上一篇《分布式事务,原来可以这么玩?》引起了不少讨论,后续准备开一个新系列,讲一讲分布式的东西,今天就从相对容易理解的“两阶段提交”谈起。
画外音:给自己定了一个目标,用通俗的语言把Paxos讲懂。
分布式事务为什么难?
在分布式环境下,每个节点都可以知晓自己操作的成功或者失败,却无法知道其他节点操作的成功或失败。当一个分布式事务跨多个节点时,保持事务的原子性与一致性,是非常困难的。
什么是两阶段提交?
二阶段提交2PC(Two phase Commit)是一种,在分布式环境下,所有节点进行事务提交,保持一致性的算法。
它通过引入一个协调者(Coordinator)来统一掌控所有参与者(Participant)的操作结果,并指示它们是否要把操作结果进行真正的提交(commit)或者回滚(rollback)。
为什么叫两阶段提交?
顾名思义,2PC分为两个阶段:
- 投票阶段(voting phase):参与者通知协调者,协调者反馈结果;
画外音:可以理解为单机事务的trx.exec()。
- 提交阶段(commit phase):收到参与者的反馈后,协调者再向参与者发出通知,根据反馈情况决定各参与者是否要提交还是回滚;
画外音:可以理解为单机事务的trx.commit() 或者 trx.rollback()。
举个栗子:
甲乙丙丁四人要组织一个会议,需要确定会议时间,不妨设甲是协调者,乙丙丁是参与者。
投票阶段
(1)甲发邮件给乙丙丁,通知明天十点开会,询问是否有时间;
(2)乙回复有时间;
(3)丙回复有时间;
(4)丁迟迟不回复,此时对于这个事务,甲乙丙均处于阻塞状态,算法无法继续进行;
提交阶段
(1)协调者甲将收集到的结果通知给乙丙丁;
画外音:什么时候通知,以及反馈结果如何,在此例中取决与丁的时间与决定,
- 假设丁回复有时间,则通知commit;
- 假设丁回复没有时间,则通知rollback;
(2)乙收到通知,并ack协调者;
(3)丙收到通知,并ack协调者;
(4)丁收到通知,并ack协调者;
画外音:如果甲没有收到所有ack,则分布式事务迟迟不会结束,下一轮投票则迟迟不会开展。
两阶段提交的缺陷?
2PC在执行过程中,所有节点都处于阻塞状态,所有节点所持有的资源(例如数据库数据,本地文件等)都处于封锁状态。
典型情况为:
- 某一个参与者回复消息之前,所有参与者以及协调者都处于阻塞状态;
- 在协调者发出消息之前,所有参与者都处于阻塞状态;
另外,如有协调者或者某个参与者出现了崩溃,为了避免整个算法处于一个完全阻塞状态,往往需要借助超时机制来将算法继续向前推进。
总的来说,2PC是一种比较保守并且低效的算法,分布式事务真的很难做。
【本文为51CTO专栏作者“58沈剑”原创稿件,转载请联系原作者】