java必学分布式事务 二

简介: java必学分布式事务 二

3. BASE介绍

BASE模型包含个三个元素:

BA:Basically Available,基本可用
系统出现了不可预知的故障,但还是能用,相比较正常的系统而言会有==响应时间==上的损失和功能上的损失。

S:Soft State,==软状态==,状态可以有一段时间不同步
什么是软状态呢?相对于原子性而言,要求多个节点的数据==副本都是一致==的,这是一种“硬状态”。

软状态指的是:允许系统中的数据存在中间状态,并认为该状态不影响系统的整体可用性,即允许系统在多个不同节点的数据副本存在==数据延时==。

E:Eventually Consistent,==最终一致==,最终数据是一致的就可以了,而不是时时保持强一致。
上面说软状态,然后不可能一直是软状态,必须有个时间期限。在期限过后,应当保证所有副本保持数据一致性,从而达到数据的最终一致性。这个时间期限取决于网络延时、系统负载、数据复制方案设计等等因素。

5. 分布式事务两种方案

5.1 XA模式

数据库支持的 2PC【2 phase commit 二阶提交】,又叫做 XA Transactions。

MySQL 从 5.5 版本开始支持,SQL Server 2005 开始支持,Oracle 7 开始支持。 其中,XA 是一个两阶段提交协议,该协议分为以下两个阶段:

第一阶段:事务协调器要求每个涉及到事务的数据库预提交(precommit)此操作,并反映是 否可以提交。

第二阶段:事务协调器要求每个数据库提交数据。 其中,如果有任何一个数据库否决此次提交,那么所有数据库都会被要求回滚它们在此事务 中的那部分信息。

==优势==
XA 模式比较简单,而且一旦商业数据库实现了 XA 协议,使用分布式事务的成本也比较低。
==劣势==
XA 性能不理想,特别是在交易下单链路,往往并发量很高,XA 无法满足高并发场景。
XA 目前在商业数据库支持的比较理想,在 mysql 数据库中支持的不太理想,mysql 的 XA 实现,没有记录 prepare 阶段日志,主备切换回导致主库与备库数据不一致。
许多 nosql 也没有支持 XA,这让 XA 的应用场景变得非常狭隘。

5.2 柔性事务-TCC 事务补偿型方案

​TCC 的基本概念​

​TCC是Try-Confirm-Cancel 的简称:

​Try阶段:​

​完成所有业务检查(一致性),预留业务资源(准隔离性)​

​Confirm阶段:​

确认执行业务操作,不做任何业务检查, 只使用Try阶段预留的业务资源。

​Cancel阶段:​

取消Try阶段预留的业务资源。


5.3 XA和TCC的区别

XA是资源层面的分布式事务,强一致性,在两阶段提交的整个过程中,一直会持有资源的锁。

XA事务中的两阶段提交内部过程是对开发者屏蔽的,回顾我们之前讲解JTA规范时,通过UserTransaction的commit方法来提交全局事务,这只是一次方法调用,其内部会委派给TransactionManager进行真正的两阶段提交,因此开发者从代码层面是感知不到这个过程的。而事务管理器在两阶段提交过程中,从prepare到commit/rollback过程中,资源实际上一直都是被加锁的。如果有其他人需要更新这两条记录,那么就必须等待锁释放。

TCC是业务层面的分布式事务,最终一致性,不会一直持有资源的锁。

​TCC中的两阶段提交并没有对开发者完全屏蔽,也就是说从代码层面,开发者是可以感受到两阶段提交的存在。开发者明显的感知到了两阶段提交过程的存在。try、confirm/cancel在执行过程中,一般都会开启各自的本地事务,来保证方法内部业务逻辑的ACID特性。
目录
相关文章
|
14天前
|
存储 NoSQL Java
Java调度任务如何使用分布式锁保证相同任务在一个周期里只执行一次?
【10月更文挑战第29天】Java调度任务如何使用分布式锁保证相同任务在一个周期里只执行一次?
38 1
|
1月前
|
缓存 NoSQL Java
大数据-50 Redis 分布式锁 乐观锁 Watch SETNX Lua Redisson分布式锁 Java实现分布式锁
大数据-50 Redis 分布式锁 乐观锁 Watch SETNX Lua Redisson分布式锁 Java实现分布式锁
59 3
大数据-50 Redis 分布式锁 乐观锁 Watch SETNX Lua Redisson分布式锁 Java实现分布式锁
|
1月前
|
分布式计算 NoSQL Java
Hadoop-32 ZooKeeper 分布式锁问题 分布式锁Java实现 附带案例和实现思路代码
Hadoop-32 ZooKeeper 分布式锁问题 分布式锁Java实现 附带案例和实现思路代码
43 2
|
1月前
|
NoSQL Java 数据库
Java分布式锁
Java分布式锁
37 0
|
1月前
|
缓存 Java 数据库
JAVA分布式CAP原则
JAVA分布式CAP原则
49 0
|
3月前
|
存储 NoSQL Java
一天五道Java面试题----第十一天(分布式架构下,Session共享有什么方案--------->分布式事务解决方案)
这篇文章是关于Java面试中的分布式架构问题的笔记,包括分布式架构下的Session共享方案、RPC和RMI的理解、分布式ID生成方案、分布式锁解决方案以及分布式事务解决方案。
一天五道Java面试题----第十一天(分布式架构下,Session共享有什么方案--------->分布式事务解决方案)
|
3月前
|
消息中间件 Java Kafka
"Kafka快速上手:从环境搭建到Java Producer与Consumer实战,轻松掌握分布式流处理平台"
【8月更文挑战第10天】Apache Kafka作为分布式流处理平台的领头羊,凭借其高吞吐量、可扩展性和容错性,在大数据处理、实时日志收集及消息队列领域表现卓越。初学者需掌握Kafka基本概念与操作。Kafka的核心组件包括Producer(生产者)、Broker(服务器)和Consumer(消费者)。Producer发送消息到Topic,Broker负责存储与转发,Consumer则读取这些消息。首先确保已安装Java和Kafka,并启动服务。接着可通过命令行创建Topic,并使用提供的Java API实现Producer发送消息和Consumer读取消息的功能。
71 8
|
4月前
|
负载均衡 NoSQL Java
|
4月前
|
存储 算法 Java
分布式自增ID算法---雪花算法(SnowFlake)Java实现
分布式自增ID算法---雪花算法(SnowFlake)Java实现
279 0