分布式事务2PC二阶段提交详解

文章目录

    • 概述和概念
    • 执行过程和工作流程
    • 特点
    • 优劣势
    • 应用场景
    • 总结
    • demo代码样例

概述和概念

二阶段提交(2PC)是一种用于确保在分布式系统中的所有节点在进行事务提交时保持一致性的算法
二阶段提交(Two-Phase Commit,2PC)是一种经典的分布式事务协议,用于保证分布式系统中多个节点之间的事务操作的一致性。它主要分为两个阶段:准备阶段和提交阶段。
2PC,即两阶段提交,它将分布式事务提交拆分为 2 个阶段:prepare和commit/rollback,即准备阶段和提交执行阶段。在 prepare 准备阶段需要等待所有参与子事务反馈,因此可能造成数据库资源锁定时间过长,不适合并发高以及子事务生命周长较长的业务场景。并且协调者宕机,所有参与者都收不到提交或回滚指令。
二阶段提交将整个事务处理过程分为两个阶段,即准备阶段和提交阶段。在这个过程中,有一个协调者来统一掌控所有参与者的操作结果,并指示它们是否要将操作结果进行真正的提交或者回滚。

执行过程和工作流程

下面详细解释二阶段提交的过程:
○ 投票阶段(或准备阶段):在这个阶段,每个参与者将自己的操作结果通知给协调者。如果某个参与者无法完成其任务(例如,由于某种故障),它会通知协调者。
○ 提交阶段:协调者收集所有参与者的反馈。如果所有参与者都成功完成了它们的任务,协调者会指示它们进行提交。如果有任何参与者失败,协调者会指示它们回滚,即撤销先前的操作。

  1. 准备阶段(Prepare Phase):
    ○ 协调者(Coordinator)向所有参与者(Participants)发送事务准备请求,并等待参与者的响应。
    ○ 参与者接收到事务准备请求后,执行本地事务,并将undo和redo信息记录在日志中。然后将准备就绪的消息(Vote)发送给协调者,表示是否可以提交事务。
    ○ 协调者收到所有参与者的准备就绪消息后,进入下一个阶段。
  2. 提交阶段(Commit Phase):
    ○ 协调者向所有参与者发送事务提交请求。
    ○ 参与者接收到事务提交请求后,根据之前记录的undo和redo信息,执行相应的操作。
    ○ 参与者完成事务操作后,向协调者发送完成消息(Ack)。
    ○ 协调者收到所有参与者的完成消息后,决定是否提交或回滚事务。
    ■ 如果所有参与者都发送了完成消息,则协调者发送全局提交消息给所有参与者,表示提交事务。
    ■ 如果任何一个参与者发送了失败消息或超时未发送完成消息,则协调者发送全局回滚消息给所有参与者,表示回滚事务。

在这里插入图片描述

特点

二阶段提交协议的特点和问题:
● 2PC保证了分布式系统中事务的一致性,即所有节点要么都提交事务,要么都回滚事务。
● 2PC协议的缺点是阻塞问题。在准备阶段,如果协调者发生故障或网络异常,参与者会一直等待,无法完成事务。
● 2PC对于单点故障不具备容错性,如果协调者发生故障,整个事务可能无法继续进行。
● 2PC协议在提交阶段需要所有参与者的响应,因此网络延迟或故障可能导致长时间的等待。
尽管存在一些限制,二阶段提交仍然是实现分布式事务一致性的常用协议之一。后续针对2PC的改进协议也被提出,如三阶段提交(3PC)和基于消息队列的事务消息等。这些改进协议旨在解决2PC的缺点,提高系统的可靠性和性能。

优劣势

优势:二阶段提交的优点在于它为分布式系统提供了一种简单的方式来确保事务的一致性。通过将事务的决策权集中在一个协调者上,可以避免多个节点之间复杂的协商和同步。

缺陷:然而,二阶段提交也有其局限性。最显著的问题是,如果在准备阶段有节点发生故障,协调者可能会长时间等待,甚至可能导致整个系统停滞。此外,如果在提交阶段发生故障,已经完成的操作可能无法被确认,导致资源被不必要地锁定或浪费。
总之:2pc效率很低,对高并发很不友好

应用场景

尽管存在这些缺陷,二阶段提交在某些场景中仍然是有用的。例如,它可以用于那些对一致性要求非常高的系统,如金融系统。在这些场景中,虽然系统的可用性可能会受到影响,但数据的一致性和完整性是至关重要的。

总结

总的来说,二阶段提交是一种用于确保分布式系统中事务一致性的算法。它通过将决策权集中在一个协调者上来简化问题,但也带来了如性能瓶颈和资源浪费等新的问题。在实施这种算法时,需要权衡其优缺点,并确保它适合特定应用的需求。

demo代码样例

以下是一个简单的 Java 代码示例,演示了二阶段提交(2PC)协议的基本逻辑。在实际的生产环境中,需要考虑更多的异常情况处理、事务资源管理、并发控制等方面的细节。
// 协调者代码

public class Coordinator {private List<Participant> participants;public Coordinator(List<Participant> participants) {this.participants = participants;}public void startTransaction() {// 第一阶段:准备阶段sendPrepareRequestToAllParticipants();if (receivePrepareResponsesFromAllParticipants()) {// 所有参与者都已经准备就绪sendCommitRequestToAllParticipants();receiveCommitResponsesFromAllParticipants();// 处理事务提交结果handleCommitResults();} else {// 任一参与者未准备就绪,回滚事务sendRollbackRequestToAllParticipants();receiveRollbackResponsesFromAllParticipants();// 处理事务回滚结果}}// 其他方法和实现细节省略
}
javaCopy Code// 参与者代码
public class Participant {public boolean prepare() {// 执行本地事务,并返回准备就绪消息// 记录undo和redo信息到日志return true;  // 或者 false,表示是否可以提交事务}public void commit() {// 根据之前记录的undo和redo信息执行事务提交操作}public void rollback() {// 根据之前记录的undo和redo信息执行事务回滚操作}// 其他方法和实现细节省略
}

在这个示例中,协调者负责协调整个分布式事务的执行过程,包括准备阶段和提交阶段的处理。参与者则负责执行本地事务,并响应协调者的请求。请注意,这只是一个简化的示例,并不涵盖所有可能的情况和错误处理。在实际的系统设计中,需要根据具体情况进行更加完善的设计和实现。

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