分布式系统常见的事务处理机制

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也所以说,在设计分布式系统时,亲戚亲戚大家都有也越多求是强一致性的,根据应用场景也能选则弱一致性机会是最终一致性。

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

执行提交

指有一一三个 系统趋于稳定有一一三个 或多个Master,每个Master都提供读写服务。一种机制是Master-Slave的加强版,数据间同步一般是通过Master间的异步完成,所以有是最终一致性。 Master-Master的好处是,一台Master挂了,别的Master也能正常做读写服务,他和Master-Slave一样,当数据没法被基因重组到别的Master上时,数据会丢失。所以有数据库都支持Master-Master的Replication的机制。

三阶段提交越多老是持有事务资源并趋于稳定阻塞情况报告。所以一种机制也会因为数据一致性问题图片图片,机会,机会网络因为,协调者发送的 abort 响应没法及时被参与者接收到,没法参与者等待超时后后执行了 commit 操作,那我 就和某些接到 abort 命令并执行回滚的参与者之间趋于稳定数据不一致的情况报告。

Paxos 算法是 Leslie Lamport 于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错形态学 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。

为保障系统的可用性、可靠性以及性能,在分布式系统中,往往会设置数据冗余,即对数据进行基因重组。举例来说,当有一一三个 数据库的副本被破环后后,没法系统只需要转换到某些数据副本就能继续运行下去。另外有一一三个 例子,当访问单一服务器管理的数据的任务管理器运行运行数不断增加时,系统就需要对服务器的数量进行扩充,此时,对服务器进行基因重组,并且让它们分担工作负荷,就也能提高性能。但同時 ,怎么还可以保障多个数据节点之间数据的一致以及怎么还可以处理分布式事务,将成为为有一一三个 冗杂话语题。本文将介绍常用的事务处理机制。

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

即 3PC 把 2PC 的准备阶段再次一分为二,那我 三阶段提交都有 CanCommit、PreCommit、DoCommit 有一一三个 阶段。

不管最后结果怎么还可以,第二阶段都有后后刚开始当前事务。

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

显然,为了保障性能和可靠性,亲戚亲戚大家将数据基因重组多份,分布到多个节点上,同時 也带来了有一一三个 难点,那所以怎么还可以保持各个副本数据的一致性。换句话说,亲戚亲戚大家选则了 AP ,则需要要牺牲掉 C 了。

在 Paxos 算法中,分为4种角色:

缺点:

一种机制的特点是:

在 doCommit 阶段,机会参与者无法及时接收到来自协调者的 doCommit 机会 rebort 请求时,会等待超时后后,会继续进行事务的提交。即当进入第三阶段时,机会网络超时等因为,虽然 参与者没法收 到 commit 机会 abort 响应,事务仍然会提交。

三阶段提交协议(Three-phase commit protocol,3PC),是二阶段提交(2PC)的改进版本。与两阶段提交不同的是,三阶段提交有有一一三个 改动点:

两阶段提交协议 (Two-phase commit protocol,2PC)的过程涉及到协调者和参与者。协调者也能看做成事务的发起者,同時 也是事务的有一一三个 参与者。对于有一一三个 分布式事务来说,有一一三个 事务是涉及到多个参与者的。具体的两阶段提交的过程如下:

中断事务:协调者没法接收到参与者发送的 ACK 响应(机会是接受者发送的都有 ACK 响应,也机会响应超时),没法就会执行中断事务。

事务有如下作用:

该阶段进行真正的事务提交,也也能分为以下一种情况报告。

Slave 一般是 Master 的备份。在那我 的系统中,一般是如下设计的:

协调者根据参与者的反应情况报告来决定算不算也能记性事务的 PreCommit 操作。根据响应情况报告,有以下一种机会。

虽然 ,数据的一致性也分几种情况报告,大致也能分为:

优点:原理简单,实现方便;

算法也能分为有一一三个 阶段来执行:

二段式提交协议的优缺点:

CanCommit 阶段虽然 和 2PC 的准备阶段很像。协调者向参与者发送 commit 请求,参与者机会也能提交就返回 Yes 响应,所以返回 No 响应。

CAP 定理(也称为 Brewer 定理),是由计算机科学家 Eric Brewer 提出的,即在分布式计算机系统不机会同時 提供以下删改有一一三个 保证:

所以,在实际的应用场景中,数据的一致性往往也是需要保证的。没法这算不算违背了 CAP 定理呢?

一种机制的缺点是,机会 Master 挂了,Slave 只有提供读服务,而没法写服务。

一种机制的特点是:

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:

为了处理两阶段提交协议的种种问题图片图片,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。