分布式事务解决方案（二）

前阵子从支付宝转账1万块钱到余额宝，这是日常生活的一件普通小事，但作为互联网研发人员的职业病，我就思考支付宝扣除1万之后，如果系统挂掉怎么办，这时余额宝账户并没有增加1万，数据就会出现不一致状况了。

上述场景在各个类型的系统中都能找到相似影子，比如在电商系统中，当有用户下单后，除了在订单表插入一条记录外，对应商品表的这个商品数量必须减1吧，怎么保证？！在搜索广告系统中，当用户点击某广告后，除了在点击事件表中增加一条记录外，还得去商家账户表中找到这个商家并扣除广告费吧，怎么保证？！等等，相信大家或多或多少都能碰到相似情景。

本质上问题可以抽象为：当一个表数据更新后，怎么保证另一个表的数据也必须要更新成功。

1 本地事务

还是以支付宝转账余额宝为例，假设有

• 支付宝账户表：A（id，userId，amount）
• 余额宝账户表：B（id，userId，amount）
• 用户的userId=1；

从支付宝转账1万块钱到余额宝的动作分为两步：

• 1）支付宝表扣除1万：update A set amount=amount-10000 where userId=1;
• 2）余额宝表增加1万：update B set amount=amount+10000 where userId=1;

如何确保支付宝余额宝收支平衡呢？

有人说这个很简单嘛，可以用事务解决。

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Begin transaction

         update A set amount=amount-10000 where userId=1;

         update B set amount=amount+10000 where userId=1;

End transaction

commit;

非常正确，如果你使用spring的话一个注解就能搞定上述事务功能。

Java

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@Transactional(rollbackFor=Exception.class)

    publicvoidupdate(){

        updateATable();//更新A表

        updateBTable();//更新B表

    }

如果系统规模较小，数据表都在一个数据库实例上，上述本地事务方式可以很好地运行，但是如果系统规模较大，比如支付宝账户表和余额宝账户表显然不会在同一个数据库实例上，他们往往分布在不同的物理节点上，这时本地事务已经失去用武之地。

既然本地事务失效，分布式事务自然就登上舞台。

2 分布式事务—两阶段提交协议

两阶段提交协议（Two-phase Commit，2PC）经常被用来实现分布式事务。一般分为协调器C和若干事务执行者Si两种角色，这里的事务执行者就是具体的数据库，协调器可以和事务执行器在一台机器上。

1） 我们的应用程序（client）发起一个开始请求到TC；

2） TC先将<prepare>消息写到本地日志，之后向所有的Si发起<prepare>消息。以支付宝转账到余额宝为例，TC给A的prepare消息是通知支付宝数据库相应账目扣款1万，TC给B的prepare消息是通知余额宝数据库相应账目增加1w。为什么在执行任务前需要先写本地日志，主要是为了故障后恢复用，本地日志起到现实生活中凭证 的效果，如果没有本地日志（凭证），出问题容易死无对证；

3） Si收到<prepare>消息后，执行具体本机事务，但不会进行commit，如果成功返回<yes>，不成功返回<no>。同理，返回前都应把要返回的消息写到日志里，当作凭证。

4） TC收集所有执行器返回的消息，如果所有执行器都返回yes，那么给所有执行器发生送commit消息，执行器收到commit后执行本地事务的commit操作；如果有任一个执行器返回no，那么给所有执行器发送abort消息，执行器收到abort消息后执行事务abort操作。

注：TC或Si把发送或接收到的消息先写到日志里，主要是为了故障后恢复用。如某一Si从故障中恢复后，先检查本机的日志，如果已收到<commit >，则提交，如果<abort >则回滚。如果是<yes>，则再向TC询问一下，确定下一步。如果什么都没有，则很可能在<prepare>阶段Si就崩溃了，因此需要回滚。

现如今实现基于两阶段提交的分布式事务也没那么困难了，如果使用java，那么可以使用开源软件atomikos(http://www.atomikos.com/)来快速实现。

不过但凡使用过的上述两阶段提交的同学都可以发现性能实在是太差，根本不适合高并发的系统。为什么？

• 1）两阶段提交涉及多次节点间的网络通信，通信时间太长！
• 2）事务时间相对于变长了，锁定的资源的时间也变长了，造成资源等待时间也增加好多！

正是由于分布式事务存在很严重的性能问题，大部分高并发服务都在避免使用，往往通过其他途径来解决数据一致性问题。