分布式事务的问题可以分为两部分:
- 并发控制 concurrency control
- 原子提交 atomic commit
分布式事务问题的产生场景:一份数据被分片存在多台服务器上,那么每次事务处理都涉及到了多台机器。
可序列化(并发控制):
- 定义了事务执行的正确性
- 真正地并行执行事务,获得真正的并行速度提升。 如果事务涉及到的数据不在同一台机器上,那么可以同时在多台机器上读需要的数据。
原子提交:
处理在事务过程中服务器宕机的情况。如果事务执行过程中修改了部分值,然后机器宕机,需要能够具有故障恢复的能力。
一、并发控制
- 悲观并发控制。 冲突频繁比较适合,避免频繁abort事务。
- 乐观并发控制。事务最后的时候,再检查有无其它的事务干扰,如果有其它事务干扰,那么必须Abort当前事务。
2PL (Strongly 2PL)
规则:1. 使用任何数据之前,在执行任何数据的读写之前,先获取锁。
- 事务必须持有任何已经获得的锁,直到事务提交或abort(这是严格2PL…)
规则2的例子:
不能在结束了对x的操作以后就立即释放锁,比如说:
t1: ① ④ t2: ② ③, 这个锁无用了,还是会导致事务交叉执行。
同时,2PL也无法解决死锁,简单例子如下:
二、原子提交
原子提交协议需要保证:事务的每一个部分都执行,或者任何一个部分都不执行。All-or-nothing
需要有一个计算机管理事务(事务协调者,Transaction Coordinator, TC)
2PC正常情况:
如果B在回复prepare yes之前崩溃: TC会发现B没有回复yes,也就不能commit,因为它需要等待所有参与者回复yes
同时,B如果发现自己故障,可以主动发起abort。 有一种情况,B故障,内存中数据丢失,所以再次接受prepare的时候,完全不知道参与了该次事务,因此直接发送No
如果B在发出prepare yes之后崩溃:
接下来极有可能发生的事情是,事务协调者从所有的参与者获得了Yes的回复,并将Commit消息发送给了A,所以A实际上会执行事务分包给它的那一部分,持久化存储结果,并释放锁。这样的话,为了确保All-or-Nothing原子性,我们需要确保B在故障恢复之后,仍然能完成事务分包给它的那一部分。在B故障的时候,不知道事务是否能Commit,因为它还没有收到Commit消息。但是B还是需要做好Commit的准备:
这要求参与者B在prepare时候必须持久化一些状态,比如说记住所有的修改和事务持有的锁 (这些其实都以log的形式存在)然后才会回复yes
这样,如果B在发送完prepare yes后就崩溃,那么恢复的时候可以查看自己的log。之后,B最终收到了commit,那么就可以完成它在事务中的那部分工作。
如果B在发出commit ok之后崩溃:此时B已经完成修改,数据以及持久化到磁盘上了,故障重启之后不需要做任何事情。
如果事务协调者在发送commit之前崩溃:那么没有一个参与者会commit事务
如果事务协调者在发送完一个或多个commit消息后崩溃:要重发,可以看Log来确定进展状况。
既然已经发送了,就不允许TC忘记相关的事务。这要求TC在发送任何commit之前,都必须先将事务信息写入持久化存储中。重启后可以看到哪些事务执行了一般,哪些事务commit,哪些事务abort,对于执行了一半的事务,事务协调者会向所有的参与者重发Commit消息或者Abort消息,以防在崩溃前没有向参与者发送这些消息。这也是为什么参与者需要准备好接收重复commit消息的原因。
TC发送prepare却没有收到所有回复?
- 重发
- 决定abort
发送commit却没有收到所有回复?
- block。 只能block,因为其他的参与者可能已经回复ok并提交事务
TC获得了所有的ack,此时TC可以删除Log中有关事务的信息;参与者发送ack之后也可以删除log(忘记这个事务…)
然后问题就来了,这个ack丢失了咋办。那此时TC会再次发送commit消息,参与者收到后发现自己不知道这个事务,但因为这是一个commit消息,说明自己一定是发送了ack后把log删除了,因此此时参与者会再次发送ack。
三、总结
2PC的性能
- 由于有多轮消息,非常慢
- 由于存在Block,很慢。
与Raft对比
Raft目标高可用,而2PC并不是高可用的。原因在于,Raft中的每台机器做一样的事情;而2PC中的机器在做不一样的事情(为了完成一个事务)文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-701594.html
Raft+2PL实现高可用+ 分布式事务 原子提交?文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-701594.html
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