分布式事务，原来可以这么玩？

多个数据要同时操作，如何保证数据的完整性，以及一致性?

答：事务，是常见的做法。

举个栗子：

用户下了一个订单，需要修改余额表，订单表，流水表，于是会有类似的伪代码：

start transaction; 
 CURD table t_account;  any Exception rollback; 
 CURD table t_order;      any Exception rollback; 
 CURD table t_flow;        any Exception rollback; 
commit; 

• 如果对余额表，订单表，流水表的 SQL 操作全部成功，则全部提交
• 如果任何一个出现问题，则全部回滚

事务，以保证数据的完整性以及一致性。

事务的方案会有什么潜在问题?

答：互联网的业务特点，数据量较大，并发量较大，经常使用拆库的方式提升系统的性能。如果进行了拆库，余额、订单、流水可能分布在不同的数据库上，甚至不同的数据库实例上，此时就不能用数据库原生事务来保证数据的一致性了。

高并发易落地的分布式事务，是行业没有很好解决的难题，那怎么办呢?

答：补偿事务是一种常见的实践。

什么是补偿事务?

答：补偿事务，是一种在业务端实施业务逆向操作事务。

举个栗子：

修改余额，事务为：

int Do_AccountT(uid, money){ 
    start transaction; 
         //余额改变money这么多 
         CURD table t_account with money for uid; 
         anyException rollback return NO; 
    commit; 
    return YES; 
} 
  

那么，修改余额，补偿事务可以是：

int Compensate_AccountT(uid, money){ 
         //做一个money的反向操作 
         return Do_AccountT(uid, -1*money){ 
} 

同理，订单操作，事务是：Do_OrderT，新增一个订单;

订单操作，补偿事务是：Compensate_OrderT，删除一个订单。

要保证余额与订单的一致性，伪代码：

// 执行第一个事务 
int flag = Do_AccountT(); 
if(flag=YES){ 
    //第一个事务成功，则执行第二个事务 
    flag= Do_OrderT(); 
    if(flag=YES){ 
        // 第二个事务成功，则成功 
        return YES; 
    } 
    else{ 
        // 第二个事务失败，执行第一个事务的补偿事务 
        Compensate_AccountT(); 
    } 
} 

补偿事务有什么缺点?

• 不同的业务要写不同的补偿事务，不具备通用性;
• 没有考虑补偿事务的失败;
• 如果业务流程很复杂，if/else会嵌套非常多层;

画外音：上面的例子还只考虑了余额+订单的一致性，就有2*2=4个分支，如果要考虑余额+订单+流水的一致性，则会有2*2*2=8个if/else分支，复杂性呈指数级增长。

还有其它简易一致性实践么?

答：多个数据库实例上的多个事务，要保证一致性，可以进行“后置提交优化”。

单库是用这样一个大事务保证一致性：

start transaction; 
 CURD table t_account;  any Exception rollback; 
 CURD table t_order;      any Exception rollback; 
 CURD table t_flow;        any Exception rollback; 
commit; 

拆分成了多个库后，大事务会变成三个小事务：

start transaction1; 
         //第一个库事务执行 
         CURD table t_account; any Exception rollback; 
         … 
// 第一个库事务提交 
commit1; 
 
start transaction2; 
         //第二个库事务执行 
         CURD table t_order; any Exception rollback; 
         … 
// 第二个库事务提交 
commit2; 
 
start transaction3; 
         //第三个库事务执行 
         CURD table t_flow; any Exception rollback; 
         … 
// 第三个库事务提交 
commit3; 

画外音：再次提醒，这三个事务发生在三个库，甚至3个不同实例的数据库上。

一个事务，分成执行与提交两个阶段：

• 执行(CURD)的时间很长
• 提交(commit)的执行很快

于是整个执行过程的时间轴如下：

• 第一个事务执行200ms，提交1ms;
• 第二个事务执行120ms，提交1ms;
• 第三个事务执行80ms，提交1ms;

在什么时候，会出现不一致?

答：第一个事务成功提交之后，最后一个事务成功提交之前，如果出现问题(例如服务器重启，数据库异常等)，都可能导致数据不一致。

画外音：如上图，最后202ms内出现异常，会出现不一致。

什么是后置提交优化?

答：如果改变事务执行与提交的时序，变成事务先执行，最后一起提交。

• 第一个事务执行200ms，第二个事务执行120ms，第三个事务执行80ms;
• 第一个事务提交1ms，第二个事务提交1ms，第三个事务提交1ms;

后置提交优化后，在什么时候，会出现不一致?

答：问题的答案与之前相同，第一个事务成功提交之后，最后一个事务成功提交之前，如果出现问题(例如服务器重启，数据库异常等)，都可能导致数据不一致。

画外音：如上图，最后2ms内出现异常，会出现不一致。

有什么区别和差异?

答：

• 串行事务方案，总执行时间是303ms，最后202ms内出现异常都可能导致不一致;
• 后置提交优化方案，总执行时间也是303ms，但最后2ms内出现异常才会导致不一致;

虽然没有彻底解决数据的一致性问题，但不一致出现的概率大大降低了。

画外音：上面这个例子，概率降低了100倍。

后置提交优化，有什么不足?

答：对事务吞吐量会有影响：

• 串行事务方案，第一个库事务提交，数据库连接就释放了;
• 后置提交优化方案，所有库的连接，要等到所有事务执行完才释放;

这就意味着，数据库连接占用的时间增长了，系统整体的吞吐量降低了。

总结

分布式事务，两种常见的实践：

• 补偿事务
• 后置提交优化

把

trx1.exec(); trx1.commit(); 
trx2.exec(); trx2.commit(); 
trx3.exec(); trx3.commit(); 

优化为：

trx1.exec(); trx2.exec(); trx3.exec(); 
trx1.commit(); trx2.commit(); trx3.commit(); 

这个小小的改动(改动成本极低)，不能彻底解决多库分布式事务数据一致性问题，但能大大降低数据不一致的概率，牺牲的是吞吐量。

对于一致性与吞吐量的折衷，还需要业务架构师谨慎权衡折衷。

画外音：还是那句话，一切脱离业务常见的架构设计，都是耍流氓。

思路比结论重要，希望大家有收获。

【本文为51CTO专栏作者“58沈剑”原创稿件，转载请联系原作者】

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