快速上手分布式事务

深入分布式事务(一):分布式事务的基本问题

随着微服务架构和云原生应用的流行,分布式系统已经越来越普遍。但是分布式系统也带来了分布式事务这个老生常谈的难题。

分布式事务的核心问题是如何保证多节点的操作要么全部成功,要么全部失败。要解决这个问题,就必须考虑以下几个方面:

1. 节点异议:在分布式环境下,各节点操作的结果容易出现不一致的情况,需要进行校正。

2. 网络不稳定:网络延迟或中断会影响各节点的交互,导致事务最终一致性难以保证。

3. 服务依赖:分布式服务间常常存在调用依赖,需考虑子事务如何影响主事务。

4. 并发控制:分布式事务也需要解决并发操作时的一致性和隔离性问题。

针对这些问题,目前主流的分布式事务解决方案有:

- XA协议:通过一个统一的资源管理器(RM)来协调多个资源,保证分布式事务的最终一致性。但是其性能较低,实现也比较复杂。

- TCC补偿机制:通过Try、Confirm、Cancel三个阶段来实现最终的一致性。但是代码侵入性较大,会给业务带来一定的性能损失。

- Sagas模式:通过一系列的本地事务和补偿操作来模拟全局事务,故障后可以通过补偿机制实现最终一致性。但实现也较为复杂。

- LRM两阶段提交:LRM作为一个协调者指导资源提交或回滚,能减少相关资源的工作量。但是其性能也不高,并不适合高并发场景。

这个系列的后续文章会深入分析各种分布式事务解决方案的详细实现原理、使用场景以及优缺点。敬请期待!