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又或者在網(wǎng)上購物明明已經(jīng)扣款,但是卻告訴我沒有發(fā)生交易。這一系列情況都是因為沒有事務(wù)導(dǎo)致的。這說明了事務(wù)在生活中的一些重要性。

成都地區(qū)優(yōu)秀IDC服務(wù)器托管提供商(創(chuàng)新互聯(lián)).為客戶提供專業(yè)的內(nèi)蒙古服務(wù)器托管,四川各地服務(wù)器托管,內(nèi)蒙古服務(wù)器托管、多線服務(wù)器托管.托管咨詢專線:028-86922220

有了事務(wù),你去小賣鋪買東西,那就是一手交錢一手交貨。有了事務(wù),你去網(wǎng)上購物,扣款即產(chǎn)生訂單交易。

事務(wù)的具體定義

事務(wù)提供一種機(jī)制將一個活動涉及的所有操作納入到一個不可分割的執(zhí)行單元,組成事務(wù)的所有操作只有在所有操作均能正常執(zhí)行的情況下方能提交,只要其中任一操作執(zhí)行失敗,都將導(dǎo)致整個事務(wù)的回滾。

簡單地說,事務(wù)提供一種“要么什么都不做,要么做全套(All or Nothing)”機(jī)制。

數(shù)據(jù)庫本地事務(wù)

ACID

說到數(shù)據(jù)庫事務(wù)就不得不說,數(shù)據(jù)庫事務(wù)中的四大特性 ACID:

A:原子性(Atomicity),一個事務(wù)(transaction)中的所有操作,要么全部完成,要么全部不完成,不會結(jié)束在中間某個環(huán)節(jié)。

事務(wù)在執(zhí)行過程中發(fā)生錯誤,會被回滾(Rollback)到事務(wù)開始前的狀態(tài),就像這個事務(wù)從來沒有執(zhí)行過一樣。

就像你買東西要么交錢收貨一起都執(zhí)行,要么發(fā)不出貨,就退錢。

C:一致性(Consistency),事務(wù)的一致性指的是在一個事務(wù)執(zhí)行之前和執(zhí)行之后數(shù)據(jù)庫都必須處于一致性狀態(tài)。

如果事務(wù)成功地完成,那么系統(tǒng)中所有變化將正確地應(yīng)用,系統(tǒng)處于有效狀態(tài)。

如果在事務(wù)中出現(xiàn)錯誤,那么系統(tǒng)中的所有變化將自動地回滾,系統(tǒng)返回到原始狀態(tài)。

I:隔離性(Isolation),指的是在并發(fā)環(huán)境中,當(dāng)不同的事務(wù)同時操縱相同的數(shù)據(jù)時,每個事務(wù)都有各自的完整數(shù)據(jù)空間。

由并發(fā)事務(wù)所做的修改必須與任何其他并發(fā)事務(wù)所做的修改隔離。事務(wù)查看數(shù)據(jù)更新時,數(shù)據(jù)所處的狀態(tài)要么是另一事務(wù)修改它之前的狀態(tài),要么是另一事務(wù)修改它之后的狀態(tài),事務(wù)不會查看到中間狀態(tài)的數(shù)據(jù)。

打個比方,你買東西這個事情,是不影響其他人的。

D:持久性(Durability),指的是只要事務(wù)成功結(jié)束,它對數(shù)據(jù)庫所做的更新就必須永久保存下來。

即使發(fā)生系統(tǒng)崩潰,重新啟動數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)后,數(shù)據(jù)庫還能恢復(fù)到事務(wù)成功結(jié)束時的狀態(tài)。

打個比方,你買東西的時候需要記錄在賬本上,即使老板忘記了那也有據(jù)可查。

InnoDB 實現(xiàn)原理

InnoDB 是 MySQL 的一個存儲引擎,大部分人對 MySQL 都比較熟悉,這里簡單介紹一下數(shù)據(jù)庫事務(wù)實現(xiàn)的一些基本原理。

在本地事務(wù)中,服務(wù)和資源在事務(wù)的包裹下可以看做是一體的,如下圖:

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我們的本地事務(wù)由資源管理器進(jìn)行管理:

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而事務(wù)的 ACID 是通過 InnoDB 日志和鎖來保證。事務(wù)的隔離性是通過數(shù)據(jù)庫鎖的機(jī)制實現(xiàn)的,持久性通過 Redo Log(重做日志)來實現(xiàn),原子性和一致性通過 Undo Log 來實現(xiàn)。

Undo Log 的原理很簡單,為了滿足事務(wù)的原子性,在操作任何數(shù)據(jù)之前,首先將數(shù)據(jù)備份到一個地方(這個存儲數(shù)據(jù)備份的地方稱為 Undo Log)。然后進(jìn)行數(shù)據(jù)的修改。

如果出現(xiàn)了錯誤或者用戶執(zhí)行了 Rollback 語句,系統(tǒng)可以利用 Undo Log 中的備份將數(shù)據(jù)恢復(fù)到事務(wù)開始之前的狀態(tài)。

和 Undo Log 相反,Redo Log 記錄的是新數(shù)據(jù)的備份。在事務(wù)提交前,只要將 Redo Log 持久化即可,不需要將數(shù)據(jù)持久化。

當(dāng)系統(tǒng)崩潰時,雖然數(shù)據(jù)沒有持久化,但是 Redo Log 已經(jīng)持久化。系統(tǒng)可以根據(jù) Redo Log 的內(nèi)容,將所有數(shù)據(jù)恢復(fù)到最新的狀態(tài)。對具體實現(xiàn)過程有興趣的同學(xué)可以去自行搜索擴(kuò)展。

分布式事務(wù)

什么是分布式事務(wù)

分布式事務(wù)指事務(wù)的參與者、支持事務(wù)的服務(wù)器、資源服務(wù)器以及事務(wù)管理器分別位于不同的分布式系統(tǒng)的不同節(jié)點之上。

簡單的說,就是一次大的操作由不同的小操作組成,這些小的操作分布在不同的服務(wù)器上,且屬于不同的應(yīng)用,分布式事務(wù)需要保證這些小操作要么全部成功,要么全部失敗。

本質(zhì)上來說,分布式事務(wù)就是為了保證不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)一致性。

分布式事務(wù)產(chǎn)生的原因

從上面本地事務(wù)來看,我們可以分為兩塊:

  • Service 產(chǎn)生多個節(jié)點

  • Resource 產(chǎn)生多個節(jié)點

Service 多個節(jié)點

隨著互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展,微服務(wù),SOA 等服務(wù)架構(gòu)模式正在被大規(guī)模的使用。

舉個簡單的例子,一個公司之內(nèi),用戶的資產(chǎn)可能分為好多個部分,比如余額,積分,優(yōu)惠券等等。

在公司內(nèi)部有可能積分功能由一個微服務(wù)團(tuán)隊維護(hù),優(yōu)惠券又是另外的團(tuán)隊維護(hù)。

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這樣的話就無法保證積分扣減了之后,優(yōu)惠券能否扣減成功。

Resource多個節(jié)點

同樣的,互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展得太快了,我們的 MySQL 一般來說裝千萬級的數(shù)據(jù)就得進(jìn)行分庫分表。

對于一個支付寶的轉(zhuǎn)賬業(yè)務(wù)來說,你給朋友轉(zhuǎn)錢,有可能你的數(shù)據(jù)庫是在北京,而你的朋友的錢是存在上海,所以我們依然無法保證他們能同時成功。

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分布式事務(wù)的基礎(chǔ)

從上面來看分布式事務(wù)是隨著互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展應(yīng)運(yùn)而生的,這是一個必然。

我們之前說過數(shù)據(jù)庫的 ACID 四大特性,已經(jīng)無法滿足我們分布式事務(wù),這個時候又有一些新的大佬提出一些新的理論。

CAP

CAP 定理,又被叫作布魯爾定理。對于設(shè)計分布式系統(tǒng)(不僅僅是分布式事務(wù))的架構(gòu)師來說,CAP 就是你的入門理論。

C (一致性):對某個指定的客戶端來說,讀操作能返回最新的寫操作。

對于數(shù)據(jù)分布在不同節(jié)點上的數(shù)據(jù)來說,如果在某個節(jié)點更新了數(shù)據(jù),那么在其他節(jié)點如果都能讀取到這個最新的數(shù)據(jù),那么就稱為強(qiáng)一致,如果有某個節(jié)點沒有讀取到,那就是分布式不一致。

A (可用性):非故障的節(jié)點在合理的時間內(nèi)返回合理的響應(yīng)(不是錯誤和超時的響應(yīng))??捎眯缘膬蓚€關(guān)鍵一個是合理的時間,一個是合理的響應(yīng)。

合理的時間指的是請求不能無限被阻塞,應(yīng)該在合理的時間給出返回。合理的響應(yīng)指的是系統(tǒng)應(yīng)該明確返回結(jié)果并且結(jié)果是正確的,這里的正確指的是比如應(yīng)該返回 50,而不是返回 40。

P (分區(qū)容錯性):當(dāng)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分區(qū)后,系統(tǒng)能夠繼續(xù)工作。打個比方,這里集群有多臺機(jī)器,有臺機(jī)器網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)了問題,但是這個集群仍然可以正常工作。

熟悉 CAP 的人都知道,三者不能共有,如果感興趣可以搜索 CAP 的證明,在分布式系統(tǒng)中,網(wǎng)絡(luò)無法 100% 可靠,分區(qū)其實是一個必然現(xiàn)象。

如果我們選擇了 CA 而放棄了 P,那么當(dāng)發(fā)生分區(qū)現(xiàn)象時,為了保證一致性,這個時候必須拒絕請求,但是 A 又不允許,所以分布式系統(tǒng)理論上不可能選擇 CA 架構(gòu),只能選擇 CP 或者 AP 架構(gòu)。

對于 CP 來說,放棄可用性,追求一致性和分區(qū)容錯性,我們的 ZooKeeper 其實就是追求的強(qiáng)一致。

對于 AP 來說,放棄一致性(這里說的一致性是強(qiáng)一致性),追求分區(qū)容錯性和可用性,這是很多分布式系統(tǒng)設(shè)計時的選擇,后面的 BASE 也是根據(jù) AP 來擴(kuò)展。

順便一提,CAP 理論中是忽略網(wǎng)絡(luò)延遲,也就是當(dāng)事務(wù)提交時,從節(jié)點 A 復(fù)制到節(jié)點 B 沒有延遲,但是在現(xiàn)實中這個是明顯不可能的,所以總會有一定的時間是不一致。

同時 CAP 中選擇兩個,比如你選擇了 CP,并不是叫你放棄 A。因為 P 出現(xiàn)的概率實在是太小了,大部分的時間你仍然需要保證 CA。

就算分區(qū)出現(xiàn)了你也要為后來的 A 做準(zhǔn)備,比如通過一些日志的手段,是其他機(jī)器回復(fù)至可用。

BASE

BASE 是 Basically Available(基本可用)、Soft state(軟狀態(tài))和 Eventually consistent (最終一致性)三個短語的縮寫,是對 CAP 中 AP 的一個擴(kuò)展。

基本可用:分布式系統(tǒng)在出現(xiàn)故障時,允許損失部分可用功能,保證核心功能可用。

軟狀態(tài):允許系統(tǒng)中存在中間狀態(tài),這個狀態(tài)不影響系統(tǒng)可用性,這里指的是 CAP 中的不一致。

最終一致:最終一致是指經(jīng)過一段時間后,所有節(jié)點數(shù)據(jù)都將會達(dá)到一致。

BASE 解決了 CAP 中理論沒有網(wǎng)絡(luò)延遲,在 BASE 中用軟狀態(tài)和最終一致,保證了延遲后的一致性。

BASE 和 ACID 是相反的,它完全不同于 ACID 的強(qiáng)一致性模型,而是通過犧牲強(qiáng)一致性來獲得可用性,并允許數(shù)據(jù)在一段時間內(nèi)是不一致的,但最終達(dá)到一致狀態(tài)。

分布式事務(wù)解決方案

有了上面的理論基礎(chǔ)后,這里開始介紹幾種常見的分布式事務(wù)的解決方案。

是否真的要分布式事務(wù)

在說方案之前,首先你一定要明確你是否真的需要分布式事務(wù)?

上面說過出現(xiàn)分布式事務(wù)的兩個原因,其中有個原因是因為微服務(wù)過多。我見過太多團(tuán)隊一個人維護(hù)幾個微服務(wù),太多團(tuán)隊過度設(shè)計,搞得所有人疲勞不堪。

而微服務(wù)過多就會引出分布式事務(wù),這個時候我不會建議你去采用下面任何一種方案,而是請把需要事務(wù)的微服務(wù)聚合成一個單機(jī)服務(wù),使用數(shù)據(jù)庫的本地事務(wù)。

因為不論任何一種方案都會增加你系統(tǒng)的復(fù)雜度,這樣的成本實在是太高了,千萬不要因為追求某些設(shè)計,而引入不必要的成本和復(fù)雜度。

如果你確定需要引入分布式事務(wù)可以看看下面幾種常見的方案。

2PC

說到 2PC 就不得不聊數(shù)據(jù)庫分布式事務(wù)中的 XA Transactions。

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在 XA 協(xié)議中分為兩階段:

  • 事務(wù)管理器要求每個涉及到事務(wù)的數(shù)據(jù)庫預(yù)提交(precommit)此操作,并反映是否可以提交。

  • 事務(wù)協(xié)調(diào)器要求每個數(shù)據(jù)庫提交數(shù)據(jù),或者回滾數(shù)據(jù)。

優(yōu)點:

  • 盡量保證了數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致,實現(xiàn)成本較低,在各大主流數(shù)據(jù)庫都有自己實現(xiàn),對于 MySQL 是從 5.5 開始支持。

缺點:

  • 單點問題:事務(wù)管理器在整個流程中扮演的角色很關(guān)鍵,如果其宕機(jī),比如在第一階段已經(jīng)完成,在第二階段正準(zhǔn)備提交的時候事務(wù)管理器宕機(jī),資源管理器就會一直阻塞,導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫無法使用。

  • 同步阻塞:在準(zhǔn)備就緒之后,資源管理器中的資源一直處于阻塞,直到提交完成,釋放資源。

  • 數(shù)據(jù)不一致:兩階段提交協(xié)議雖然為分布式數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性所設(shè)計,但仍然存在數(shù)據(jù)不一致性的可能。

比如在第二階段中,假設(shè)協(xié)調(diào)者發(fā)出了事務(wù) Commit 的通知,但是因為網(wǎng)絡(luò)問題該通知僅被一部分參與者所收到并執(zhí)行了 Commit 操作,其余的參與者則因為沒有收到通知一直處于阻塞狀態(tài),這時候就產(chǎn)生了數(shù)據(jù)的不一致性。

總的來說,XA 協(xié)議比較簡單,成本較低,但是其單點問題,以及不能支持高并發(fā)(由于同步阻塞)依然是其大的弱點。

TCC

關(guān)于 TCC(Try-Confirm-Cancel)的概念,最早是由 Pat Helland 于 2007 年發(fā)表的一篇名為《Life beyond Distributed Transactions:an Apostate’s Opinion》的論文提出。

TCC 事務(wù)機(jī)制相比于上面介紹的 XA,解決了如下幾個缺點:

  • 解決了協(xié)調(diào)者單點,由主業(yè)務(wù)方發(fā)起并完成這個業(yè)務(wù)活動。業(yè)務(wù)活動管理器也變成多點,引入集群。

  • 同步阻塞:引入超時,超時后進(jìn)行補(bǔ)償,并且不會鎖定整個資源,將資源轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)邏輯形式,粒度變小。

  • 數(shù)據(jù)一致性,有了補(bǔ)償機(jī)制之后,由業(yè)務(wù)活動管理器控制一致性。

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對于 TCC 的解釋:

  • Try 階段:嘗試執(zhí)行,完成所有業(yè)務(wù)檢查(一致性),預(yù)留必需業(yè)務(wù)資源(準(zhǔn)隔離性)。

  • Confirm 階段:確認(rèn)真正執(zhí)行業(yè)務(wù),不作任何業(yè)務(wù)檢查,只使用 Try 階段預(yù)留的業(yè)務(wù)資源,Confirm 操作滿足冪等性。要求具備冪等設(shè)計,Confirm 失敗后需要進(jìn)行重試。

  • Cancel 階段:取消執(zhí)行,釋放 Try 階段預(yù)留的業(yè)務(wù)資源,Cancel 操作滿足冪等性。Cancel 階段的異常和 Confirm 階段異常處理方案基本上一致。

舉個簡單的例子:如果你用 100 元買了一瓶水, Try 階段:你需要向你的錢包檢查是否夠 100 元并鎖住這 100 元,水也是一樣的。

如果有一個失敗,則進(jìn)行 Cancel(釋放這 100 元和這一瓶水),如果 Cancel 失敗不論什么失敗都進(jìn)行重試 Cancel,所以需要保持冪等。

如果都成功,則進(jìn)行 Confirm,確認(rèn)這 100 元被扣,和這一瓶水被賣,如果 Confirm 失敗無論什么失敗則重試(會依靠活動日志進(jìn)行重試)。

對于 TCC 來說適合一些:

  • 強(qiáng)隔離性,嚴(yán)格一致性要求的活動業(yè)務(wù)。

  • 執(zhí)行時間較短的業(yè)務(wù)。

實現(xiàn)參考:https://github.com/liuyangming/ByteTCC/。

本地消息表

本地消息表這個方案最初是 eBay 提出的,eBay 的完整方案 https://queue.acm.org/detail.cfm?id=1394128。

此方案的核心是將需要分布式處理的任務(wù)通過消息日志的方式來異步執(zhí)行。消息日志可以存儲到本地文本、數(shù)據(jù)庫或消息隊列,再通過業(yè)務(wù)規(guī)則自動或人工發(fā)起重試。

人工重試更多的是應(yīng)用于支付場景,通過對賬系統(tǒng)對事后問題的處理。

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對于本地消息隊列來說核心是把大事務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾∈聞?wù)。還是舉上面用 100 元去買一瓶水的例子。

1. 當(dāng)你扣錢的時候,你需要在你扣錢的服務(wù)器上新增加一個本地消息表,你需要把你扣錢和減去水的庫存寫入到本地消息表,放入同一個事務(wù)(依靠數(shù)據(jù)庫本地事務(wù)保證一致性)。

2. 這個時候有個定時任務(wù)去輪詢這個本地事務(wù)表,把沒有發(fā)送的消息,扔給商品庫存服務(wù)器,叫它減去水的庫存,到達(dá)商品服務(wù)器之后,這時得先寫入這個服務(wù)器的事務(wù)表,然后進(jìn)行扣減,扣減成功后,更新事務(wù)表中的狀態(tài)。

3. 商品服務(wù)器通過定時任務(wù)掃描消息表或者直接通知扣錢服務(wù)器,扣錢服務(wù)器在本地消息表進(jìn)行狀態(tài)更新。

4. 針對一些異常情況,定時掃描未成功處理的消息,進(jìn)行重新發(fā)送,在商品服務(wù)器接到消息之后,首先判斷是否是重復(fù)的。

如果已經(jīng)接收,再判斷是否執(zhí)行,如果執(zhí)行在馬上又進(jìn)行通知事務(wù);如果未執(zhí)行,需要重新執(zhí)行由業(yè)務(wù)保證冪等,也就是不會多扣一瓶水。

本地消息隊列是 BASE 理論,是最終一致模型,適用于對一致性要求不高的情況。實現(xiàn)這個模型時需要注意重試的冪等。

MQ 事務(wù)

在 RocketMQ 中實現(xiàn)了分布式事務(wù),實際上是對本地消息表的一個封裝,將本地消息表移動到了 MQ 內(nèi)部。

下面簡單介紹一下MQ事務(wù),如果想對其詳細(xì)了解可以參考:https://www.jianshu.com/p/453c6e7ff81c。

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基本流程如下:

  • 第一階段 Prepared 消息,會拿到消息的地址。

  • 第二階段執(zhí)行本地事務(wù)。

  • 第三階段通過第一階段拿到的地址去訪問消息,并修改狀態(tài)。消息接受者就能使用這個消息。

如果確認(rèn)消息失敗,在 RocketMQ Broker 中提供了定時掃描沒有更新狀態(tài)的消息。

如果有消息沒有得到確認(rèn),會向消息發(fā)送者發(fā)送消息,來判斷是否提交,在 RocketMQ 中是以 Listener 的形式給發(fā)送者,用來處理。

如果消費超時,則需要一直重試,消息接收端需要保證冪等。如果消息消費失敗,這時就需要人工進(jìn)行處理,因為這個概率較低,如果為了這種小概率時間而設(shè)計這個復(fù)雜的流程反而得不償失。

Saga 事務(wù)

Saga 是 30 年前一篇數(shù)據(jù)庫倫理提到的一個概念。其核心思想是將長事務(wù)拆分為多個本地短事務(wù),由 Saga 事務(wù)協(xié)調(diào)器協(xié)調(diào),如果正常結(jié)束那就正常完成,如果某個步驟失敗,則根據(jù)相反順序一次調(diào)用補(bǔ)償操作。

Saga 的組成:每個 Saga 由一系列 sub-transaction Ti 組成,每個 Ti 都有對應(yīng)的補(bǔ)償動作 Ci,補(bǔ)償動作用于撤銷 Ti 造成的結(jié)果。這里的每個 T,都是一個本地事務(wù)。

可以看到,和 TCC 相比,Saga 沒有“預(yù)留 try”動作,它的 Ti 就是直接提交到庫。

Saga 的執(zhí)行順序有兩種:

  • T1,T2,T3,...,Tn。

  • T1,T2,...,Tj,Cj,...,C2,C1,其中 0 < j < n 。

Saga 定義了兩種恢復(fù)策略:

  • 向后恢復(fù),即上面提到的第二種執(zhí)行順序,其中 j 是發(fā)生錯誤的 sub-transaction,這種做法的效果是撤銷掉之前所有成功的 sub-transation,使得整個 Saga 的執(zhí)行結(jié)果撤銷。

  • 向前恢復(fù),適用于必須要成功的場景,執(zhí)行順序是類似于這樣的:T1,T2,...,Tj(失敗),Tj(重試),...,Tn,其中 j 是發(fā)生錯誤的 sub-transaction。該情況下不需要 Ci。

這里要注意的是,在 Saga 模式中不能保證隔離性,因為沒有鎖住資源,其他事務(wù)依然可以覆蓋或者影響當(dāng)前事務(wù)。

還是拿 100 元買一瓶水的例子來說,這里定義:

  • T1 = 扣 100 元,T2 = 給用戶加一瓶水,T3 = 減庫存一瓶水。

  • C1 = 加100元,C2 = 給用戶減一瓶水,C3 = 給庫存加一瓶水。

我們一次進(jìn)行 T1,T2,T3 如果發(fā)生問題,就執(zhí)行發(fā)生問題的 C 操作的反向。

上面說到的隔離性的問題會出現(xiàn)在,如果執(zhí)行到 T3 這個時候需要執(zhí)行回滾,但是這個用戶已經(jīng)把水喝了(另外一個事務(wù)),回滾的時候就會發(fā)現(xiàn),無法給用戶減一瓶水了。

這就是事務(wù)之間沒有隔離性的問題??梢钥匆?Saga 模式?jīng)]有隔離性的影響還是較大,可以參照華為的解決方案:從業(yè)務(wù)層面入手加入一 Session 以及鎖的機(jī)制來保證能夠串行化操作資源。

也可以在業(yè)務(wù)層面通過預(yù)先凍結(jié)資金的方式隔離這部分資源, 最后在業(yè)務(wù)操作的過程中可以通過及時讀取當(dāng)前狀態(tài)的方式獲取到最新的更新。(具體實例:可以參考華為的 Service Comb)

最后

還是那句話,能不用分布式事務(wù)就不用,如果非得使用的話,結(jié)合自己的業(yè)務(wù)分析,看看自己的業(yè)務(wù)比較適合哪一種,是在乎強(qiáng)一致,還是最終一致即可。

最后在總結(jié)一些問題,大家可以下來自己從文章找尋答案:

  • ACID 和 CAP 的 CA 是一樣的嗎?

  • 分布式事務(wù)常用的解決方案的優(yōu)缺點是什么?適用于什么場景?

  • 分布式事務(wù)出現(xiàn)的原因?用來解決什么痛點?

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瀏覽路徑:http://muchs.cn/article6/dpiiig.html

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