一、概述
随着互联网的发展,分布式系统越来越成为一种常见的系统架构。在分布式系统中,数据、计算和控制被分布在多个节点上。这种分布式架构带来了灵活性和高可用性,但是也带来了一些挑战,其中最大的挑战之一是事务管理。在传统的单机环境下,通过对数据的加锁和控制来保证事务的完整性和一致性,但是在分布式环境下,如何保证事务的ACID特性,成为了一个亟待解决的问题。
二、分布式事务的实现方式
1.2PC(Two-Phase Commit)
2PC是一种分布式事务的标准协议,在该协议中,所有参与者都需要向一个协调者发送询问,以确定是否可以提交事务。如果所有参与者都同意提交事务,则协调者发送提交事务的请求。否则,协调者发送回滚事务的请求。
public void twoPhaseCommit() throws Exception { //1.协调者向所有参与者发送prepare请求 for (Participant participant : participants) { participant.prepare(); } //2.所有参与者收到prepare请求后,如果都同意,则进行commit操作,否则进行rollback操作 boolean allAgree = true; for (Participant participant : participants) { if (!participant.agree()) { allAgree = false; } } if (allAgree) { for (Participant participant : participants) { participant.commit(); } } else { for (Participant participant : participants) { participant.rollback(); } } }
2.3PC(Three-Phase Commit)
3PC是2PC的改进版,与2PC不同的是,3PC引入了超时机制和预提交状态,可以有效地减少系统的阻塞时间和降低不一致的可能性。
public void threePhaseCommit() throws Exception { //1.协调者向所有参与者发送canCommit请求 for (Participant participant : participants) { participant.canCommit(); } //2.所有参与者收到canCommit请求后,如果都准备好提交,则进行预提交,并且等待协调者发送doCommit请求,如果有参与者不准备好提交,则进行abort操作 boolean allReady = true; for (Participant participant : participants) { if (!participant.ready()) { allReady = false; } } if (allReady) { for (Participant participant : participants) { participant.preCommit(); } //3.协调者发送doCommit请求 for (Participant participant : participants) { participant.doCommit(); } } else { for (Participant participant : participants) { participant.abort(); } } }
3.TCC(Try-Confirm-Cancel)
TCC是一种基于补偿的分布式事务解决方案。 在TCC中,事务处理分为3个阶段:try、confirm和cancel。 在try阶段中,资源预留并执行业务检查。 在confirm阶段中,确认操作不可逆转。 在cancel阶段中,撤销事务。
public void tcc() throws Exception { //1.尝试执行try阶段 for (Participant participant : participants) { participant.try(); } //2.如果所有参与者都成功执行了try阶段,则执行confirm操作,否则执行cancel操作 boolean allTrySuccess = true; for (Participant participant : participants) { if (!participant.confirm()) { allTrySuccess = false; } } if (allTrySuccess) { for (Participant participant : participants) { participant.confirm(); } } else { for (Participant participant : participants) { participant.cancel(); } } }
三、分布式事务解决方案的选型
1. Seata
Seata是阿里巴巴开源的一款分布式事务解决方案。它采用 TCC 和 2PC 等机制来保障分布式事务的一致性,同时提供了丰富的插件机制和强大的可扩展性,支持多语言和多种数据库。
Seata的架构
Seata的架构包含三个核心组件:Transaction Coordinator(TC)、Transaction Manager(TM)和Resource Manager(RM)。其中,TC和TM是Seata的核心组件,它们负责事务的管理和调度,而RM则与各种资源库进行交互,负责事务的提交和回滚。
Seata的使用示例
//初始化Seata的全局事务 GlobalTransaction tx = GlobalTransactionContext.getCurrentOrCreate(); try { //执行业务逻辑 ... //提交事务 tx.commit(); } catch (Exception e) { //回滚事务 tx.rollback(); }
2. ShardingSphere
ShardingSphere是另一个分布式事务解决方案,它既支持关系型数据库,也支持NoSQL数据库,如MongoDB、Redis等。ShardingSphere采用了代理模式,在执行分布式事务时,它会将分布式事务划分为本地事务和全局事务,并且采用了TCC和2PC等机制来保证事务的一致性。
ShardingSphere的架构
ShardingSphere的架构包含三个核心组件:Proxy、Transaction Manager和Resource Manager。其中,Proxy通过拦截SQL语句来实现数据分片和分布式事务的管理;Transaction Manager负责管理全局事务,并协调本地事务的提交和回滚;Resource Manager负责管理各个分片的本地事务,并向Transaction Manager上报分片的状态。
ShardingSphere的使用示例
//初始化ShardingSphere的全局事务 GlobalTransaction tx = GlobalTransactionContext.getCurrentOrCreate(); try { //执行业务逻辑 ... //提交事务 tx.commit(); } catch (Exception e) { //回滚事务 tx.rollback(); }
四、总结
分布式事务是分布式系统中一个非常关键的问题,解决分布式事务需要采用一些特殊的机制和技术。在Java生态系统中,我们有很多优秀的分布式事务解决方案可供选择,如Seata和ShardingSphere等。通过选择合适的解决方案,我们可以轻松地实现分布式事务,并保证系统的可靠性和一致性。