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保证分布式系统数据一致性的6种方案

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发表于 2019-5-7 11:15:53 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz ... bd3e5d&scene=21


------------eBay 模式 BASE------
eBay 模式 BASE (basically available, soft state, eventually consistent)
如果产生了一笔交易,需要在交易表增加记录,同时还要修改用户表的金额。这两个表属于不同的远程服务,所以就涉及到分布式事务一致性的问题。解决方法,将主要修改操作以及更新用户表的消息放在一个本地事务来完成。同时为了避免重复消费用户表消息带来的问题,达到多次重试的幂等性,增加一个更新记录表 updates_applied 来记录已经处理过的消息。
基于以上方法,在第一阶段,通过本地的数据库的事务保障,增加了 transaction 表及消息队列 。


在第二阶段,分别读出消息队列(但不删除),通过判断更新记录表 updates_applied 来检测相关记录是否被执行,未被执行的记录会修改 user 表,然后增加一条操作记录到 updates_applied,事务执行成功之后再删除队列。


通过以上方法,达到了分布式系统的最终一致性。

---------- 去哪儿网分布式事务方案-----------
1. 优先使用异步消息。
一种方式是业务逻辑保证幂等。
另外一种方式如果业务逻辑无法保证幂等,则要增加一个去重表或者类似的实现。
2. 有的业务不适合异步消息的方式,事务的各个参与方都需要同步的得到结果。
将分布式事务转换为多个本地事务,然后依靠重试等方式达到最终一致性。

----------蘑菇街交易创建过程中的分布式一致性方案------
试想如果我们强依赖 10 个服务,9 个都执行成功了,最后一个执行失败了,那么是不是前面 9 个都要回滚掉?这个成本还是非常高的。
所以在拆分大的流程为多个小的本地事务的前提下,对于非实时、非强一致性的关联业务写入,在本地事务执行成功后,我们选择发消息通知、关联事务异步化执行的方案。

----------
DTS在充分保障分布式环境下高可用性、高可靠性的同时兼顾数据一致性的要求,其最大的特点是保证数据最终一致 (Eventually consistent)。
DTS 框架有如下特性:


    最终一致:事务处理过程中,会有短暂不一致的情况,但通过恢复系统,可以让事务的数据达到最终一致的目标。

    协议简单:DTS 定义了类似 2PC 的标准两阶段接口,业务系统只需要实现对应的接口就可以使用 DTS 的事务功能。

    与 RPC 服务协议无关:在 SOA 架构下,一个或多个 DB 操作往往被包装成一个一个的 Service,Service 与 Service 之间通过 RPC 协议通信。DTS 框架构建在 SOA 架构上,与底层协议无关。

    与底层事务实现无关: DTS 是一个抽象的基于 Service 层的概念,与底层事务实现无关,也就是说在 DTS 的范围内,无论是关系型数据库 MySQL,Oracle,还是 KV 存储 MemCache,或者列存数据库 HBase,只要将对其的操作包装成 DTS 的参与者,就可以接入到 DTS 事务范围内。
实现
    一个完整的业务活动由一个主业务服务与若干从业务服务组成。

    主业务服务负责发起并完成整个业务活动。

    从业务服务提供 TCC 型业务操作。

    业务活动管理器控制业务活动的一致性,它登记业务活动中的操作,并在活动提交时确认所有的两阶段事务的 confirm 操作,在业务活动取消时调用所有两阶段事务的 cancel 操作。”


与 2PC 协议比较

    没有单独的 Prepare 阶段,降低协议成本
    系统故障容忍度高,恢复简单



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