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「涨薪秘籍」
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01|导读:以前因后果为脉络,串起网状知识体系
02|新的挑战:分布式系统是银弹吗?我看未必!
03|CAP 理论:分布式场景下我们真的只能三选二吗?
04|注册发现: AP 系统和 CP 系统哪个更合适?
05|负载均衡:从状态的角度重新思考负载均衡
06|配置中心:如何确保配置的强一致性呢?
07|分布式锁:所有的分布式锁都是错误的?
08|重试幂等:让程序 Exactly-once 很难吗?
09 | 雪崩(一):熔断,让故障自适应地恢复
10 | 雪崩(二):限流,抛弃超过设计容量的请求
11|雪崩(三):降级,无奈的丢车保帅之举
12|雪崩(四):扩容,没有用钱解决不了的问题
13|可观测性(一):如何监控一个复杂的分布式系统?
14|可观测性(二):如何设计一个高效的告警系统?
15|故障(一):预案管理竟然能让被动故障自动恢复?
16|故障(二):变更管理,解决主动故障的高效思维方式
17|分片(一):如何选择最适合的水平分片方式?
18|分片(二):垂直分片和混合分片的 trade-off
19|复制(一):主从复制从副本的数据可以读吗?
20|复制(二):多主复制的多主副本同时修改了怎么办?
21|复制(三):最早的数据复制方式竟然是无主复制?
22|事务(一):一致性,事务的集大成者
23|事务(二):原子性,对应用层提供的完美抽象
24|事务(三):隔离性,正确与性能之间权衡的艺术
25|事务(四):持久性,吃一碗粉就付一碗粉的钱
26|一致性与共识(一):数据一致性都有哪些级别?
27|一致性与共识(二):它们是鸡生蛋还是蛋生鸡?
28|一致性与共识(三):共识与事务之间道不明的关系
29|分布式计算技术的发展史:从单进程服务到 Service Mesh
30|分布式存储技术的发展史:从 ACID 到 NewSQL
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深入浅出分布式技术原理
小册名称:深入浅出分布式技术原理
### 23|事务(二):原子性,对应用层提供的完美抽象 在分布式系统的广阔天地中,事务的概念如同一座坚固的桥梁,连接着数据一致性与系统可靠性的彼岸。作为《深入浅出分布式技术原理》一书的重要章节,本章将深入探讨事务的核心特性之一——原子性,以及它是如何为应用层提供一个近乎完美的抽象,确保在复杂多变的分布式环境中,数据操作能够保持其完整性和一致性。 #### 一、引言:事务的基石——原子性 在数据库和分布式系统的语境下,事务(Transaction)是一系列操作的集合,这些操作要么全部成功执行,要么在遇到错误时全部撤销,以保持数据的一致性。事务的四大特性(ACID)中,原子性(Atomicity)是基石,它要求事务中的所有操作要么全部完成,要么完全不发生,就像物理学中的原子一样不可分割。 原子性为应用层提供了一个强大的抽象层,使得开发者无需关心底层数据操作的复杂性和失败恢复机制,只需按照业务逻辑组织事务,即可确保数据的一致性和完整性。这种抽象极大地简化了分布式应用的开发难度,提高了系统的稳定性和可维护性。 #### 二、原子性的实现机制 在分布式系统中,实现事务的原子性远比在单机数据库系统中复杂。这主要是因为分布式系统涉及多个节点间的数据交互和状态同步,任何一个节点的失败或网络延迟都可能影响事务的完整性。以下是一些常见的实现机制: ##### 1. 两阶段提交(2PC, Two-Phase Commit) 两阶段提交是分布式事务处理中最经典的协议之一。它将事务的执行过程分为准备阶段(Prepare Phase)和提交阶段(Commit Phase)两个阶段。在准备阶段,协调者(Coordinator)向所有参与者(Participants)发送准备请求,参与者执行事务操作并将结果(能够提交或不能提交)返回给协调者。如果所有参与者都同意提交,则进入提交阶段,协调者向所有参与者发送提交请求,完成事务;否则,发送回滚请求,撤销事务。 然而,两阶段提交存在性能瓶颈和单点故障问题,且在网络分区或参与者故障时可能导致事务长时间挂起或数据不一致。 ##### 2. 三阶段提交(3PC, Three-Phase Commit) 为了解决两阶段提交的一些问题,三阶段提交被提出。它在两阶段的基础上增加了一个预提交(Pre-commit)阶段,用于在正式提交前再次确认参与者的状态,以减少因网络延迟或故障导致的长时间挂起。尽管如此,三阶段提交并未完全解决所有问题,且增加了实现的复杂性。 ##### 3. 分布式事务协调服务 随着微服务架构的兴起,越来越多的系统采用分布式事务协调服务(如Apache Kafka的Transaction API、Google的Spanner、以及开源的Seata等)来管理跨服务的事务。这些服务通常提供了更高级别的抽象和更灵活的容错机制,能够更好地适应微服务架构下的分布式事务需求。 #### 三、原子性对应用层的完美抽象 在分布式系统中,原子性为应用层提供了一个强大的抽象层,使得开发者可以像操作单机数据库一样,无差别地处理跨多个服务或数据库的事务。这种抽象主要体现在以下几个方面: ##### 1. 简化编程模型 应用层开发者无需深入了解分布式事务的底层实现细节,如两阶段提交的具体流程、网络延迟对事务性能的影响等。他们只需按照业务逻辑组织事务操作,并依赖分布式事务协调服务来保证事务的原子性。这种简化的编程模型降低了开发门槛,提高了开发效率。 ##### 2. 增强数据一致性 原子性确保了事务中的所有操作要么全部成功,要么全部失败,从而避免了因部分操作成功而导致的数据不一致问题。这对于维护分布式系统中数据的一致性和完整性至关重要。 ##### 3. 提高系统可靠性 通过提供事务的原子性保证,分布式事务协调服务能够在遇到网络故障、节点宕机等异常情况时,自动进行事务的回滚或重试,确保系统的稳定性和可靠性。这种自动恢复机制减少了人工干预的需要,降低了运维成本。 ##### 4. 支持复杂的业务场景 在分布式系统中,业务场景往往比单机系统更加复杂。原子性为应用层提供了处理复杂业务场景的能力,如跨多个服务的数据更新、分布式锁的管理等。通过将这些复杂的操作封装在事务中,应用层可以更加灵活地应对各种业务挑战。 #### 四、挑战与未来展望 尽管原子性为应用层提供了强大的抽象和保障,但在分布式系统中实现事务的原子性仍然面临诸多挑战。例如,网络延迟和分区问题可能导致事务长时间挂起或失败;分布式事务的协调和管理增加了系统的复杂性和开销;以及如何在保证原子性的同时提高系统的性能和可扩展性等。 未来,随着分布式技术的不断发展和创新,我们有理由相信这些挑战将得到更好的解决。例如,通过优化分布式事务协调服务的算法和协议、引入更高效的容错机制、以及利用云计算和大数据等先进技术来提升系统的性能和可扩展性等。同时,随着微服务架构和Serverless计算的普及,分布式事务的管理和协调也将变得更加灵活和高效。 #### 五、结语 原子性作为分布式事务的核心特性之一,为应用层提供了一个近乎完美的抽象层,使得开发者能够像操作单机数据库一样无差别地处理跨多个服务或数据库的事务。这种抽象不仅简化了编程模型、增强了数据一致性、提高了系统可靠性,还支持了复杂的业务场景。然而,实现分布式事务的原子性仍然面临诸多挑战。未来,随着技术的不断进步和创新,我们有理由相信这些挑战将得到更好的解决,分布式事务的管理和协调也将变得更加高效和灵活。
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