分布式事务的背景

Posted 2020-12-01 dalianpai

背景

LCN框架在2017年6月份发布第一个版本，从开始的1.0，已经发展到了5.0版本。 LCN名称是由早期版本的LCN框架命名，在设计框架之初的1.0 ~ 2.0的版本时框架设计的步骤是如下,各取其首字母得来的LCN命名。

锁定事务单元（lock） 确认事务模块状态(confirm) 通知事务(notify)

5.0以后由于框架兼容了LCN、TCC、TXC三种事务模式，为了避免区分LCN模式，特此将LCN分布式事务改名为TX-LCN分布式事务框架。

框架定位

LCN并不生产事务，LCN只是本地事务的协调工

TX-LCN定位于一款事务协调性框架，框架其本身并不操作事务，而是基于对事务的协调从而达到事务一致性的效果。

解决方案

在一个分布式系统下存在多个模块协调来完成一次业务。那么就存在一次业务事务下可能横跨多种数据源节点的可能。TX-LCN将可以解决这样的问题。

例如存在服务模块A 、B、 C。A模块是mysql作为数据源的服务，B模块是基于redis作为数据源的服务，C模块是基于mongo作为数据源的服务。若需要解决他们的事务一致性就需要针对不同的节点采用不同的方案，并且统一协调完成分布式事务的处理。

方案：

若采用TX-LCN分布式事务框架，则可以将A模块采用LCN模式、B/C采用TCC模式就能完美解决。

入门

随着互联化的蔓延，各种项目都逐渐向分布式服务做转换。如今微服务已经普遍存在，本地事务已经无法满足分布式的要求，由此分布式事务问题诞生。 分布式事务被称为世界性的难题，目前分布式事务存在两大理论依据：CAP定律 BASE理论。

CAP定律

这个定理的内容是指的是在一个分布式系统中、Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。

一致性（C）

在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）

可用性（A）

在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）

分区容错性（P）

以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。

BASE理论

BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和 Eventually consistent（最终一致性）三个短语的缩写。BASE理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结， 是基于CAP定理逐步演化而来的。BASE理论的核心思想是：即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。

基本可用

基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性----注意，这绝不等价于系统不可用。比如：

（1）响应时间上的损失。正常情况下，一个在线搜索引擎需要在0.5秒之内返回给用户相应的查询结果，但由于出现故障，查询结果的响应时间增加了1~2秒

（2）系统功能上的损失：正常情况下，在一个电子商务网站上进行购物的时候，消费者几乎能够顺利完成每一笔订单，但是在一些节日大促购物高峰的时候，由于消费者的购物行为激增，为了保护购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级页面

软状态

软状态指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时

最终一致性

最终一致性强调的是所有的数据副本，在经过一段时间的同步之后，最终都能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。