分布式事务之CP架构、AP架构解决方案

1. 什么是CP架构和AP架构？
2. CP架构解决方案
- 2.1. DTP和XA
- 2.2. 二阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）
- - 2.2.1. 协议的产生
  - 2.2.2. 什么是二阶段提交协议？
  - 2.2.3. 二阶段提交协议的内容
  - 2.2.4. 二阶段提交协议的缺陷
  - 2.2.5. 2PC使用场景
3. AP架构解决方案
- 3.1. TCC（补偿型）
- 3.2. MQ事务消息方案（消息通知型）
- 3.3. 本地消息表方案（消息通知型）
- - 3.3.1. 简化版本
  - 3.3.2. 解耦合版本
- 3.4. RabbitMQ的消息确认（消息通知型）
- 3.5. 消息事务的优缺点
- 3.6. AT模式

1. 什么是CP架构和AP架构？

在分布式事务之CAP定理一文中，我们了解到一个分布式系统不可能同时满足数据一致性(consistency)、服务可用性(availability)、分区容错性(partition-tolerance)。

现实情况下，我们面对的是一个不可靠的网络、有一定概率宕机的设备，这两个因素都会导致Partition，因而分布式系统实现中 P 是一个必须项，而不是可选项。

对于分布式系统工程实践，CAP理论更合适的描述是：在满足分区容错的前提下，没有算法能同时满足数据一致性和服务可用性。

因此，我们需要在C和A之间进行取舍：

CP架构（刚性事务）：如果要满足数据的强一致性，就必须在一个服务数据库锁定的同时，对分布式服务下的其他服务数据资源同时锁定。等待全部服务处理完业务，才可以释放资源。此时如果有其他请求想要操作被锁定的资源就会被阻塞，这样就是满足了CP。达到了强一致性和弱可用性。
AP架构（柔性事务）：如果要满足服务的的强可用性，每个服务就可以各自独立执行本地事务，而无需相互锁定其他服务的资源。在各个服务的事务尚未完全处理完毕时，如果去访问数据库，可能会遇到各个节点数据不一致的情况。然后我们还需要一些措施，使得经过一段时间后，各个节点的数据最终达到一致性。这样就是满足了AP。达到了弱一致性（最终一致性）和强可用性。

2. CP架构解决方案

2.1. DTP和XA

1994 年，X/Open 组织（即现在的 Open Group ）定义了分布式事务处理的DTP 模型。

该模型包括这样几个角色：

AP（Application Program）: 也就是应用程序，可以理解为DTP的程序，也就是我们的微服务；
TM（Transaction Manager）: 事务管理器，负责协调和管理事务，提供给AP应用程序编程接口以及管理资源管理器。
RM（Resource Manager）: 资源管理器（这里可以是一个DBMS，或者消息服务器管理系统）应用程序通过资源管理器对资源进行控制，资源必须实现XA定义的接口；
CRM（Communication Resource Manager）：通信资源管理器，是TM和RM间的通信中间件；

在该模型中，一个分布式事务（全局事务）可以被拆分成许多个本地事务，运行在不同的AP和RM上。每个本地事务的ACID很好实现，但是全局事务必须保证其中包含的每一个本地事务都能同时成功，若有一个本地事务失败，则所有其它事务都必须回滚。但问题是，本地事务处理过程中，并不知道其它事务的运行状态。因此，就需要通过CRM来通知各个本地事务，同步事务执行的状态。

因此，各个本地事务的通信必须有统一的标准，否则不同数据库间就无法通信。XA就是 X/Open DTP中通信中间件与TM间联系的接口规范，定义了用于通知事务开始、提交、终止、回滚等接口，各个数据库厂商都必须实现这些接口。

2.2. 二阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）

2.2.1. 协议的产生

要想控制分布式事务，仅仅靠厂商实现XA规范是不够的，所以引入了两阶段提交协议。

2.2.2. 什么是二阶段提交协议？

指事务的提交分为两个阶段：准备阶段和执行阶段。

两阶段提交用来协调参与一个更新中的多个服务器的活动，以防止分布式系统部分失败时产生数据的不一致性。例如，如果一个更新操作要求位于三个不同结点上的记录被改变，且其中只要有一个结点失败，另外两个结点必须检测到这个失败并取消它们所做的改变。

2.2.3. 二阶段提交协议的内容

二阶段提交协议将全局事务拆分为两个阶段来执行：

阶段一：准备阶段，各个本地事务完成本地事务的准备工作。
阶段二：执行阶段，各个本地事务根据上一阶段执行结果，进行提交或回滚。

这个过程中需要一个协调者（coordinator），还有事务的参与者（voter）。

正常情况

投票阶段：协调组询问各个事务参与者，是否可以执行事务。每个事务参与者执行事务，写入redo和undo日志，然后反馈事务执行成功的信息（agree）

提交阶段：协调组发现每个参与者都可以执行事务（agree），于是向各个事务参与者发出commit指令，各个事务参与者提交事务。

异常情况

投票阶段：协调组询问各个事务参与者，是否可以执行事务。每个事务参与者执行事务，写入redo和undo日志，然后反馈事务执行结果，但只要有一个参与者返回的是Disagree，则说明执行失败。

提交阶段：协调组发现有一个或多个参与者返回的是Disagree，认为执行失败。于是向各个事务参与者发出abort指令，各个事务参与者回滚事务。

2.2.4. 二阶段提交协议的缺陷

单点故障问题
2PC的缺点在于不能处理fail-stop形式的节点failure. 比如下图这种情况。

假设coordinator和voter3都在Commit这个阶段crash了, 而voter1和voter2没有收到commit消息. 这时候voter1和voter2就陷入了一个困境。因为他们并不能判断现在是两个场景中的哪一种：
1. 上轮全票通过然后voter3第一个收到了commit的消息并在commit操作之后crash了；
2. 上轮voter3反对所以干脆没有通过。
阻塞问题
- 在准备阶段、提交阶段，每个事务参与者都会锁定本地资源，并等待其它事务的执行结果，阻塞时间较长，资源锁定时间太久，因此执行的效率就比较低了。
- 可能发生死锁。
面对二阶段提交的上述缺点，后来又演变出了三阶段提交，但是依然没有完全解决阻塞和资源锁定的问题，而且引入了一些新的问题，因此实际使用的场景较少。

2.2.5. 2PC使用场景

对事务有强一致性要求，对事务执行效率不敏感，并且不希望有太多代码侵入。

3. AP架构解决方案

3.1. TCC（补偿型）

TCC模式可以解决2PC中的资源锁定和阻塞问题，减少资源锁定时间。
它本质是一种补偿的思路。事务运行过程包括三个方法：
- Try：资源的检测和预留；
- Confirm：执行的业务操作提交；要求 Try 成功 Confirm 一定要能成功；
- Cancel：预留资源释放。
执行分两个阶段：
- 准备阶段（try）：资源的检测和预留；
- 执行阶段（confirm/cancel）：根据上一步结果，判断下面的执行方法。如果上一步中所有事务参与者都成功，则这里执行confirm。反之，执行cancel；
粗看似乎与两阶段提交没什么区别，但其实差别很大：
- try、confirm、cancel都是独立的事务，不受其它参与者的影响，不会阻塞等待它人
- try、confirm、cancel由程序员在业务层编写，锁粒度有代码控制
优势
TCC执行的每一个阶段都会提交本地事务并释放锁，并不需要等待其它事务的执行结果。而如果其它事务执行失败，最后不是回滚，而是执行补偿操作。这样就避免了资源的长期锁定和阻塞等待，执行效率比较高，属于性能比较好的分布式事务方式。
缺点
- 代码侵入：需要人为编写代码实现try、confirm、cancel，代码侵入较多
- 开发成本高：一个业务需要拆分成3个步骤，分别编写业务实现，业务编写比较复杂
- 安全性考虑：cancel动作如果执行失败，资源就无法释放，需要引入重试机制，而重试可能导致重复执行，还要考虑重试时的幂等问题
使用场景
- 对事务有一定的一致性要求（最终一致）
- 对性能要求较高
- 开发人员具备较高的编码能力和幂等处理经验

3.2. MQ事务消息方案（消息通知型）

其基本的设计思想是将远程分布式事务拆分成一系列的本地事务。
一般分为事务的发起者A和事务的其它参与者B：
- 事务发起者A执行本地事务；
- 事务发起者A通过MQ将需要执行的事务信息发送给事务参与者B；
- 事务参与者B接收到消息后执行本地事务；
几个注意事项：
- 事务发起者A必须确保本地事务成功后，消息一定发送成功；
- MQ必须保证消息正确投递和持久化保存；
- 事务参与者B必须确保消息最终一定能消费，如果失败需要多次重试；
- 事务B执行失败，会重试，但不会导致事务A回滚；

3.3. 本地消息表方案（消息通知型）

为了避免MQ事务消息方案中消息发送失败或丢失，我们可以把消息持久化到数据库中。实现时有简化版本和解耦合版本两种方式。

3.3.1. 简化版本

事务发起者：
1. 开启本地事务；
2. 执行事务相关业务；
3. 发送消息到MQ；
4. 把消息持久化到数据库，标记为已发送；
5. 提交本地事务；
事务接收者：
1. 接收消息；
2. 开启本地事务；
3. 处理事务相关业务；
4. 修改数据库消息状态为已消费；
5. 提交本地事务；
额外的定时任务
1. 定时扫描表中超时未消费消息，重新发送；
优点：
- 与tcc相比，实现方式较为简单，开发成本低；
缺点：
- 数据一致性完全依赖于消息服务，因此消息服务必须是可靠的；
- 需要处理被动业务方的幂等问题；
- 被动业务失败不会导致主动业务的回滚，而是重试被动的业务；
- 事务业务与消息发送业务耦合、业务数据与消息表要在一起；

3.3.2. 解耦合版本

为了解决上述问题，我们会引入一个独立的消息服务，来完成对消息的持久化、发送、确认、失败重试等一系列行为，大概的模型如下：
一次消息发送的时序图：
事务发起者A的基本执行步骤：
1. 开启本地事务
2. 通知消息服务，准备发送消息（消息服务将消息持久化，标记为准备发送）
3. 执行本地业务，
  - 执行失败则终止，通知消息服务，取消发送（消息服务修改订单状态）
  - 执行成功则继续，通知消息服务，确认发送（消息服务发送消息、修改订单状态）
4. 提交本地事务
消息服务本身提供下面的接口：
1. 准备发送：把消息持久化到数据库，并标记状态为准备发送
2. 取消发送：把数据库消息状态修改为取消
3. 确认发送：把数据库消息状态修改为确认发送。尝试发送消息，成功后修改状态为已发送
4. 确认消费：消费者已经接收并处理消息，把数据库消息状态修改为已消费
5. 定时任务：定时扫描数据库中状态为确认发送的消息，然后询问对应的事务发起者，事务业务执行是否成功，结果：
  - 业务执行成功：尝试发送消息，成功后修改状态为已发送
  - 业务执行失败：把数据库消息状态修改为取消
事务参与者B的基本步骤：
1. 接收消息
2. 开启本地事务
3. 执行业务
4. 通知消息服务，消息已经接收和处理
5. 提交事务
优点：
- 解除了事务业务与消息相关业务的耦合
缺点：
- 实现起来比较复杂

3.4. RabbitMQ的消息确认（消息通知型）

RabbitMQ确保消息不丢失的思路比较奇特，并没有使用传统的本地表，而是利用了消息的确认机制：

生产者确认机制：确保消息从生产者到达MQ不会有问题
1. 消息生产者发送消息到RabbitMQ时，可以设置一个异步的监听器，监听来自MQ的ACK；
2. MQ接收到消息后，会返回一个回执给生产者：
  - 消息到达交换机后路由失败，会返回失败ACK；
  - 消息路由成功，持久化失败，会返回失败ACK；
  - 消息路由成功，持久化成功，会返回成功ACK；
3. 生产者提前编写好不同回执的处理方式
  - 失败回执：等待一定时间后重新发送；
  - 成功回执：记录日志等行为；
消费者确认机制：确保消息能够被消费者正确消费
1. 消费者需要在监听队列的时候指定手动ACK模式；
2. RabbitMQ把消息投递给消费者后，会等待消费者ACK，接收到ACK后才删除消息，如果没有接收到ACK消息会一直保留在服务端，如果消费者断开连接或异常后，消息会投递给其它消费者；
3. 消费者处理完消息，提交事务后，手动ACK。如果执行过程中抛出异常，则不会ACK，业务处理失败，等待下一条消息；

经过上面的两种确认机制，可以确保从消息生产者到消费者的消息安全，再结合生产者和消费者两端的本地事务，即可保证一个分布式事务的最终一致性。

3.5. 消息事务的优缺点

优点：
- 业务相对简单，不需要编写三个阶段业务；
- 是多个本地事务的结合，因此资源锁定周期短，性能好；
缺点：
- 代码侵入；
- 依赖于MQ的可靠性；
- 消息发起者可以回滚，但是消息参与者无法引起事务回滚；
- 事务时效性差，取决于MQ消息发送是否及时，还有消息参与者的执行情况；

针对事务无法回滚的问题，有人提出说可以再事务参与者执行失败后，再次利用MQ通知消息服务，然后由消息服务通知其他参与者回滚。那么，恭喜你，你利用MQ和自定义的消息服务再次实现了2PC 模型，又造了一个大轮子；

3.6. AT模式

2019年 1 月份，Seata 开源了 AT 模式。AT 模式是一种无侵入的分布式事务解决方案。可以看做是对TCC或者二阶段提交模型的一种优化，解决了TCC模式中的代码侵入、编码复杂等问题。
在 AT 模式下，用户只需关注自己的“业务 SQL”，用户的 “业务 SQL” 作为一阶段，Seata 框架会自动生成事务的二阶段提交和回滚操作。可以参考Seata的官方文档。
基本原理：
1. 流程图：
2. 有没有感觉跟TCC的执行很像，都是分两个阶段：
  - 一阶段：执行本地事务，并返回执行结果
  - 二阶段：根据一阶段的结果，判断二阶段做法：提交或回滚
  但AT模式底层做的事情可完全不同，而且第二阶段根本不需要我们编写，全部有Seata自己实现了。也就是说：我们写的代码与本地事务时代码一样，无需手动处理分布式事务。
3. 在一阶段，Seata 会拦截业务SQL，首先解析 SQL 语义，找到业务SQL要更新的业务数据，在业务数据被更新前，将其保存成before image，然后执行业务SQL更新业务数据，在业务数据更新之后，再将其保存成after image，最后获取全局行锁，提交事务。以上操作全部在一个数据库事务内完成，这样保证了一阶段操作的原子性。
  这里的before image和after image类似于数据库的undo和redo日志，但其实是用数据库模拟的。
4. 二阶段如果是提交的话，因为业务SQL在一阶段已经提交至数据库，所以 Seata 框架只需将一阶段保存的快照数据和行锁删掉，完成数据清理即可。
5. 二阶段如果是回滚的话，Seata 就需要回滚一阶段已经执行的业务 SQL，还原业务数据。回滚方式便是用before image还原业务数据；但在还原前要首先要校验脏写，对比数据库当前业务数据和 after image，如果两份数据完全一致就说明没有脏写，可以还原业务数据，如果不一致就说明有脏写，出现脏写就需要转人工处理。
6. 不过因为有全局锁机制，所以可以降低出现脏写的概率。
  AT 模式的一阶段、二阶段提交和回滚均由 Seata 框架自动生成，用户只需编写业务SQL，便能轻松接入分布式事务，AT 模式是一种对业务无任何侵入的分布式事务解决方案。
详细架构和流程
1. Seata中的几个基本概念：
  - TC（Transaction Coordinator） – 事务协调者
    维护全局和分支事务的状态，驱动全局事务提交或回滚（TM之间的协调者）。
  - TM（Transaction Manager） – 事务管理器
    定义全局事务的范围：开始全局事务、提交或回滚全局事务。
  - RM（Resource Manager） – 资源管理器
    管理分支事务处理的资源，与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态，并驱动分支事务提交或回滚。
2. 架构图
  1. TM：业务模块中全局事务的开启者
    - 向TC开启一个全局事务
    - 调用其它微服务
  2. RM：业务模块执行者中，包含RM部分，负责向TC汇报事务执行状态
    - 执行本地事务
    - 向TC注册分支事务，并提交本地事务执行结果
  3. TM：结束对微服务的调用，通知TC，全局事务执行完毕，事务一阶段结束
  4. TC：汇总各个分支事务执行结果，决定分布式事务是提交还是回滚；
  5. TC 通知所有 RM 提交/回滚资源，事务二阶段结束。
3. 一阶段：
  1. TM开启全局事务，并向TC声明全局事务，包括全局事务XID信息；
  2. TM所在服务调用其它微服务；
  3. 微服务，主要由RM来执行：
    1. 查询before_image；
    2. 执行本地事务；
    3. 查询after_image；
    4. 生成undo_log并写入数据库；
    5. 向TC注册分支事务，告知事务执行结果；
    6. 获取全局锁（阻止其它全局事务并发修改当前数据）；
    7. 释放本地锁（不影响其它业务对数据的操作）；
  4. 待所有业务执行完毕，事务发起者（TM）会尝试向TC提交全局事务；
4. 二阶段：
  1. TC统计分支事务执行情况，根据结果判断下一步行为：
    - 分支都成功：通知分支事务，提交事务；
    - 有分支执行失败：通知执行成功的分支事务，回滚数据；
  2. 分支事务的RM：
    - 提交事务：直接清空before_image和after_image信息，释放全局锁；
    - 回滚事务：
      - 校验after_image，判断是否有脏写；
      - 如果没有脏写，回滚数据到before_image，清除before_image和after_image；
      - 如果有脏写，请求人工介入；

分布式事务之CP架构、AP架构解决方案

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1. 什么是CP架构和AP架构？

2. CP架构解决方案

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3.5. 消息事务的优缺点

3.6. AT模式

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