[高级]关于分布式事务、两阶段提交协议、三阶提交协议

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1.发送预提交请求 协调者向参与者发送PreCommit请求,并进入Prepared阶段。2.事务预提交 参与者接收到PreCommit请求后,会执行事务操作,并将undo和redo信息记录到事务日志中。3.响应反馈 可能性参与者成功的执行了事务操作,则返回ACK响应,共同开始英语 等待图片最终指令。

为了解决这俩分布式一致性问题图片,前人在性能和数据一致性的反反复复权衡过程中总结了其他典型的协议和算法。其中比较著名的有二阶提交协议(Two Phase Commitment Protocol)、三阶提交协议(Three Phase Commitment Protocol)和Paxos算法

也已经 说,除了引入超时机制之外,3PC把2PC的准备阶段再次一分为二,原来三阶段提交都是CanCommit、PreCommit、DoCommit有一个多多多阶段。

3PC

CanCommit阶段

可能性任一参与者节点在第一阶段返回的响应消息为"中止",可能性 协调者节点在第一阶段的询问超时刚刚无法获取所有参与者节点的响应消息时:

与两阶段提交不同的是,三阶段提交有有一个多多多改动点。

在分布式系统中,为了保证数据的高可用,通常,我们都都 会将数据保留多个副本(replica),哪几种副本会放置在不同的物理的机器上。为了对用户提供正确的增\删\改\差等语义,我们都都 还可不可以保证哪几种放置在不同物理机器上的副本是一致的。

三阶段提交(Three-phase commit),也叫三阶段提交协议(Three-phase commit protocol),是二阶段提交(2PC)的改进版本。

XA 已经 X/Open DTP 定义的交易里边件与数据库之间的接口规范(即接口函数),交易里边件用它来通知数据库事务的开始英语 、开始英语 以及提交、回滚等。 XA 接口函数由数据库厂商提供。

there is only one consensus protocol, and that’s Paxos” – all other approaches are just broken versions of Paxos.

分布式事务

协调者根据参与者的反应清况 来决定有无还可不可以记性事务的PreCommit操作。根据响应清况 ,有以下四种 可能性。

二阶提交协议三阶提交协议已经 根据这俩思想衍生出来的。还可不可以说二阶段提交嘴笨 已经 实现XA分布式事务的关键(确切地说:两阶段提交主要保证了分布式事务的原子性:即所有结点要么全做要么全不做)

当协调者节点从所有参与者节点获得的相应消息都为"同意"时:

该阶段进行真正的事务提交,也还可不可以分为以下四种 清况 。

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二阶段提交看起来嘴笨 都还可不可以提供原子性的操作,而且不幸的事,二阶段提交还是有好多个缺点的:

1.发送中断请求 协调者向所有参与者发送abort请求2.事务回滚 参与者接收到abort请求刚刚,利用其在阶段二记录的undo信息来执行事务的回滚操作,并在完成回滚刚刚释放所有的事务资源。3.反馈结果 参与者完成事务回滚刚刚,向协调者发送ACK消息4.中断事务 协调者接收到参与者反馈的ACK消息刚刚,执行事务的中断。

事务协调者(事务管理器)给每个参与者(资源管理器)发送Prepare消息,每个参与者要么直接返回失败(如权限验证失败),要么在本地执行事务,写本地的redo和undo日志,但不提交,到达四种 “万事俱备,只欠东风”的清况 。

doCommit阶段

2PC与3PC的区别

PreCommit阶段

1.事务询问 协调者向参与者发送CanCommit请求。询问有无还可不可以执行事务提交操作。而且开始英语 等待图片参与者的响应。2.响应反馈 参与者接到CanCommit请求刚刚,正常清况 下,可能性其自身认为还可不可以顺利执行事务,则返回Yes响应,并进入预备期清况 。而且反馈No

随着大型网站的各种高并发访问、海量数据解决等场景很多,要怎样实现网站的高可用、易伸缩、可扩展、安全等目标就显得没有重要。为了解决原来一系列问题图片,大型网站的架构也在不断发展。提高大型网站的高可用架构,不得不提的已经 分布式。在分布式一致性一文中主要介绍了分布式系统中位于的一致性问题图片。本文将简单介绍要怎样有效的解决分布式的一致性问题图片,其中包括哪几种是分布式事务二阶段提交三阶段提交

1.发送中断请求 协调者向所有参与者发送abort请求。2.中断事务 参与者收到来自协调者的abort请求刚刚(或超时刚刚,仍未收到协调者的请求),执行事务的中断。

可能性二阶段提交位于着诸如同步阻塞、单点问题图片、脑裂等严重不足,好多好多 ,研究者们在二阶段提交的基础上做了改进,提出了三阶段提交。

1、引入超时机制。共同在协调者和参与者中都引入超时机制。2、在第一阶段和第二阶段中插入有一个多多多准备阶段。保证了在最后提交阶段刚刚各参与节点的清况 是一致的。

1.发送提交请求 协调接收到参与者发送的ACK响应,没有他将从预提交清况 进入到提交清况 。并向所有参与者发送doCommit请求。2.事务提交 参与者接收到doCommit请求刚刚,执行正式的事务提交。并在完成事务提交刚刚释放所有事务资源。3.响应反馈 事务提交完刚刚,向协调者发送Ack响应。4.完成事务 协调者接收到所有参与者的ack响应刚刚,完成事务。

接下来分四种 清况 分别讨论提交阶段的过程。

在doCommit阶段,可能性参与者无法及时接收到来自协调者的doCommit可能性rebort请求时,会等待图片图片超时刚刚,会继续进行事务的提交。(嘴笨 这俩应该是基于概率来决定的,当进入第三阶段时,说明参与者在第二阶段可能性收到了PreCommit请求,没有协调者产生PreCommit请求的前提条件是他在第二阶段开始英语 刚刚,收到所有参与者的CanCommit响应都是Yes。(一旦参与者收到了PreCommit,意味他知道我们都都 嘴笨 都同意修改了)好多好多 ,语句概括已经 ,当进入第三阶段时,可能性网络超时等意味,嘴笨 参与者没有收到commit可能性abort响应,而且他有理由相信:成功提交的几率很大。 )

了解了2PC和3PC刚刚,我们都都 还可不可以发现,无论是二阶段提交还是三阶段提交都无法彻底解决分布式的一致性问题图片。Google Chubby的作者Mike Burrows说过,

意即世还可不可以否四种 一致性算法,那已经 Paxos,所有其他一致性算法都是Paxos算法的不全版版。里边的文章会介绍这俩公认为难于理解而且行之有效的Paxos算法。

准备阶段

二阶段提交(Two-phaseCommit)是指,在计算机网络以及数据库领域内,为了使基于分布式系统架构下的所有节点在进行事务提交时保持一致性而设计的四种 算法(Algorithm)。通常,二阶段提交也被称为是四种 协议(Protocol))。在分布式系统中,每个节点嘴笨 还可不可以知晓当事人的操作时成功可能性失败,却无法知道其他节点的操作的成功或失败。当有一个多多多事务跨很多个节点时,为了保持事务的ACID价值形式,还可不可以引入有一个多多多作为协调者的组件来统一掌控所有节点(称作参与者)的操作结果并最终指示哪几种节点有无要把操作结果进行真正的提交(比如将更新后的数据写入磁盘等等)。而且,二阶段提交的算法思路还可不可以概括为:参与者将操作成败通知协调者,再由协调者根据所有参与者的反馈情报决定各参与者有无要提交操作还是中止操作。

3PC的CanCommit阶段嘴笨 和2PC的准备阶段很像。协调者向参与者发送commit请求,参与者可能性还可不可以提交就返回Yes响应,而且返回No响应。

执行提交

分布式事务是指会涉及到操作多个数据库的事务。嘴笨 已经 将对同一库事务的概念扩大到了对多个库的事务。目的是为了保证分布式系统中的数据一致性。分布式事务解决的关键是还可不可以有四种 最好的办法还可不可以知道事务在任何地方所做的所有动作,提交或回滚事务的决定还可不可以产生统一的结果(全版提交或全版回滚)

提交阶段

2PC

还可不可以进一步将准备阶段分为以下有一个多多多步骤:

分布式一致性回顾

我希望有任何有一个多多多参与者向协调者发送了No响应,可能性等待图片超时刚刚,协调者都没有接到参与者的响应,没有就执行事务的中断。

在分布式系统中,各个节点之间在物理上相互独立,通过网络进行沟通和协调。可能性位于事务机制,还可不可以保证每个独立节点上的数据操作还可不可以满足ACID。而且,相互独立的节点之间无法准确的知道其他节点中的事务执行清况 。好多好多 从理论上讲,两台机器理论上无法达到一致的清况 。可能性想让分布式部署的多台机器中的数据保持一致性,没有就要保证在所有节点的数据写操作,要不全版都执行,要么全版的都是执行。而且,一台机器在执行本地事务的刚刚无法知道其他机器中的本地事务的执行结果。好多好多 他也就我已经 知道本次事务到底应该commit还是 roolback。好多好多 ,常规的解决最好的办法已经 引入有一个多多多“协调者”的组件来统一调度所有分布式节点的执行。

相对于2PC,3PC主要解决的单点故障问题图片,并减少阻塞,可能性一旦参与者无法及时收到来自协调者的信息刚刚,他会默认执行commit。而很多总爱持有事务资源并位于阻塞清况 。而且这俩机制也会意味数据一致性问题图片,可能性,可能性网络意味,协调者发送的abort响应没有及时被参与者接收到,没有参与者等待图片图片超时刚刚执行了commit操作。原来就和其他接到abort命令并执行回滚的参与者之间位于数据不一致的清况 。

我希望协调者从所有的参与者获得的反馈都是Yes响应,没有就会执行事务的预执行。

XA规范

可能性协调者收到了参与者的失败消息可能性超时,直接给每个参与者发送回滚(Rollback)消息;而且,发送提交(Commit)消息;参与者根据协调者的指令执行提交可能性回滚操作,释放所有事务解决过程中使用的锁资源。(注意:还可不可以在最后阶段释放锁资源)

1、同步阻塞问题图片。执行过程中,所有参与节点都是事务阻塞型的。当参与者占有公共资源时,其他第三方节点访问公共资源不得不位于阻塞清况 。2、单点故障。可能性协调者的重要性,一旦协调者位于故障。参与者会总爱阻塞下去。尤其在第二阶段,协调者位于故障,没有所有的参与者还都位于锁定事务资源的清况 中,而无法继续完成事务操作。(可能性是协调者挂掉,还可不可以重新选举有一个多多多协调者,而且无法解决可能性协调者宕机意味的参与者位于阻塞清况 的问题图片)3、数据不一致。在二阶段提交的阶段二中,当协调者向参与者发送commit请求刚刚,位于了局部网络异常可能性在发送commit请求过程中协调者位于了故障,这回意味还可不可以一次要参与者接受到了commit请求。而在这次要参与者接到commit请求刚刚就会执行commit操作。而且其他次要未接到commit请求的机器则无法执行事务提交。于是整个分布式系统便出現了数据部一致性的问题图片。4、二阶段无法解决的问题图片:协调者再发出commit消息刚刚宕机,而唯一接收到这条消息的参与者共同也宕机了。没有即使协调者通过选举协议产生了新的协调者,这条事务的清况 也是不选着的,没有知道事务有无被可能性提交。

X/Open 组织(即现在的 Open Group )定义了分布式事务解决模型。 X/Open DTP 模型( 1994 )包括系统进程运行运行( AP )、事务管理器( TM )、资源管理器( RM )、通信资源管理器( CRM )四次要。一般,常见的事务管理器( TM )是交易里边件,常见的资源管理器( RM )是数据库,常见的通信资源管理器( CRM )是消息里边件。 通常把有一个多多多数据库内部内部结构的事务解决,如对多个表的操作,作为本地事务看待。数据库的事务解决对象是本地事务,而分布式事务解决的对象是全局事务。 所谓全局事务,是指分布式事务解决环境中,多个数据库可能性还可不可以共同完成有一个多多多工作,这俩工作即是有一个多多多全局事务,类式,有一个多多多事务中可能性更新好多个不同的数据库。对数据库的操作位于在系统的各处但还可不可以全版被提交或回滚。此时有一个多多多数据库对当事人内部内部结构所做操作的提交不仅依赖四种 操作有无成功,还可不可以依赖与全局事务相关的其它数据库的操作有无成功,可能性任一数据库的任一操作失败,则参与此事务的所有数据库所做的所有操作都还可不可以回滚。 一般清况 下,某一数据库无法知道其它数据库在做哪几种,而且,在有一个多多多 DTP 环境中,交易里边件是必需的,由它通知和协调相关数据库的提交或回滚。而有一个多多多数据库只将其当事人所做的操作(可恢复)影射到全局事务中。

所谓的有一个多多多阶段是指:第一阶段:准备阶段(投票阶段)和第二阶段:提交阶段(执行阶段)

1)协调者节点向所有参与者节点询问有无还可不可以执行提交操作(vote),并开始英语 等待图片各参与者节点的响应。2)参与者节点执行询问发起为止的所有事务操作,并将Undo信息和Redo信息写入日志。(注意:若成功这里嘴笨 每个参与者可能性执行了事务操作)3)各参与者节点响应协调者节点发起的询问。可能性参与者节点的事务操作实际执行成功,则它返回有一个多多多"同意"消息;可能性参与者节点的事务操作实际执行失败,则它返回有一个多多多"中止"消息。

1)协调者节点向所有参与者节点发出"回滚操作(rollback)"的请求。2)参与者节点利用刚刚写入的Undo信息执行回滚,并释插进整个事务期间内占用的资源。3)参与者节点向协调者节点发送"回滚完成"消息。4)协调者节点受到所有参与者节点反馈的"回滚完成"消息后,取回事务。

中断事务 协调者没有接收到参与者发送的ACK响应(可能性是接受者发送的都是ACK响应,也可能性响应超时),没有就会执行中断事务。

不管最后结果要怎样,第二阶段都是开始英语 当前事务。

1)协调者节点向所有参与者节点发出"正式提交(commit)"的请求。2)参与者节点正式完成操作,并释插进整个事务期间内占用的资源。3)参与者节点向协调者节点发送"完成"消息。4)协调者节点受到所有参与者节点反馈的"完成"消息后,完成事务。