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分布式基础,啥是两阶段提交?

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。

分布式基础,啥是两阶段提交?

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】

分布式基础,啥是两阶段提交?

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