景象

互联网的世界与十几年前相比，曾经大不相同。以往的单体服务就能够撑持起大多数的用户需要。然而随着手机等电子产品的遍及，用户想要的服务曾经是越来越简单，各种需要互相关联。而这也给软件开发带来了更多的挑战。为了应酬随时会变动的代码世界，现有的开发趋势都在逐步的化整为零。其中最具代表性的就是 微服务 的风行。

在软件设计时，咱们常常会说 高内聚，低耦合 。这其实是对性能职责的确定。而在微服务的设计里，就是要将这些职责明确后 拆分进来，再联结起来提供残缺的零碎性能。这其实跟一家企业的运行是一样的，企业须要依据本身的状况去组建各个部门，让业余的人干专门的事，以实现独特的指标。

问题

在对于微服务的设计上，曾经有很多成熟的领导计划。比方基于 畛域模型 的，基于 事件驱动 的。然而，当各个服务各自为战后，在数据的一致性上，却未能有欠缺的解决方案。或是受性能效率限度，或是实现流程简单。总之，咱们须要采取很多额定的伎俩去解决分布式服务的数据一致性问题。

首先，何为 数据一致性 ？集体了解，它能够是业务上的一致性，即数据库里常常提及的 完整性束缚。就像银行的转账流程，其后果导向是一方的账户余额会缩小，另一方的增多。这是咱们在一开始就定义好的数据流程转换，必须要正确；另一种常见的数据一致性是零碎外部为了解决某些瓶颈而不得不思考面对的问题，比方主从复制、数据分片、集群选举等，对于这一块咱们后续有空再钻研。先来看看分布式服务里常常须要保障的业务一致性。

在软件开发行业里，自身就有对业务一致性的解决方案，即 事务 。对于事务的应用到当初都不会过期，只不过须要在同一个数据源（比方同一个数据库里），他人能力给你保障。然而，在以 拆分 为核心思想的微服务架构下，数据的变更是会在不同中央产生的，怎么去协调这些变更，以实现定义好的业务后果，是很艰难的。因为不足一个对立的协调管理者来染指，而一旦引入这个概念，又会挑战微服务的核心思想：去中心化，各个模块有可能会从新耦合在一起。

这就是艰难点所在了，咱们心愿各个服务能独立运行，但服务所产生的行为数据又要能 配合协调，甚至相互依赖。这就有点纠缠不清的感觉了。

剖析

只管分布式服务的数据一致性很简单，但作为软件开发的客人，咱们总得去厘清这外面的逻辑关系，确定边界，而后按对立的领导准则去设计。在这方面，曾经有一个规范的分布式统一解决模型，它是由国内开发规范组织 Open Group 定制的，其外围就像后面提及到的，有一个全局的协调者：事务管理器，外加事务的参与者：资源处理器以及其余辅助组件。咱们常常看到的 2PC，两阶段提交就是基于此实现的。

两阶段提交

对于两阶段提交，它的设计是在数据档次上的一个 对立协调者，它对于服务提供方来讲侵入性较少，其治理的指标是将所有参与者波及到的数据进行对立的提交与回滚。

咱们晓得，在以前的本地事务里，当一系列的业务操作执行完后，就能够进行事务的 提交 / 回滚 这个确认动作了。而在两阶段提交里，这个确认动作要被提早。之所以要提早，是因为须要事务管理器这个协调者去查看其余参与者是否也将本人的业务流程执行完，只有当所有参与者都反馈执行完，能力进行最初的确认动作。当然，这个确认动作也是会告诉到所有参与者的。

实际上，事务管理器作为全局事务的管理者，它在一开始就染指整个流程了。具体过程如下：

【1】准备阶段 (Prepare phase): 事务管理器向所有事务参与者发送事务执行申请，当参与者承受到该音讯后，进行本地事务的执行，记录 事务日志 ，但并 不提交 事务。在执行完后会将执行后果反馈给协调者，等到后续告诉。
【2】提交阶段 (Commit phase):
事务管理器依据所有参与者的执行反馈后果决定此次的操作是提交或回滚。若参与者执行失败或者超时，则会告诉所有参与者进行回滚；否则，告诉提交。

能够看到，咱们将本来的事务流程拆分成了多个阶段，再由事务管理器去对立协调这些阶段解决。这个解决形式看起来简略，但外面要思考的因素有很多，例如：

• 阻塞：对于参与者来讲，因为本地事务的处理结果尚未确定，所以必须要阻塞期待协调者的后续执行指令。
• 单点问题：事务管理器这个协调者很重要，一旦发送故障，那么将无奈进行后续的决策，即事务参与者将会有限的阻塞，直到协调者从新上线。

除此之外，两阶段提交在性能效率上也须要掂量思考。此时的全局事务实现工夫曾经不再是简略的 1+1 的计算形式了，而是参与者与协调者的合作实现工夫。

TCC

两阶段提交是属于强一致性的解决方案，它在资源管理器上的实现通常是由各个参加数据库来提供对立操作：筹备 、 提交 、 回滚。而这一套规范操作也能够由业务来实现，以提供更细的业务粒度以及更好的并发能力，相当于服务间接的参加了全局事务的协调流程，这即所谓的 TCC：Try-Confirm-Cancel 分布式事务。

TCC 分布式事务模型也将整体流程划分了两个阶段，在第一个阶段里，会由事务管理器这个对立协调者去进行所有参与者的业务检查和资源预留，在此阶段并不会真正的执行预期业务动作，只是先 check 前置条件，占有资源。在接下来的第二阶段里，会依据各个参与者的反馈后果，去决定是进行业务的确认操作还是勾销操作。

在 TCC 的设计里，会认为只有所有参与者都 Try 胜利，那么接下来的 Confirm 或 Cancel 操作是必定能胜利，如果失败，那么将须要一直从新或者人工染指。因而，TCC 还得在业务上有幂等保障。

TCC 相当于让业务自定义了 筹备 、 提交 、 回滚 操作，这样能够让开发者决定资源的占有机会，升高锁抵触，进步解决能力。就是对业务的侵入很大，原有的流程须要强行定义出 Try-Confirm-Cancel 的业务操作。

音讯最终统一

在理论的开发过程中，咱们会发现有一些简略的分布式事务处理场景，比方签到后积分减少这种。它们可能仅仅是本地事务处理完，而后告诉另外个服务进行资源更新以实现整条链路需要。对于这种简略的分布式事务处理，用户对其不统一的容忍度比拟高，不要求立马失效，只有后果正确。针对这种即时性要求不高的需要，咱们能够应用上面这种最终统一的计划：状态管制 + 音讯发送 + 定时查看。

• 状态管制：对于本地的业务需要要有个状态记录，用于探知以后的解决阶段，以便重试或辅助前面的定时查看。
• 音讯发送：当波及其余服务的资源更新操作时，通过音讯进行解耦，驱动下一个事务流程。
• 定时查看：不再有协调者去兼顾全局事务，各个参与者只负责本人的事务实现状况，定时测验是否由异样状态或后果，触发对应解决流程。如报警告诉、人工兜底。

下面的这个最终统一模型，实用于简略流程的分布式服务，或者跟 事务 想要的成果都搭不上边，更多的是靠音讯告诉，预先解决这种简略伎俩来保障业务的最终统一。如果业务链比较复杂，那就会定义出各种各样的音讯类型，这种反而会让整个零碎难以了解，也不易保护。

总结

此次，咱们钻研了数据档次的分布式事务；业务档次的分布式事务；以及最终统一的 伪分布式事务。对于这些模型的实现，市面上曾经有些成熟的框架了，比方 Seata，ByteTCC 等。大家能够站在伟人的肩膀上，更深刻的理解其实现流程，验证本人的所思所想。

感兴趣的敌人能够搜一搜公众号「阅新技术」，关注更多的推送文章。
能够的话，就顺便点个赞、留个言、分享下，感激各位反对！
阅新技术，浏览更多的新常识。