关于本片随笔
笔者在阅读知乎老刘的文章后有感而写，本文按照自己的观点论述了分布式事务
侵删
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本地事务
ACID特性
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A |
Atomicity |
原子性 |
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C |
Consistency |
一致性 |
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I |
Isolation |
隔离性 |
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D |
Durability |
持久性 |
一致性是最基本的特性，其他三个特性都是为了保持一致性存在的。
分布式事务
集群
核心：分担请求的压力
多台计算机进行相同的工作
在多个服务器上部署相同的应用，处理同一个问题
分布式
核心：去中心化
多台计算机进行不同的工作
把问题拆分，主要工作是分解任务，职能拆解
【将一套系统拆分成不同的子系统部署在不同服务器上，这叫分布式】
【然后部署多个相同的子系统在同一个服务器上，这叫集群】
【部署在不同服务器上的同一个子系统应进行负载均衡】
CAP理论
一个分布式系统不可能同时满足一致性、可用性和分区容错性。最多只能满足其中的两项。
而分区容错性是必须要保证的特性，所以就要在一致性和可用性之间进行取舍。
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C |
Consistency |
一致性 |
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A |
Availability |
可用性 |
|
P |
Partition tolerance |
分区容错性 |
分布式事务实战
银行转账案例
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最初的流程：
1、A银行对转出账户进行检查，扣除金额
2、A银行同步调用B银行的转账接口
3、B银行对转入账户进行检查，增加金额
4、B银行返回处理结果给A银行
处理流程图如下：
但是，这个流程并不能满足银行需求。
可能出现的问题：
1、同步调用远程接口，导致接口耗时太久，主线程阻塞时间长
2、难以控制流量，A银行流量高峰导致B银行系统崩溃
3、扣除金额后A银行宕机，A进行了扣款但B没增加，AB数据不一致。
4、B系统金额增加后宕机，A系统收不到响应后回滚，AB数据不一致。
问题1、2的解决方式：
引入中间件和消息队列
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一次修改后的流程：
1、A银行对转出账户进行检查，扣除金额
2、将对B银行的请求写入异步消息队列，主线程返回
3、启动后台程序从队列中获取待处理数据
4、后台程序对B进行远程调用
5、B银行对转入账户进行检查，增加金额
6、B银行返回处理结果给A银行
处理流程图如下：
通过增加消息队列的方式，解决了1、2问题，但是系统的复杂性提升，引入了新问题并且未解决一致性问题。
可能出现的问题：
1、扣款后A系统宕机，写入消息队列失败，AB数据不一致
2、增加余额时失败，向A反馈失败消息时宕机，A不回滚，AB数据不一致。
问题1、2的解决方式：
借助转账日志表
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二次修改后的部分流程：
1、A银行对转出账户进行检查，扣除金额。同时向日志表写入操作，状态为“待处理”（通过本地事务保证两个操作原子性）
2、将对B银行的请求写入异步消息队列，主线程返回
3、启动后台程序从队列中获取待处理数据
4、后台程序对B进行远程调用
……
出现问题后的处理：
第一步写入日志表后，操作已经持久化。若写入消息队列失败，只需加入后台线程补偿（周期性读取日志表，时间大于某个阈值且状态仍未“待处理”时， 重写消息队列）
处理流程图如下：
同样，对B银行也需要增加一个转账日志表，就可以保证分布式事务的一致性。
最终处理流程图如下：
解决分布式事务一致性的核心：
A银行通过本地事务保证日志记录 + 后台线程轮询保证消息不丢失
B银行通过本地事务保证日志记录，进而保证消息不重复
B银行回调A接口时，返回处理结果，若转账失败则回滚。
标签：事务,队列,银行,思考,一致性,日志,分布式 来源： https://www.cnblogs.com/cyx-qk/p/11082726.html
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