分布式事务

AI生成声明: 本文档由AI辅助生成，旨在提供分布式事务解决方案的完整指南。

🎯 概述

分布式事务是在分布式系统中，跨越多个数据库或服务的事务操作。由于网络延迟、节点故障等因素，分布式事务比本地事务复杂得多。

📚 核心理论

ACID特性

在分布式环境中，ACID特性难以完全保证：

• A (Atomicity): 原子性 - 全部成功或全部失败
• C (Consistency): 一致性 - 数据保持一致
• I (Isolation): 隔离性 - 事务间相互隔离
• D (Durability): 持久性 - 提交后数据持久化

分布式事务挑战

• 网络延迟: 网络通信延迟
• 节点故障: 部分节点可能故障
• 数据一致性: 跨节点数据一致性
• 性能影响: 分布式事务影响性能

🔧 事务模式

两阶段提交 (2PC)

2PC是最经典的分布式事务协议。

阶段

1. 准备阶段 (Prepare): 协调者询问所有参与者是否可以提交
2. 提交阶段 (Commit): 协调者根据响应决定提交或回滚

缺点

• 阻塞: 需要等待所有节点响应
• 单点故障: 协调者故障影响整个事务
• 数据不一致: 网络分区可能导致数据不一致

Java实现

// 2PC协调者
public class TwoPhaseCommitCoordinator {
    private List<Participant> participants;
    
    public boolean commit(Transaction transaction) {
        // Phase 1: Prepare
        List<Boolean> responses = new ArrayList<>();
        for (Participant p : participants) {
            responses.add(p.prepare(transaction));
        }
        
        // Phase 2: Commit or Rollback
        if (responses.stream().allMatch(r -> r)) {
            participants.forEach(p -> p.commit(transaction));
            return true;
        } else {
            participants.forEach(p -> p.rollback(transaction));
            return false;
        }
    }
}

三阶段提交 (3PC)

3PC在2PC基础上增加了超时机制。

阶段

1. CanCommit: 询问是否可以提交
2. PreCommit: 预提交，执行事务
3. DoCommit: 执行提交

改进

• 减少阻塞: 增加超时机制
• 提高可用性: 部分节点故障不影响

Saga模式

Saga通过补偿事务实现最终一致性。

类型

• 编排式 (Choreography): 每个服务负责自己的事务和补偿
• 编排式 (Orchestration): 协调者负责编排事务和补偿

Java实现

// Saga编排器
public class SagaOrchestrator {
    public void execute(List<SagaStep> steps) {
        List<SagaStep> executed = new ArrayList<>();
        try {
            for (SagaStep step : steps) {
                step.execute();
                executed.add(step);
            }
        } catch (Exception e) {
            // 补偿已执行的步骤
            Collections.reverse(executed);
            executed.forEach(SagaStep::compensate);
        }
    }
}

TCC模式

TCC (Try-Confirm-Cancel) 通过三个阶段实现分布式事务。

阶段

1. Try: 尝试执行，预留资源
2. Confirm: 确认执行，提交资源
3. Cancel: 取消执行，释放资源

Java实现

// TCC接口
public interface TccService {
    @Tcc
    void tryMethod();
    
    void confirm();
    
    void cancel();
}

本地消息表

通过本地消息表保证最终一致性。

// 本地消息表
@Entity
public class LocalMessage {
    @Id
    private String id;
    private String content;
    private MessageStatus status;
    private LocalDateTime createTime;
}

// 消息发送服务
@Service
public class MessageService {
    @Transactional
    public void sendMessage(String content) {
        // 1. 执行业务逻辑
        doBusiness();
        
        // 2. 保存消息到本地表
        LocalMessage message = new LocalMessage();
        message.setContent(content);
        message.setStatus(MessageStatus.PENDING);
        messageRepository.save(message);
    }
    
    @Scheduled(fixedRate = 5000)
    public void processPendingMessages() {
        // 定时处理待发送消息
        List<LocalMessage> messages = messageRepository
            .findByStatus(MessageStatus.PENDING);
        messages.forEach(this::sendAndUpdate);
    }
}

🚀 Java生态解决方案

Seata

Seata是阿里巴巴开源的分布式事务解决方案。

模式

• AT模式: 自动补偿，基于数据库undo log
• TCC模式: 手动补偿
• Saga模式: 长事务解决方案
• XA模式: 基于XA协议

使用示例

// Seata AT模式
@GlobalTransactional
public void transfer(TransferRequest request) {
    accountService.debit(request.getFromAccount(), request.getAmount());
    accountService.credit(request.getToAccount(), request.getAmount());
}

LCN

LCN (Lock-Confirm-Notify) 分布式事务框架。

// LCN事务
@TxTransaction
public void business() {
    serviceA.method();
    serviceB.method();
}

📊 事务选择指南

强一致性场景

• 2PC/3PC: 金融、支付等强一致性要求
• XA事务: 传统数据库事务

最终一致性场景

• Saga: 长事务、业务流程
• TCC: 需要精确控制的事务
• 本地消息表: 异步场景

💡 最佳实践

1. 避免分布式事务: 尽量通过设计避免分布式事务
2. 选择合适的模式: 根据业务场景选择事务模式
3. 补偿机制: 设计完善的补偿逻辑
4. 幂等性: 保证操作幂等性
5. 监控告警: 监控事务执行状态

📖 学习资源

• Seata官方文档
• 《分布式系统事务处理》
• 分布式事务最佳实践

---

最后更新时间: 2025-01-20