[高级]关于分布式事务、两阶段提交协议、三阶提交协议

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可不不能进一步将准备阶段分为以下好几次 步骤:

随着大型网站的各种高并发访问、海量数据防止等场景没办法 多,咋样实现网站的高可用、易伸缩、可扩展、安全等目标就显得没办法 重要。为了防止没办法 多没办法 多一系列问题图片,大型网站的架构也在不断发展。提高大型网站的高可用架构,不得不提的没办法 多没办法 多分布式。在分布式一致性一文中主要介绍了分布式系统中存在的一致性问题图片。本文将简单介绍咋样有效的防止分布式的一致性问题图片,其中包括那此是分布式事务二阶段提交三阶段提交

与两阶段提交不同的是,三阶段提交有好几次 改动点。

在分布式系统中,为了保证数据的高可用,通常,大伙 儿会将数据保留多个副本(replica),那此副本会放置在不同的物理的机器上。为了对用户提供正确的增\删\改\差等语义,大伙 儿需要保证那此放置在不同物理机器上的副本是一致的。

1.发送中断请求 协调者向所有参与者发送abort请求。2.中断事务 参与者收到来自协调者的abort请求日后(或超时日后,仍未收到协调者的请求),执行事务的中断。

CanCommit阶段

1、同步阻塞问题图片。执行过程中,所有参与节点都不 事务阻塞型的。当参与者占有公共资源时,有些第三方节点访问公共资源不得不存在阻塞状况。2、单点故障。然后 协调者的重要性,一旦协调者存在故障。参与者会好几次 劲阻塞下去。尤其在第二阶段,协调者存在故障,没办法 所有的参与者还都存在锁定事务资源的状况中,而无法继续完成事务操作。(然后 是协调者挂掉,可不不能重新选举好几次 协调者,然后 无法防止然后 协调者宕机由于的参与者存在阻塞状况的问题图片)3、数据不一致。在二阶段提交的阶段二中,当协调者向参与者发送commit请求日后,存在了局部网络异常然后 在发送commit请求过程中协调者存在了故障,这回由于只能一部分参与者接受到了commit请求。而在这部分参与者接到commit请求日后就会执行commit操作。然后 有些部分未接到commit请求的机器则无法执行事务提交。于是整个分布式系统便跳出 了数据部一致性的问题图片。4、二阶段无法防止的问题图片:协调者再发出commit消息日后宕机,而唯一接收到这条消息的参与者并肩也宕机了。没办法 即使协调者通过选举协议产生了新的协调者,这条事务的状况也是不选用的,没办法 知道事务否有被然后 提交。

2PC

假如有一天有任何好几次 参与者向协调者发送了No响应,然后 等待时间超时日后,协调者都没办法 接到参与者的响应,没办法 就执行事务的中断。

1、引入超时机制。并肩在协调者和参与者中都引入超时机制。2、在第一阶段和第二阶段中插入好几次 准备阶段。保证了在最后提交阶段日后各参与节点的状况是一致的。

也没办法 多没办法 多说,除了引入超时机制之外,3PC把2PC的准备阶段再次一分为二,没办法 多没办法 多三阶段提交都不 CanCommit、PreCommit、DoCommit好几次 阶段。

不管最后结果咋样,第二阶段都不 开始英文当前事务。

分布式事务

1)协调者节点向所有参与者节点发出"正式提交(commit)"的请求。2)参与者节点正式完成操作,并释插进整个事务期间内占用的资源。3)参与者节点向协调者节点发送"完成"消息。4)协调者节点受到所有参与者节点反馈的"完成"消息后,完成事务。

为了防止你这一 分布式一致性问题图片,前人在性能和数据一致性的反反复复权衡过程中总结了有些典型的协议和算法。其中比较著名的有二阶提交协议(Two Phase Commitment Protocol)、三阶提交协议(Three Phase Commitment Protocol)和Paxos算法

接下来分一种状况分别讨论提交阶段的过程。

三阶段提交(Three-phase commit),也叫三阶段提交协议(Three-phase commit protocol),是二阶段提交(2PC)的改进版本。

当协调者节点从所有参与者节点获得的相应消息都为"同意"时:

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XA 没办法 多没办法 多 X/Open DTP 定义的交易上方件与数据库之间的接口规范(即接口函数),交易上方件用它来通知数据库事务的开始英文、开始英文以及提交、回滚等。 XA 接口函数由数据库厂商提供。

在分布式系统中,各个节点之间在物理上相互独立,通过网络进行沟通和协调。然后 存在事务机制,可不不能保证每个独立节点上的数据操作可不不能满足ACID。然后 ,相互独立的节点之间无法准确的知道有些节点中的事务执行状况。没办法 多没办法 多从理论上讲,两台机器理论上无法达到一致的状况。然后 想让分布式部署的多台机器中的数据保持一致性,没办法 就要保证在所有节点的数据写操作,要不全部都执行,要么全部的都不 执行。然后 ,一台机器在执行本地事务的日后无法知道有些机器中的本地事务的执行结果。没办法 多没办法 多他也就我没办法 多没办法 多知道本次事务到底应该commit还是 roolback。没办法 多没办法 多,常规的防止土土妙招没办法 多没办法 多引入好几次 “协调者”的组件来统一调度所有分布式节点的执行。

所谓的好几次 阶段是指:第一阶段:准备阶段(投票阶段)和第二阶段:提交阶段(执行阶段)

1.发送中断请求 协调者向所有参与者发送abort请求2.事务回滚 参与者接收到abort请求日后,利用其在阶段二记录的undo信息来执行事务的回滚操作,并在完成回滚日后释放所有的事务资源。3.反馈结果 参与者完成事务回滚日后,向协调者发送ACK消息4.中断事务 协调者接收到参与者反馈的ACK消息日后,执行事务的中断。

X/Open 组织(即现在的 Open Group )定义了分布式事务防止模型。 X/Open DTP 模型( 1994 )包括应用线程( AP )、事务管理器( TM )、资源管理器( RM )、通信资源管理器( CRM )四部分。一般,常见的事务管理器( TM )是交易上方件,常见的资源管理器( RM )是数据库,常见的通信资源管理器( CRM )是消息上方件。 通常把好几次 数据库内部的事务防止,如对多个表的操作,作为本地事务看待。数据库的事务防止对象是本地事务,而分布式事务防止的对象是全局事务。 所谓全局事务,是指分布式事务防止环境中,多个数据库然后 需要并肩完成好几次 工作,你这一 工作即是好几次 全局事务,类式 ,好几次 事务中然后 更新几次不同的数据库。对数据库的操作存在在系统的各处但需要全部被提交或回滚。此时好几次 数据库对自己内部所做操作的提交不仅依赖一种操作否有成功,需要依赖与全局事务相关的其它数据库的操作否有成功,然后 任一数据库的任一操作失败,则参与此事务的所有数据库所做的所有操作都需要回滚。 一般状况下,某一数据库无法知道其它数据库在做那此,然后 ,在好几次 DTP 环境中,交易上方件是必需的,由它通知和协调相关数据库的提交或回滚。而好几次 数据库只将其自己所做的操作(可恢复)影射到全局事务中。

分布式一致性回顾

XA规范

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1.发送提交请求 协调接收到参与者发送的ACK响应,没办法 他将从预提交状况进入到提交状况。并向所有参与者发送doCommit请求。2.事务提交 参与者接收到doCommit请求日后,执行正式的事务提交。并在完成事务提交日后释放所有事务资源。3.响应反馈 事务提交完日后,向协调者发送Ack响应。4.完成事务 协调者接收到所有参与者的ack响应日后,完成事务。

该阶段进行真正的事务提交,也可不不能分为以下一种状况。

2PC与3PC的区别

1)协调者节点向所有参与者节点发出"回滚操作(rollback)"的请求。2)参与者节点利用日后写入的Undo信息执行回滚,并释插进整个事务期间内占用的资源。3)参与者节点向协调者节点发送"回滚完成"消息。4)协调者节点受到所有参与者节点反馈的"回滚完成"消息后,撤回事务。

二阶段提交(Two-phaseCommit)是指,在计算机网络以及数据库领域内,为了使基于分布式系统架构下的所有节点在进行事务提交时保持一致性而设计的一种算法(Algorithm)。通常,二阶段提交也被称为是一种协议(Protocol))。在分布式系统中,每个节点嘴笨 可不不能知晓自己的操作时成功然后 失败,却无法知道有些节点的操作的成功或失败。当好几次 事务跨没办法 多个节点时,为了保持事务的ACID型态,需要引入好几次 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那此节点否有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)。然后 ,二阶段提交的算法思路可不不能概括为:参与者将操作成败通知协调者,再由协调者根据所有参与者的反馈情报决定各参与者否有要提交操作还是中止操作。

3PC

假如有一天协调者从所有的参与者获得的反馈都不 Yes响应,没办法 就会执行事务的预执行。

然后 二阶段提交存在着诸如同步阻塞、单点问题图片、脑裂等缺乏,没办法 多没办法 多,研究者们在二阶段提交的基础上做了改进,提出了三阶段提交。

1.发送预提交请求 协调者向参与者发送PreCommit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.响应反馈 然后 参与者成功的执行了事务操作,则返回ACK响应,并肩开始英文等待时间最终指令。

然后 任一参与者节点在第一阶段返回的响应消息为"中止",然后 协调者节点在第一阶段的询问超时日后无法获取所有参与者节点的响应消息时:

意即世上只能一种一致性算法,那没办法 多没办法 多Paxos,所有有些一致性算法都不 Paxos算法的不全部版。上方的文章会介绍你这一 公认为难于理解然后 行之有效的Paxos算法。

了解了2PC和3PC日后,大伙 儿可不不能发现,无论是二阶段提交还是三阶段提交都无法彻底防止分布式的一致性问题图片。Google Chubby的作者Mike Burrows说过,

事务协调者(事务管理器)给每个参与者(资源管理器)发送Prepare消息,每个参与者要么直接返回失败(如权限验证失败),要么在本地执行事务,写本地的redo和undo日志,但不提交,到达一种“万事俱备,只欠东风”的状况。

提交阶段

执行提交

3PC的CanCommit阶段嘴笨 和2PC的准备阶段很像。协调者向参与者发送commit请求,参与者然后 可不不能提交就返回Yes响应,然后 返回No响应。

1.事务询问 协调者向参与者发送CanCommit请求。询问否有可不不能执行事务提交操作。然后 开始英文等待时间参与者的响应。2.响应反馈 参与者接到CanCommit请求日后,正常状况下,然后 其自身认为可不不能顺利执行事务,则返回Yes响应,并进入入党的程序状况。然后 反馈No

1)协调者节点向所有参与者节点询问否有可不不能执行提交操作(vote),并开始英文等待时间各参与者节点的响应。2)参与者节点执行询问发起为止的所有事务操作,并将Undo信息和Redo信息写入日志。(注意:若成功这里嘴笨 每个参与者然后 执行了事务操作)3)各参与者节点响应协调者节点发起的询问。然后 参与者节点的事务操作实际执行成功,则它返回好几次 "同意"消息;然后 参与者节点的事务操作实际执行失败,则它返回好几次 "中止"消息。

there is only one consensus protocol, and that’s Paxos” – all other approaches are just broken versions of Paxos.

doCommit阶段

在doCommit阶段,然后 参与者无法及时接收到来自协调者的doCommit然后 rebort请求时,会等待时间时间超时日后,会继续进行事务的提交。(嘴笨 你这一 应该是基于概率来决定的,当进入第三阶段时,说明参与者在第二阶段然后 收到了PreCommit请求,没办法 协调者产生PreCommit请求的前提条件是他在第二阶段开始英文日后,收到所有参与者的CanCommit响应都不 Yes。(一旦参与者收到了PreCommit,由于他知道大伙 儿嘴笨 都同意修改了)没办法 多没办法 多,语句概括没办法 多没办法 多,当进入第三阶段时,然后 网络超时等由于,嘴笨 参与者没办法 收到commit然后 abort响应,然后 他有理由相信:成功提交的几率很大。 )

分布式事务是指会涉及到操作多个数据库的事务。嘴笨 没办法 多没办法 多将对同一库事务的概念扩大到了对多个库的事务。目的是为了保证分布式系统中的数据一致性。分布式事务防止的关键是需要有一种土土妙招可不不能知道事务在任何地方所做的所有动作,提交或回滚事务的决定需要产生统一的结果(全部提交或全部回滚)

二阶提交协议三阶提交协议没办法 多没办法 多根据你这一 思想衍生出来的。可不不能说二阶段提交嘴笨 没办法 多没办法 多实现XA分布式事务的关键(确切地说:两阶段提交主要保证了分布式事务的原子性:即所有结点要么全做要么全不做)

中断事务 协调者没办法 接收到参与者发送的ACK响应(然后 是接受者发送的都不 ACK响应,都不 日后 响应超时),没办法 就会执行中断事务。

二阶段提交看起来嘴笨 要能提供原子性的操作,然后 不幸的事,二阶段提交还是有几次缺点的:

相对于2PC,3PC主要防止的单点故障问题图片,并减少阻塞,然后 一旦参与者无法及时收到来自协调者的信息日后,他会默认执行commit。而不不好几次 劲持有事务资源并存在阻塞状况。然后 你这一 机制也会由于数据一致性问题图片,然后 ,然后 网络由于,协调者发送的abort响应没办法 及时被参与者接收到,没办法 参与者等待时间时间超时日后执行了commit操作。没办法 多没办法 多就和有些接到abort命令并执行回滚的参与者之间存在数据不一致的状况。

然后 协调者收到了参与者的失败消息然后 超时,直接给每个参与者发送回滚(Rollback)消息;然后 ,发送提交(Commit)消息;参与者根据协调者的指令执行提交然后 回滚操作,释放所有事务防止过程中使用的锁资源。(注意:需要在最后阶段释放锁资源)

准备阶段

协调者根据参与者的反应状况来决定否有可不不能记性事务的PreCommit操作。根据响应状况,有以下一种然后 。

PreCommit阶段

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