三:分布式事务一致性协议2pc和3pc

一:分布式一致性协议
--->对于一个分布式系统进行架构设计的过程中,往往会在系统的可用性和数据一致性之间进行反复的权衡,于是就产生了一系列的一致性协议。
--->长期探索涌现出一大批经典的一致性协议和算法。其中最著名的就是二阶段提交协议,三阶段提交协议和paxos算法。

二:2PC与3PC
--->在分布式系统中,每一个机器节点虽然都能够明确知道自己在进行事务操作过程中的结果是成功或失败,但却无法直接获取到其他分布式节点的操作结果。因此,当一个事务操作需要跨越多个分布式节点的时候,为了保持事务处理的ACID特性,就需要引入一个称为“协调者”的组件来统一调度所有分布式节点的执行逻辑,这些被调度的分布式节点则被称为“参与者”。
--->协调者负责调度参与者的行为,并最终决定这些参与者是否要把事务真正进行提交。
--->基于这个思想,衍生出了二阶段提交和三阶段提交两种协议。

三:2PC
【1】2pc概念
---->2PC,是Two-Phase Commit的所写,即二阶段提交,是计算机网络尤其是在数据库领域内,为了使基于分布式系统架构下的所有节点在进行事务处理过程中能够保持原子性和一致性而设计的一种算法。
---->通常,二阶段提交协议也被认为是一种一致性协议,用来保证分布式系统数据一致性。
---->目前,绝大部分的关系型数据库都是采用二阶段提交协议来完成分布式事务处理的。利用该协议能够非常方便地完成所有分布式事务参与者的协调,统一决定事务的提交或回滚,从而能够有效地保证分布式数据一致性,因此二阶段提交协议被广泛地应用在许多分布式系统中。

【2】2PC说明
--->顾名思义,二阶段提交协议是将事务的提交过程分成两个阶段进行处理,其执行流程如下。
●阶段一:提交事务请求(投票阶段)
        1,事务询问:协调者向所有参与者发送事务内容,询问是否可以执行事务提交操作,并开始等待各参与者的响应。
        2,执行事务:各参与者节点执行事务操作,并将Undo和Redo信息计入事务日志中。
        3,各参与者向协调者反馈事务询问的响应。如果参与者成功执行了事务操作,那么就反馈给协调者yes响应,表示事务可以执行;如果参与者没有成功执行事务操作,那么就反馈给协调者No响应,表示事务不可以执行。

●阶段二:执行事务提交(根据投票结果确定最终实施)
在阶段二中,协调者会根据各参与者的反馈情况来决定最终是否可以进行事务提交操作,正常情况下,包含以下两种可能。
        《1》执行事务提交:假如协调者从所有的参与者获得的反馈是Yes响应,那么会执行事物提交。
                ==>1发送提交请求:协调者向所有参与者节点发出Commit请求
                ==>2事务提交:参与者接受到Commit请求后,会正式执行事务提交操作,并在完成提交之后释放整个事务执行期间占用的事务资源。
                ==>3反馈事务提交结果:参与者在完成事务提交之后,向协调者发送Ack消息
                ==>4完成事务:协调者接收到所有参与者反馈的Ack消息后,完成事务。

        《2》中断事务:假如任何一个参与者向协调者反馈了No响应,或者在等待超时之后,协调者尚无法接受到所有参与者的反馈响应,那么事务中断。
                ==>1发送回滚请求:协调者向所有参与者节点发送Rollback请求
                ==>2事务回滚:参与者接收到Rollback请求后,会利用其在阶段一中记录的Undo信息来执行事务回滚操作,并在完成回滚之后释放在整个事务执行期间占用的资源。
                ==>3反馈事务回滚结果:参与者在完成事务回滚之后,向协调者发送Ack消息
                ==>4中断事务:协调者接收到所有参与者反馈的Ack消息后,完成事务中断。

【3】:2PC优点和缺点
--->二阶段提交协议的优点:原理简单,实现方便
--->二阶段提交协议的缺点 :同步阻塞,单点问题,脑裂,太过保守
   ●同步阻塞:
        ==>极大限制分布式系统性能
        ==>各个参与者完成时间不一,必然存在某些参与者等待其他未完成参与者完成事务操作。在等待过程中无法执行其他任何操作。
  ●单点问题:
        ==>协调者占据主导地位
        ==>一旦协调者出出现问题,那么整个事务则无法完成,尤其是在阶段二中出现问题,各个参与者所锁定的资源将无法释放。导致其他业务不能操作
   ●脑裂导致数据不一致:
        ==>如果分布式节点出现网络分区,某些参与者未收到commit提交命令。则出现部分参与者完成数据提交。未收到commit的命令的参与者则无法进行事务提交。整个分布式系统便出现了数据不一致性现象。
   ●太过保守:
        ==>协调者指示参与者进行事务提交询问的过程中,参与者出现故障导致协调者始终无法获取到所有参与者的相应信息的花,这时协调者只能靠自身的超时机制来判断是否需要中断事务,这样的策略显得保守。换句话说,二阶段提交协议没有设计较为完善的容错机制,任意一个节点故障会导致整个事务失败。

 

 

 

四:3PC
【1】3pc概念
--->由于2pc协议存在同步阻塞,协调者单点问题,脑裂(网络分区)和太过保守的容错机制等缺点。因此在二阶段提交协议的基础上进行改进,提出了三阶段提交协议。
--->三阶段提交协议,是2pc的改进版,其将二阶段提交协议“提交事务请求”过程一分为二,形成了由CanCommit,PreCommit和do Commit三个阶段组成事务处理协议。
【2】3PC说明
●阶段一:CanCommit(能否提交)
        1,事务询问:协调者向所有的参与者发送一个包含事务内容的canCommit请求,询问是否可以执行事务提交操作,并开始等待各个参与者响应。
        2,各参与者向协调者反馈事务询问的响应:参与者在接收到来自协调者的canCommit请求后,正常情况下,如果其自身认为可以顺利执行事务,那么会反馈Yes响应,并进入预备状态,否则反馈No

●阶段二:PreCommit(预提交)
在阶段二中,协调者会根据各个参与者的反馈情况来决定是否可以进行事务的PreCommit操作,正常情况下,包含两种可能。
《1》执行事务预提交
        假如协调者从所有的参与者获得的反馈都是Yes响应,那么进入Prepared阶段
        ==>1发送预提交请求:协调者向所有参与者节点发出preCommit的请求,并进入Prepared阶段。
        ==>2事务预提交:参与者接收到preCommit请求后,会执行事务操作,并将Undo和Redo信息记录到事务日志中。
        ==>3各参与者向协调者反馈事务执行的响应:如果参与者成功执行了事务操作,那么就会反馈给协调者Ack响应,同时等待最终的指令:提交(commit)或中止(abort)

《2》中断事务
        假如任何一个参与者向协调者反馈了No响应,或者在等待超时之后,协调者尚无法接收到所有参与者的反馈响应,那么就会中断事务。
        ==>1,发送中断请求:协调者向所有参与者节点发出abort请求。
        ==>2,中断事务:无论是收到来自协调者abort请求,或者是在等待协调者请求过程中出现超时,参与者都会中断事务。【参与者在预提交请求来临阶段,参与者收不到命令会中断事务】

●阶段三:doCommit(预提交)
        该阶段将进行真正的事务提交,会存在以下两种可能情况
        《1》执行提交
                ==>1,发送提交请求:进入这一阶段,假设协调者处于正常工作状态,并且它接受到了来自参与者的Ack响应,那么它将从“预提交”状态转换到“提交”状态,并向所有的参与者发送doCommit请求。
                ==>2,事务提交:参与者接收到doCommit请求后,会正式执行事务提交操作,并在完成提交之后释放在整个事务执行期间占用的事务资源。
                ==>3,反馈事务提交结果:参与者在完成事务提交之后,向协调者发送Ack消息
                ==>4,完成事务:协调者接收到所有参与者反馈的Ack消息后,完成事务。

        《2》中断事务
                进入这一阶段,假设协调者处于正常工作状态,并且有任意一个参与者向协调者反馈了No响应,或者在等待超时之后,协调者尚无法接收到所有参与者反馈响应,那么就会中断事务。
                ==>1,发送中断请求:协调者向所有的参与者节点发送abort请求
                ==>2,事务回滚:参与者接收到abort请求后,会利用其在阶段二中记录的Undo信息来执行事务回滚操作,并在完成回滚之后释放在整个事务执行期间的资源。
                ==>3,反馈事务回滚结果:参与者在完成事务回滚之后,向协调者发送Ack消息。
                ==>4,中断事务:协调者接收到所有参与者反馈的Ack消息后,中断事务。

【3】3PC注意事项
        需要注意的是,一旦进入阶段三,可能会存在以下两种故障。
        ●协调者出现问题
        ●协调者和参与者之间的网络出现故障
        无论出现哪种情况,最终都会导致参与者无法及时接收到来自协调者的doCommit或是abort请求,针对这样的异常情况,参与者都会在等待超时之后,继续进行事务提交。【参与者在等待协调者发送最终提交请求来临阶段,参与者超时未得到协调者的真正提交请求,会自动提交事务】

【4】3PC优点和缺点
         ●三阶段提交协议的优点:相较于二阶段提交协议,三阶段提交协议最大的优点就是降低了参与者的阻塞范围,并且能够在出现单点故障后继续达成一致。
         ●三阶段提交协议的缺点:三阶段提交协议在去除阻塞的同时也引入了新问题,那就是在参与者接收到preCommit消息后,如果网络出现分区,此时协调者所在的节点和参与者无法进行正常网络通信,在这种情况下,该参与者依然会进行事务提交,这必然出现数据不一致性。

时间: 2024-11-05 19:40:15

三:分布式事务一致性协议2pc和3pc的相关文章

六:分布式事务一致性协议paxos的分析

最近研究paxos算法,看了许多相关的文章,概念还是很模糊,觉得还是没有掌握paxos算法的精髓,所以花了3天时间分析了libpaxos3的所有代码,此代码可以从https://bitbucket.org/sciascid/libpaxos 下载.对paxos算法有初步了解之后,再看此文的效果会更好:如果你也想分析libpaxos3的话,此文应该会对你有不小帮助:关于paxos的历史这里不多做介绍,关于描述paxos算法写的最好的一篇文章应该就是维基百科了,地址戳这里:http://zh.wik

五:分布式事务一致性协议paxos的应用场景

1.应用场景   (1)分布式中的一致性 Paxos算法主要是解决一致性问题,关于"一致性",在不同的场景有不同的解释: NoSQL领域:一致性更强调"能读到新写入的",就是读写一致性数据库领域:一致性强调"所有的数据状态一致",经过一个事务后,如果事务成功,所有的表数据都按照事务中的SQL进行了操作,该修改的修改,该增加的增加,该删除的删除,不能该修改的修改了,该删除的没删掉:如果事务失败,所有的数据还是在初始状态:状态机:在状态机中的一致性更

四:分布式事务一致性协议paxos通俗理解

转载地址:http://www.lxway.com/4618606.htm 维基的简介:Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport,就是 LaTeX 中的"La",此人现在在微软研究院)于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法. Paxos算法目前在Google的Chubby.MegaStore. Spanner等系统中得到了应用,Hadoop中的ZooKeeper也使用了Paxos算法,在上面的各个系统中,使用的算法与Lamport提出的 原

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