<prepare>消息写到本地日志,之后向所有的Si发起<prepare>消息。以支付宝转账到余额宝为例,TC给A的prepare消息是通知支付宝数据库相应账目扣款1万,TC给B的prepare消息是通知余额宝数据库相应账目增加1w。为什么在执行任务前需要先写本地日志,主要是为了故障后恢复用,本地日志起到现实生活中凭证 的效果,如果没有本地日志(凭证),出问题容易死无对证;

3) Si收到<prepare>消息后,执行具体本机事务,但不会进行commit,如果成功返回<yes>,不成功返回<no>。同理,返回前都应把要返回的消息写到日志里,当作凭证

4) TC收集所有执行器返回的消息,如果所有执行器都返回yes,那么给所有执行器发生送commit消息,执行器收到commit后执行本地事务的commit操作;如果有任一个执行器返回no,那么给所有执行器发送abort消息,执行器收到abort消息后执行事务abort操作

注:TC或Si把发送或接收到的消息先写到日志里,主要是为了故障后恢复用。如某一Si从故障中恢复后,先检查本机的日志,如果已收到<commit >,则提交,如果<abort >则回滚。如果是<yes>,则再向TC询问一下,确定下一步。如果什么都没有,则很可能在<prepare>阶段Si就崩溃了,因此需要回滚。

现如今实现基于两阶段提交的分布式事务也没那么困难了,如果使用java,那么可以使用开源软件atomikos(http://www.atomikos.com/)来快速实现。

不过但凡使用过的上述两阶段提交的同学都可以发现性能实在是太差,根本不适合高并发的系统。为什么?

  • 1)两阶段提交涉及多次节点间的网络通信,通信时间太长!
  • 2)事务时间相对于变长了,锁定的资源的时间也变长了,造成资源等待时间也增加好多!

正是由于分布式事务存在很严重的性能问题,大部分高并发服务都在避免使用,往往通过其他途径来解决数据一致性问题。

使用消息队列来避免分布式事务

如果仔细观察生活的话,生活的很多场景已经给了我们提示

比如在北京很有名的姚记炒肝点了炒肝并付了钱后,他们并不会直接把你点的炒肝给你,而是给你一张小票,然后让你拿着小票到出货区排队去取。为什么他们要将付钱和取货两个动作分开呢?原因很多,其中一个很重要的原因是为了使他们接待能力增强(并发量更高)

还是回到我们的问题,只要这张小票在,你最终是能拿到炒肝的。同理转账服务也是如此,当支付宝账户扣除1万后,我们只要生成一个凭证(消息)即可,这个凭证(消息)上写着“让余额宝账户增加 1万”,只要这个凭证(消息)能可靠保存,我们最终是可以拿着这个凭证(消息)让余额宝账户增加1万的,即我们能依靠这个凭证(消息)完成最终一致性

如何可靠保存凭证(消息)

有两种方法:

1、业务与消息耦合的方式

  支付宝在完成扣款的同时,同时记录消息数据,这个消息数据与业务数据保存在同一数据库实例里(消息记录表表名为message)

Begin transaction
         update A set amount=amount-10000 where userId=1;
         insert into message(userId, amount,status) values(1, 10000, 1);
End transaction
commit;

  上述事务能保证只要支付宝账户里被扣了钱,消息一定能保存下来。

  当上述事务提交成功后,我们通过实时消息服务将此消息通知余额宝,余额宝处理成功后发送回复成功消息,支付宝收到回复后删除该条消息数据

2、业务与消息解耦方式

  上述保存消息的方式使得消息数据和业务数据紧耦合在一起,从架构上看不够优雅,而且容易诱发其他问题。为了解耦,可以采用以下方式。

  1)支付宝在扣款事务提交之前,向实时消息服务请求发送消息,实时消息服务只记录消息数据,而不真正发送,只有消息发送成功后才会提交事务;

  2)当支付宝扣款事务被提交成功后,向实时消息服务确认发送。只有在得到确认发送指令后,实时消息服务才真正发送该消息;

  3)当支付宝扣款事务提交失败回滚后,向实时消息服务取消发送。在得到取消发送指令后,该消息将不会被发送;

  4)对于那些未确认的消息或者取消的消息,需要有一个消息状态确认系统定时去支付宝系统查询这个消息的状态并进行更新。为什么需要这一步骤,举个例子:假设在第2步支付宝扣款事务被成功提交后,系统挂了,此时消息状态并未被更新为“确认发送”,从而导致消息不能被发送。

  优点:消息数据独立存储,降低业务系统与消息系统间的耦合;

  缺点:一次消息发送需要两次请求;业务处理服务需要实现消息状态回查接口

如何解决消息重复投递的问题

  还有一个很严重的问题就是消息重复投递,以我们支付宝转账到余额宝为例,如果相同的消息被重复投递两次,那么我们余额宝账户将会增加2万而不是1万了

  为什么相同的消息会被重复投递?比如余额宝处理完消息msg后,发送了处理成功的消息给支付宝,正常情况下支付宝应该要删除消息msg,但如果支付宝这时候悲剧的挂了,重启后一看消息msg还在,就会继续发送消息msg

  解决方法很简单,在余额宝这边增加消息应用状态表(message_apply),通俗来说就是个账本,用于记录消息的消费情况,每次来一个消息,在真正执行之前,先去消息应用状态表中查询一遍,如果找到说明是重复消息,丢弃即可,如果没找到才执行,同时插入到消息应用状态表(同一事务)

for each msg in queue
  Begin transaction
    select count(*) as cnt from message_apply where msg_id=msg.msg_id;
    if cnt==0 then
      update B set amount=amount+10000 where userId=1;
      insert into message_apply(msg_id) values(msg.msg_id);
  End transaction
  commit;

 

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  XA 分布式事务研究

  Spring分布式事务实现

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