96SEO 2026-06-15 21:02 6
分布式事务这玩意儿,说白了就是多个节点上的操作要么dou成功,要么dou失败,听起来简单,但Zuo起来可不容易。
Zui直接的思路就是锁。事务在读写数据前先获取锁,其他事务Ru果请求冲突的锁就必须等待。由此衍生出两种设计哲学:悲观并发控制与乐观并发控制。

说实话,咱就是说这两种策略没有绝对的优劣,hen多数据库会混合使用。
而在分布式事务中,使用严格两阶段锁——实际系统中Zui常用的变体——规则geng加严格:事务在提交或中止之前,必须持有所有Yi经获取的锁。不允许在中间释放任何锁。
两阶段提交的前世今生两阶段提交是Zui经典的原子提交协议。
协调者向所有参与者发送 Prepare 消息,询问:“你们准备好提交这个事务了吗?”
每个参与者收到后:持久化日志并加锁,然后回复 Vote-Yes 或 Vote-No。
. 第一阶段:准备阶段sequenceDiagram participant C as 协调者 participant P1 as 参与者 A participant P2 as 参与者 B C->P1: Prepare C->P2: Prepare P1->P1: 持久化日志,加锁 P2->P2: 持久化日志,加锁 P1-->C: Vote-Yes P2-->C: Vote-Yes
. 第二阶段:提交/中止阶段
情况 A:所有参与者dou回复 Vote-Yes
协调者决定提交向所有参与者发送 Commit 消息,参与者收到后完成事务提交并释放锁。
情况 B:任一参与者回复 Vote-No 或超时协调者决定中止向所有参与者发送 Abort 消息,参与者回滚事务并释放锁。
. 2PC 的故障处理flowchart TD Start --> WaitVotes WaitVotes --> VoteCheck{收集投票} %% 正常流程分支 VoteCheck -->|全部 Vote-Yes| SendCommit VoteCheck -->|任一 Vote-No 或超时| SendAbort SendCommit --> |没有意外情况发生| ParticipantCommit SendAbort --> ParticipantAbort %% ========== 故障处理子图 ========== subgraph 故障处理 %% 参与者准备阶段崩溃 P1 --> P1Check{崩溃前Yi持久化<br>Vote-Yes 日志?} P1Check -->|是| P1Yes P1Check -->|否| P1No
在发送 Commit 前崩溃若协调者在Zuo出提交决定后、发送 Commit 消息前崩溃,所有投了 Vote-Yes 的参与者会因收不到Zui终决策而超时。此时参与者绝对不Neng单方面中止,因为协调者Yi经决定了提交,只是消息未发出。害,你懂的,这就是典型的阻塞问题。
. 2PC 的局限性| 问题 | 描述 |
|---|---|
| 性Neng慢 | 至少两轮 RPC + 多次强制刷盘,机械硬盘时代延迟可达 10ms 级别,严重限制吞吐量。 |
| 阻塞问题 | 协调 者故 障时 ,参 与 者可Neng 无限 期持 有锁 ,导 致系 统局 部或 整 体不可 用 。说实话,这一点真的是让人头疼。 |
为啥百度不收录我的文章?哈哈,这个问题问得好,其实主要原因是内容质量、关键词优化、以及外链建设没Zuo好,你得确保你的内容是有价值且原创的,同时关键词要合理分布,还要多和其他高质量站点Zuo些链接,说白了就是要让搜索引擎觉得你的内容值得被收录。
分布式事务中的并发控制假设有两个事务:转账事务 T1 把 A 账户的 x 元转入 B 账户
步骤① :A 余额减去 x
步骤② :B 余额加上 x
统计事务 T2 计算 A 、B 的总资产,并将结果写入数据库
操作 :Write
sequenceDiagram participant T1 as 转账事务 T1 participant DB as 数据库 participant T2 as 统计事务 T2 T1->DB: 读取 A 余额 T1->DB: 写入 A = A - x T2->DB: 读取 A T2->DB: 读取 B Note over T2: 求和得到 + B = A + B - x
T1->DB : 写 入 B = B + x
T1->DB : 提 交
T2->DB : 写 入统 计结 果 A + B - x
结果 :T2 Zui终写入的总额比实际少了 x 。Ru果这是银行系统的日终报表,就会造成对账错误 。你kan,这多么危险 !咱就是说这种错误是不Neng接受的 。
Ru果允许事务在使用数据后立即释放锁,就会破坏可串行化,甚至破坏原子性 。这就像那个那个,不对不对,应该是举个例子,比如 T1 先修改了某个数据,然后立即释放了写锁,随后 T2 马上读取并使用了这个数据,但此时 T1 还没提交呢 !这不就乱套了吗 ?所以必须坚持“两阶段锁 ”原则 —— 所有加锁dou在扩张阶段完成,所有释放dou在收缩阶段完成 。咱就是说这样才Neng保证万无一失 。你懂的 !
. 死锁问题咋解决 ?咱接着往下kan哈 .常见死锁处理方法 两个事务互相等待对方持有的锁,导致dou无法推进: 预防死锁:一开始就一次性申请所需的所有资源,或者严格按固定顺序加锁。 检测死锁:周期性扫描“等待图”,一旦发现环路就主动 Abort 其中一个事务。 那为啥工业界后来又搞出了 Paxos Commit 、三阶段提交这些改进方案 ?其实就是为了缓解这个阻塞问题嘛 !虽然复杂性增加了不少,但总得想办法提升系统的可用性呀 !你说是吧 !
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