[转]分布式事务，原来可以这么玩？
多个数据要同时操作，如何保证数据的完整性，以及一致性？
答：事务，是常见的做法。
举个栗子：
用户下了一个订单，需要修改余额表，订单表，流水表，于是会有类似的伪代码：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
start transaction; CURD table t_account; any Exception rollback; CURD table t_order; any Exception rollback; CURD table t_flow; any Exception rollback; commit; |
- 如果对余额表，订单表，流水表的SQL操作全部成功，则全部提交
- 如果任何一个出现问题，则全部回滚
事务，以保证数据的完整性以及一致性。
事务的方案会有什么潜在问题？
答：互联网的业务特点，数据量较大，并发量较大，经常使用拆库的方式提升系统的性能。如果进行了拆库，余额、订单、流水可能分布在不同的数据库上，甚至不同的数据库实例上，此时就不能用数据库原生事务来保证数据的一致性了。
高并发易落地的分布式事务，是行业没有很好解决的难题，那怎么办呢？
答：补偿事务是一种常见的实践。
什么是补偿事务？
答：补偿事务，是一种在业务端实施业务逆向操作事务。
举个栗子：
修改余额，事务为：
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int Do_AccountT(uid, money){ start transaction; //余额改变money这么多 CURD table t_account with money for uid; anyException rollback return NO; commit; return YES; } |
那么，修改余额，补偿事务可以是：
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int Compensate_AccountT(uid, money){ //做一个money的反向操作 return Do_AccountT(uid, -1*money){ } |
同理，订单操作，事务是：Do_OrderT，新增一个订单；
订单操作，补偿事务是：Compensate_OrderT，删除一个订单。
要保证余额与订单的一致性，伪代码：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 |
// 执行第一个事务 int flag = Do_AccountT(); if(flag=YES){ //第一个事务成功，则执行第二个事务 flag= Do_OrderT(); if(flag=YES){ // 第二个事务成功，则成功 return YES; } else{ // 第二个事务失败，执行第一个事务的补偿事务 Compensate_AccountT(); } } |
补偿事务有什么缺点？
- 不同的业务要写不同的补偿事务，不具备通用性；
- 没有考虑补偿事务的失败；
- 如果业务流程很复杂，if/else会嵌套非常多层；
画外音：上面的例子还只考虑了余额+订单的一致性，就有2*2=4个分支，如果要考虑余额+订单+流水的一致性，则会有2*2*2=8个if/else分支，复杂性呈指数级增长。
1. 还有其它简易一致性实践么？
2. 答：多个数据库实例上的多个事务，要保证一致性，可以进行“后置提交优化”。
单库是用这样一个大事务保证一致性：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
start transaction; CURD table t_account; any Exception rollback; CURD table t_order; any Exception rollback; CURD table t_flow; any Exception rollback; commit; |
拆分成了多个库后，大事务会变成三个小事务：
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start transaction1; //第一个库事务执行 CURD table t_account; any Exception rollback; … // 第一个库事务提交 commit1; start transaction2; //第二个库事务执行 CURD table t_order; any Exception rollback; … // 第二个库事务提交 commit2; start transaction3; //第三个库事务执行 CURD table t_flow; any Exception rollback; … // 第三个库事务提交 commit3; |
画外音：再次提醒，这三个事务发生在三个库，甚至3个不同实例的数据库上。
一个事务，分成执行与提交两个阶段：
- 执行(CURD)的时间很长
- 提交(commit)的执行很快
于是整个执行过程的时间轴如下：
第一个事务执行200ms，提交1ms；
第二个事务执行120ms，提交1ms；
第三个事务执行80ms，提交1ms；
在什么时候，会出现不一致？
答：第一个事务成功提交之后，最后一个事务成功提交之前，如果出现问题（例如服务器重启，数据库异常等），都可能导致数据不一致。
画外音：如上图，最后202ms内出现异常，会出现不一致。
什么是后置提交优化？
答：如果改变事务执行与提交的时序，变成事务先执行，最后一起提交。
第一个事务执行200ms，第二个事务执行120ms，第三个事务执行80ms；
第一个事务提交1ms，第二个事务提交1ms，第三个事务提交1ms；
后置提交优化后，在什么时候，会出现不一致？
答：问题的答案与之前相同，第一个事务成功提交之后，最后一个事务成功提交之前，如果出现问题（例如服务器重启，数据库异常等），都可能导致数据不一致。
画外音：如上图，最后2ms内出现异常，会出现不一致。
有什么区别和差异？
答：
- 串行事务方案，总执行时间是303ms，最后202ms内出现异常都可能导致不一致；
- 后置提交优化方案，总执行时间也是303ms，但最后2ms内出现异常才会导致不一致；
虽然没有彻底解决数据的一致性问题，但不一致出现的概率大大降低了。
画外音：上面这个例子，概率降低了100倍。
后置提交优化，有什么不足？
答：对事务吞吐量会有影响：
- 串行事务方案，第一个库事务提交，数据库连接就释放了；
- 后置提交优化方案，所有库的连接，要等到所有事务执行完才释放；
这就意味着，数据库连接占用的时间增长了，系统整体的吞吐量降低了。
3. 总结
分布式事务，两种常见的实践：
- 补偿事务
- 后置提交优化
把
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trx1.exec(); trx1.commit(); trx2.exec(); trx2.commit(); trx3.exec(); trx3.commit(); |
优化为：
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trx1.exec(); trx2.exec(); trx3.exec(); trx1.commit(); trx2.commit(); trx3.commit(); |
这个小小的改动（改动成本极低），不能彻底解决多库分布式事务数据一致性问题，但能大大降低数据不一致的概率，牺牲的是吞吐量。
[source]分布式事务，原来可以这么玩？
![[转]分布式事务原理](http://www.mobabel.net/wp-content/themes/hueman/assets/front/img/thumb-medium-empty.png)
![[汇总]AI经验](http://www.mobabel.net/wp-content/themes/hueman/assets/front/img/thumb-small-empty.png)
