分布式事务seata,TCC,最大努力通知,最终一致性解决方案——总结三!

  • 作者: 凯哥Java(公众号:凯哥Java)
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  • 时间:2022-11-02 20:56
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简介  在介绍各种分布式事务的解决方案后,我们了解到各种方案的优缺点:在前面两篇文章中,已经介绍了各种解决方案的具体细节。java分布式事务——seata,tcc解决方案总结!java分布式事务——最终一致性,最大努力通知总结!本文咱们就来对各种方案的优缺点做个总结: 2PC最大的诟病是一个阻塞协议。RM在执行分支事务后需要等待TM的决定,此时服务会阻塞并锁定资源。由于其阻塞机制和最

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  在介绍各种分布式事务的解决方案后,我们了解到各种方案的优缺点:

在前面两篇文章中,已经介绍了各种解决方案的具体细节。

java分布式事务——seata,tcc解决方案总结!

java分布式事务——最终一致性,最大努力通知总结!

本文咱们就来对各种方案的优缺点做个总结:

 2PC 最大的诟病是一个阻塞协议。RM在执行分支事务后需要等待TM的决定,此时服务会阻塞并锁定资源。由于其阻塞机制和最差时间复杂度高, 因此,这种设计不能适应随着事务涉及的服务数量增加而扩展的需要,很难用于并发较高以及子事务生命周期较长 (long-running transactions) 的分布式服务中。

    如果拿TCC事务的处理流程与2PC两阶段提交做比较,2PC通常都是在跨库的DB层面,而TCC则在应用层面的处理,需要通过业务逻辑来实现。这种分布式事务的实现方式的优势在于,可以让应用自己定义数据操作的粒度,使得降低锁冲突、提高吞吐量成为可能。而不足之处则在于对应用的侵入性非常强,业务逻辑的每个分支都需要实现try、confirm、cancel三个操作。此外,其实现难度也比较大,需要按照网络状态、系统故障等不同的失败原因实现不同的回滚策略。典型的使用场景:满,登录送优惠券等。

    可靠消息最终一致性事务适合执行周期长且实时性要求不高的场景。引入消息机制后,同步的事务操作变为基于消息执行的异步操作, 避免了分布式事务中的同步阻塞操作的影响,并实现了两个服务的解耦。典型的使用场景:注册送积分,登录送优惠券等。

    最大努力通知是分布式事务中要求最低的一种,适用于一些最终一致性时间敏感度低的业务;允许发起通知方处理业务失败,在接收通知方收到通知后积极进行失败处理,无论发起通知方如何处理结果都会不影响到接收通知方的后续处理;发起通知方需提供查询执行情况接口,用于接收通知方校对结果。典型的使用场景:银行通知、支付结果通知等。

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  总结:

    在条件允许的情况下,我们尽可能选择本地事务单数据源,因为它减少了网络交互带来的性能损耗,且避免了数据弱一致性带来的种种问题。若某系统频繁且不合理的使用分布式事务,应首先从整体设计角度观察服务的拆分是否合理,是否高内聚低耦合?是否粒度太小?分布式事务一直是业界难题,因为网络的不确定性,而且我们习惯于拿分布式事务与单机事务ACID做对比。

    无论是数据库层的XA、还是应用层TCC、可靠消息、最大努力通知等方案,都没有完美解决分布式事务问题,它们不过是各自在性能、一致性、可用性等方面做取舍,寻求某些场景偏好下的权衡。 


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