一句話導讀

????????在單體應用程序中，事務通常是在單個數據庫或單個操作系統中管理的，而在微服務架構中，事務需要跨越多個服務和數據庫，這就使得事務管理變得更加復雜和困難。

目錄

一句話導讀

一、微服務事務管理的定義和意義

二、微服務事務管理的策略

????????1.使用Saga模式：

????????2.兩階段提交（2PC）：

????????3.異步消息

????????4.分布式事務協調器

? ? ? ? 5.補償機制

三、分布式事務CAP原則

????????1.一致性（Consistency）

????????2.可用性（Availability）

????????3.分區容忍性（Partition Tolerance）

四、微服務事務管理的挑戰

????????1.原子性

????????2.一致性

????????3.隔離性

????????4.持久性

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一、微服務事務管理的定義和意義

• 定義：微服務事務管理是指在微服務架構中，對跨越多個服務的事務進行管理和協調。一個事務通常包含一系列的服務調用，這些服務調用要么全部成功，要么全部失敗。微服務事務管理的主要目標是確保跨多個服務的業務操作的一致性和可靠性。

圖（1）

????????上圖是一個經典的微服務事務管理示意圖，當客戶下單時，訂單服務聚合層接收到下單請求，將操作拆分成不同請求分發到不同服務中，如在訂單服務中創建訂單，在支付服務中創建支付訂單，在庫存服務中扣減庫存，這些操作要么都成功要么都失敗，這就是微服務的事務管理的基本特性。

• 意義：在一個分布式系統中，事務管理變得尤為重要。由于不同的服務可能由不同的團隊開發和管理，因此必須有一種機制來確保跨多個服務操作的一致性和完整性。微服務事務管理提供了這樣的機制，使得開發者能夠更加專注于業務邏輯的實現，而不用擔心分布式事務的問題。

二、微服務事務管理的策略

????????目前，關于微服務事務管理的研究已經取得了許多成果。例如，二階段提交協議（2PC）、補償事務（Compensating Transactions）、Saga模式等都是解決分布式事務問題的常用方法。

????????1.使用Saga模式：

????????Saga是一種將大型事務拆分為一系列較小事務的模式。每個微服務都有自己的Saga，處理自己的事務，如果某個步驟失敗，可以觸發回滾或者補償操作。

????????Saga 模式的核心思想是，將長時間跨多個服務的大型事務拆分為多個小的本地事務，這些本地事務可以在系統中不同的節點上并行執行。每個本地事務都有一個對應的補償操作，用于撤銷該事務的影響。這種設計使得如果某個事務失敗，系統可以通過執行補償操作來回滾之前的操作，以保持數據的一致性。

圖（2）

相對應圖（1），圖（2）多了一個失敗回滾接口

????????2.兩階段提交（2PC）：

????????2PC是一種協調多個事務參與者以確保所有參與者都同意提交或回滾的協議。盡管2PC具有一定的復雜性和性能開銷，但在某些情況下仍然是一個有效的解決方案。"2" 表示協議有兩個階段，而 "PC" 表示這兩個階段的操作

圖（3）

• Coordinator（協調者）：負責協調整個分布式事務的執行。協調者向所有參與者發送請求，以確定是否可以提交事務。
• Participant（參與者）：分布式系統中的各個節點，參與者執行實際的事務操作。參與者接收到協調者的請求，根據自身的狀態判斷是否可以提交事務。
• CanCommit（階段1：準備階段Prepare）：協調者向所有參與者發送請求，詢問是否可以提交事務。參與者根據自身狀態，判斷是否可以執行事務。
• DoCommit（階段2：提交階段Commit）：如果所有參與者都同意提交事務，協調者發送提交請求，參與者正式提交事務。

????????3.異步消息

????????使用消息隊列來實現異步通信，將事務操作轉化為消息，由接收方處理。這種方式可以減少分布式事務的復雜性。

????????4.分布式事務協調器

????????一些分布式事務協調器，如TCC（Try-Confirm-Cancel）和XA協議，可以用來處理分布式事務的協調和管理。

? ? ? ? 5.補償機制

????????在某些情況下，事務失敗后可以通過執行逆向操作來進行補償，確保數據的一致性

三、分布式事務CAP原則

????????CAP定理指的是在一個分布式系統中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區容忍性（Partition Tolerance）這三個屬性無法同時完全滿足，最多只能同時滿足其中的兩個。

圖（4）?

????????1.一致性（Consistency）

????????所有節點在同一時間具有相同的數據副本，即每個讀操作都能夠讀到最近一次的寫操作。

????????2.可用性（Availability）

????????每個非故障節點在合理的時間內都能夠響應請求，即系統隨時可用并能夠處理請求。

????????3.分區容忍性（Partition Tolerance）

????????即使網絡分區（節點之間的通信故障）發生，系統仍然能夠繼續運行，保持一致性和可用性。

四、微服務事務管理的挑戰

????????我們知道，在單體應用中事務的管理是基于關系型數據庫的事務機制實現的，因為單體應用只使用了一個數據庫，每個操作都是在該數據庫中進行。但是微服務卻不一樣，每個服務有自己的數據庫，跨服務、跨數據庫的事務管理就非常復雜了。單體應用的事務特性ACID對于微服務來說就是很大的挑戰

????????1.原子性

事務被視為一個不可分割的最小單位，多個操作組合形成一個事務，這些操作要么全部執行，要么全部不執行。

????????2.一致性

在分布式環境中，要確保多個微服務的操作要么全部成功，要么全部回滾，以維護數據的一致性。實現原子性和一致性需要精心的設計和實現。

????????3.隔離性

分布式事務需要處理并發操作，確保不同事務之間的操作不會相互干擾。保持隔離性是必要的，但也可能影響性能。

????????4.持久性

在微服務架構中，不同微服務的數據可能存儲在不同的數據庫中。確保分布式事務在各種故障情況下仍能保持持久性是一個挑戰。

除了以上ACID挑戰外還有如下：

• 超時和重試：由于網絡延遲和故障，分布式事務可能會失敗。需要實現超時和重試機制，以確保事務能夠在一定時間內完成。
• 分布式鎖：在分布式系統中，鎖是一種常用的同步機制。然而，如何實現一個可靠的分布式鎖是一個挑戰。
• 性能問題：由于微服務事務涉及到多個服務的交互，因此可能會產生性能問題。如何優化微服務事務的性能也是一個重要的挑戰
• 事務的回滾：當一個事務涉及到多個服務時，如果其中一個服務發生故障，如何回滾其他已經成功執行的服務也是一個挑戰。
• 通信失敗：由于微服務之間采用分布式通信機制，因此可能會發生通信失敗的情況，導致事務無法正常進行。