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Java分布式系统处理分布式事务有哪些经典解决方

归档日期:07-17       文本归类:分布式应用      文章编辑:爱尚语录

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  当我们在生产线上用一台服务器来提供数据服务的时候,我会遇到如下的两个问题:

  于是我们不得不对我们的服务器进行扩展,加入更多的机器来分担性能上的问题,以及来解决单点故障问题。 通常,我们会通过两种手段来扩展我们的数据服务:

  1)数据分区:就是把数据分块放在不同的服务器上(如:uid % 16,一致性哈希等)。

  对于第一种情况,我们无法解决数据丢失的问题,单台服务器出问题时,会有部分数据丢失。所以,数据服务的高可用性只能通过第二种方法来完成——数据的冗余存储(一般工业界认为比较安全的备份数应该是3份,如:Hadoop和Dynamo)。 但是,加入更多的机器,会让我们的数据服务变得很复杂,尤其是跨服务器的事务处理,也就是跨服务器的数据一致性。这个是一个很难的问题。 让我们用最经典的Use Case:“A帐号向B帐号汇钱”来说明一下,熟悉RDBMS事务的都知道从帐号A到帐号B需要6个操作:

  为了数据的一致性,这6件事,要么都成功做完,要么都不成功,而且这个操作的过程中,对A、B帐号的其它访问必需锁死,所谓锁死就是要排除其它的读写操作,不然会有脏数据的问题,这就是事务。那么,我们在加入了更多的机器后,这个事情会变得复杂起来:

  1)在数据分区的方案中:如果A帐号和B帐号的数据不在同一台服务器上怎么办?我们需要一个跨机器的事务处理。也就是说,如果A的扣钱成功了,但B的加钱不成功,我们还要把A的操作给回滚回去。这在跨机器的情况下,就变得比较复杂了。

  2)在数据镜像的方案中:A帐号和B帐号间的汇款是可以在一台机器上完成的,但是别忘了我们有多台机器存在A帐号和B帐号的副本。如果对A帐号的汇钱有两个并发操作(要汇给B和C),这两个操作发生在不同的两台服务器上怎么办?也就是说,在数据镜像中,在不同的服务器上对同一个数据的写操作怎么保证其一致性,保证数据不冲突?

  同时,我们还要考虑性能的因素,如果不考虑性能的话,事务得到保证并不困难,系统慢一点就行了。除了考虑性能外,我们还要考虑可用性,也就是说,一台机器没了,数据不丢失,服务可由别的机器继续提供。 于是,我们需要重点考虑下面的这么几个情况:

  前面说过,要解决数据不丢,只能通过数据冗余的方法,就算是数据分区,每个区也需要进行数据冗余处理。这就是数据副本:当出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到,数据副本是分布式系统解决数据丢失异常的唯一手段。所以,在这篇文章中,简单起见,我们只讨论在数据冗余情况下考虑数据的一致性和性能的问题。简单说来:

  说起数据一致性来说,简单说有三种类型(当然,如果细分的话,还有很多一致性模型,如:顺序一致性,FIFO一致性,会话一致性,单读一致性,单写一致性,但为了本文的简单易读,我只说下面三种):

  1)Weak 弱一致性:当你写入一个新值后,读操作在数据副本上可能读出来,也可能读不出来。比如:某些cache系统,网络游戏其它玩家的数据和你没什么关系,VOIP这样的系统,或是百度搜索引擎(呵呵)。

  2)Eventually 最终一致性:当你写入一个新值后,有可能读不出来,但在某个时间窗口之后保证最终能读出来。比如:DNS,电子邮件、Amazon S3,Google搜索引擎这样的系统。

  3)Strong 强一致性:新的数据一旦写入,在任意副本任意时刻都能读到新值。比如:文件系统,RDBMS,Azure Table都是强一致性的。

  从这三种一致型的模型上来说,我们可以看到,Weak和Eventually一般来说是异步冗余的,而Strong一般来说是同步冗余的,异步的通常意味着更好的性能,但也意味着更复杂的状态控制。同步意味着简单,但也意味着性能下降。 好,让我们由浅入深,一步一步地来看有哪些技术:

  首先是Master-Slave结构,对于这种加构,Slave一般是Master的备份。在这样的系统中,一般是如下设计的:

  从Master同步到Slave上,你可以使用异步,也可以使用同步,可以使用Master来push,也可以使用Slave来pull。 通常来说是Slave来周期性的pull,所以,是最终一致性。这个设计的问题是,如果Master在pull周期内垮掉了,那么会导致这个时间片内的数据丢失。如果你不想让数据丢掉,Slave只能成为Read-Only的方式等Master恢复。

  当然,如果你可以容忍数据丢掉的话,你可以马上让Slave代替Master工作(对于只负责计算的节点来说,没有数据一致性和数据丢失的问题,Master-Slave的方式就可以解决单点问题了) 当然,Master Slave也可以是强一致性的, 比如:当我们写Master的时候,Master负责先写自己,等成功后,再写Slave,两者都成功后返回成功,整个过程是同步的,如果写Slave失败了,那么两种方法,一种是标记Slave不可用报错并继续服务(等Slave恢复后同步Master的数据,可以有多个Slave,这样少一个,还有备份,就像前面说的写三份那样),另一种是回滚自己并返回写失败。(注:一般不先写Slave,因为如果写Master自己失败后,还要回滚Slave,此时如果回滚Slave失败,就得手工订正数据了)你可以看到,如果Master-Slave需要做成强一致性有多复杂。

  另外,如果多个Master对同一个数据进行修改的时候,这个模型的恶梦就出现了——对数据间的冲突合并,这并不是一件容易的事情。看看Dynamo的Vector Clock的设计(记录数据的版本号和修改者)就知道这个事并不那么简单,而且Dynamo对数据冲突这个事是交给用户自己搞的。就像我们的SVN源码冲突一样,对于同一行代码的冲突,只能交给开发者自己来处理。(在本文后后面会讨论一下Dynamo的Vector Clock)

  这个协议的缩写又叫2PC,中文叫两阶段提交。在分布式系统中,每个节点虽然可以知晓自己的操作时成功或者失败,却无法知道其他节点的操作的成功或失败。当一个事务跨越多个节点时,为了保持事务的ACID特性,需要引入一个作为协调者的组件来统一掌控所有节点(称作参与者)的操作结果并最终指示这些节点是否要把操作结果进行真正的提交(比如将更新后的数据写入磁盘等等)。

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