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  • 分布式事务专题一直是面试的重点,这篇文章主要是讨论一下分布式事务中的2pc协议。如果你之前看过CAP和BASE理论,会对这篇文章的理解有更大的帮助。一、什么是2pc协议2PC即两阶段提交协议,是将整个事务流程分为两个...

    分布式事务专题一直是面试的重点,这篇文章主要是讨论一下分布式事务中的2pc协议。如果你之前看过CAP和BASE理论,会对这篇文章的理解有更大的帮助。

    一、什么是2pc协议

    2PC即两阶段提交协议,是将整个事务流程分为两个阶段,准备阶段(Prepare phase)、提交阶段(commit
    phase),2是指两个阶段,P是指准备阶段,C是指提交阶段。

    如何理解呢?比如说同学聚会,AA制。

    (1)准备阶段:每个人出钱

    (2)提交阶段:钱齐了付款

    在这俩阶段中,任何一个环节出现了错误,整个事务都会流产。在常见的关系型数据库中就支持了2pc协议。比如有名的mysql数据库。

    (1)准备阶段(Prepare phase):事务管理器给每个参与者发送Prepare消息,每个数据库参与者在本地执行事
    务,并写本地的Undo/Redo日志,此时事务没有提交。

    (2)提交阶段(commit phase):如果事务管理器收到了参与者的执行失败或者超时消息时,直接给每个参与者发送回滚(Rollback)消息;

    下面是成功的情况:阶段1是准备阶段,阶段2是提交阶段

    212ab03dcd0d03df7aebd658e675b31b.png

    下面是失败的情况。

    5418b5f03370e2afb8c0f7c0de8b2ad0.png

    这就是失败的情况。

    二、使用seata实现2pc事务

    这个seata是阿里提供的分布式事务框架。Seata把一个分布式事务理解成一个包含了若干分支事务的全局事务。全局事务的职责是协调其下管辖的分支事务达成一致,要么一起成功提交,要么一起失败回滚。此外,通常分支事务本身就是一个关系数据库的本地事务,下图是全局事务与分支事务的关系图:

    e7351e7cd4348e8dff4ad00690bb4274.png

    Seata定义了3个组件来协议分布式事务的处理过程 。

    97863be2c80e6c0cf56b5c45ea5719d9.png

    (1)Transaction Manager (TM):事务管理器,TM需要嵌入应用程序中工作,它负责开启一个全局事务,并最终向TC发起全局提交或全局回滚的指令。

    (2)Transaction Coordinator (TC):事务协调器,它是独立的中间件,需要独立部署运行,它维护全局事务的运行状态,接收TM指令发起全局事务的提交与回滚,负责与RM通信协调各各分支事务的提交或回滚。

    (3)Resource Manager (RM):控制分支事务,负责分支注册、状态汇报,并接收事务协调器TC的指令,驱动分支(本地)事务的提交和回滚。

    这些概念看起来有点懵逼,举个例子吧:拿新用户注册送积分举例Seata的分布式事务过程

    43748ece96c85f4820a9e61e2de37673.png

    具体的执行流程如下:

    (1)用户服务的 TM 向 TC 申请开启一个全局事务,全局事务创建成功并生成一个全局唯一的XID。

    (2)用户服务的 RM 向 TC 注册 分支事务,该分支事务在用户服务执行新增用户逻辑,并将其纳入 XID 对应全局
    事务的管辖。

    (3)用户服务执行分支事务,向用户表插入一条记录。

    (4)逻辑执行到远程调用积分服务时(XID 在微服务调用链路的上下文中传播)。积分服务的RM 向 TC 注册分支事
    务,该分支事务执行增加积分的逻辑,并将其纳入 XID 对应全局事务的管辖。

    (5)积分服务执行分支事务,向积分记录表插入一条记录,执行完毕后,返回用户服务。

    (6)用户服务分支事务执行完毕。

    (7)TM 向 TC 发起针对 XID 的全局提交或回滚决议。

    (8)TC 调度 XID 下管辖的全部分支事务完成提交或回滚请求。

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  • 点击蓝字 关注我们1、外库合作方管理不当其一,在选择外库合作方时引入竞争机制,合作前对... 其二,在签订存货外库租赁合同前,应充分考虑存货外库管理的各种风险因素与可以采取的防范措施,充分利用合作协议条款...
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    1、外库合作方管理不当

    其一,在选择外库合作方时引入竞争机制,合作前对候选方的资质、履约能力、行业评价、信誉度等进行全面的考察和风险评估,重点关注外库方业务类型,与企业是否存在竞争关系,权衡利弊,充分考虑对方是否存在履约风险,按公司规定程序和权限审批后择优选取。

    其二,在签订存货外库租赁合同前,应充分考虑存货外库管理的各种风险因素与可以采取的防范措施,充分利用合作协议条款约束合作方的行为,比如细化合作方的保管义务,明确其对托管物资丢失、损毁的赔偿标准与方式,强调委托方对托管物资所拥有的监督权等。

    其三,企业还应定期对合作方进行持续评估,评价服务质量,了解其财务状况、经营状况,业务范围是否变化等,淘汰不符合合作需求、不满足资质条件、存在较高履约风险的合作方,确保寄存物资的安全。

    2、外库存货出库管控不严

    其一,与托管方以书面形式明确托管物资出库必须有经委托方指定部门或人员批准的单据作为正式的发货指令,否则都属于托管方擅自挪用托管物资行为,将追究其法律责任。


    其二,企业业务部门应定期将发货记录与托管方记录核对,检查双方登记发出存货的品名、规格、数量等信息是否一致,以便及时发现记录差错或存货缺失。

    其三,财务部门也应加强对存货出入库等记账原始凭证单据与信息的核对确认,保证财务信息真实可靠。


    其四,必要时,委托方可自行聘用仓库保管员或派专人驻场监督,方便信息沟通、进行动态管理,确保信息的真实性、仓储存货的安全和完整。比如,企业规定凡是长期寄存超过一定金额且地理位置较远的外库必须派驻现场人员。


    其五,若条件允许,企业可与外库方协商同意后建立统一的仓储管理信息系统,这样企业可以通过该信息平台向外库合作方发送各类托管物资出、入库指令等,并通过该平台随时检查在库物资情况,大大提高外库管控力度。

    3、外库抽查盘点力度不够

    其一,原则上,外库存放物资的价值越高,盘点的力度就越大,同时也要兼顾考虑库房的地理位置等因素,确保规定的可操作性,比如交通不便的外库在安排盘点计划时可以适当减少抽查盘点的次数,但是必须保证全年一定的存货抽盘覆盖比例;


    其二,在安排盘点人员时,应充分考虑不相容职务分离,融入相互制约的内控理念,比如在条件允许的情况下,每次盘点必须保证企业有两人参与,其中一人作为监盘人员负责监督盘点是否按照计划实施,保证盘点结果的真实准确;

    其三,盘点结束后,盘点结果还应及时形成书面报告,对盘点过程中发现账实不符的情况,应及时查明原因,落实责任,按照规定权限报批后处理,并将盘点中发现的问题及时与托管方沟通,提出改进建议,监督其落实整改。

    微信号|kanhx666

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  • 营业转让协议书.doc

    2020-12-27 09:59:55
    营业转让协议书 ________(以下简称乙方) 双方兹就营业转让事宜,订立本协议,条件如下: 一、转让标的:甲方愿将独资设立,坐落______市___路___号的兴国商行,转让予乙方经营。 二、本件转让价格及其计算标准...
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    d8b1670a5852c5210e552c97822aeda9.png

    什么是分布式事务?

    分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。

    相较于非分布式系统的事务,分布式事务由于在多JVM中进行事务管理,无法直接通过控制提交来达到事务管理,所以在分布式事务中,我们引入了两段式提交协议,为了实现分布式事务,必须使用一种协议在分布式事务的各个参与者之间传递事务上下文信息,IIOP便是这种协议。这就要求不同开发商开发的事务参与者必须支持一种标准协议,才能实现分布式的事务。

    什么是两段式提交协议?

    阶段一:开始向事务涉及到的全部资源发送提交前信息。此时,事务涉及到的资源还有最后一次机会来异常结束事务。如果任意一个资源决定异常结束事务,则整个事务取消,不会进行资源的更新。否则,事务将正常执行,除非发生灾难性的失败。为了防止会发生灾难性的失败,所有资源的更新都会写入到日志中。这些日志是永久性的,因此,这些日志会幸免于难并且在失败之后可以重新对所有资源进行更新。

    阶段二:只在阶段一没有异常结束的时候才会发生。此时,所有能被定位和单独控制的资源管理器都将开始执行真正的数据更新。在分布式事务两阶段提交协议中,有一个主事务管理器负责充当分布式事务协调器的角色。事务协调器负责整个事务并使之与网络中的其他事务管理器协同工作。

    下面我们以TCC分布式事务处理订单支付为例详解分布式事务:

    cd0cf63a9d4bd6db6338153809a659aa.png

    在这个例子中,我们在订单支付后会有下面的动作:

    • 修改订单状态为已支付
    • 扣除库存
    • 增加会员积分
    • 创建销售出货单

    在这个过程中,每个微服务系统之间需要进行服务调用完成用于的订单支付,当系统完成支付动作后,会返回给用户订单信息。

    但是如果我们设计的微服务系统没有考虑到分布式事务的问题,那么在高并发的情况下,库存系统会出现库存数量异常,这样即使我们完成了这个订单,但是会出现卖出去的比库存多的情况,造成不必要的麻烦。

    这时我们需要使用分布式事务进行事务处理,那么我们该怎么实现分布式事务呢?

    第一阶段:Try

    代码:

    public 

    我们分别调用各个接口来修改个系统的状态

    28b09b7e455331d17b6e245f6b44fc36.png

    第二阶段:confirm

    这个时候,就需要依靠 TCC 分布式事务框架来推动后续的执行了。这里简单提一句,如果你要玩儿 TCC 分布式事务,必须引入一款 TCC 分布式事务框架,比如国内开源的 ByteTCC、Himly、TCC-transaction。

    如果你在各个服务里引入了一个 TCC 分布式事务的框架,订单服务里内嵌的那个 TCC 分布式事务框架可以感知到,各个服务的 Try 操作都成功了。

    此时,TCC 分布式事务框架会控制进入 TCC 下一个阶段,第一个 C 阶段,也就是 Confirm 阶段。

    库存服务也是类似的,你可以有一个 InventoryServiceConfirm 类,里面提供一个 reduceStock() 接口的 Confirm 逻辑,这里就是将之前冻结库存字段的 2 个库存扣掉变为 0。

    这样的话,可销售库存之前就已经变为 98 了,现在冻结的 2 个库存也没了,那就正式完成了库存的扣减。

    积分服务也是类似的,可以在积分服务里提供一个 CreditServiceConfirm 类,里面有一个 addCredit() 接口的 Confirm 逻辑,就是将预增加字段的 10 个积分扣掉,然后加入实际的会员积分字段中,从 1190 变为 1120。

    仓储服务也是类似,可以在仓储服务中提供一个 WmsServiceConfirm 类,提供一个 saleDelivery() 接口的 Confirm 逻辑,将销售出库单的状态正式修改为“已创建”,可以供仓储管理人员查看和使用,而不是停留在之前的中间状态“UNKNOWN”了。

    好了,上面各种服务的 Confirm 的逻辑都实现好了,一旦订单服务里面的 TCC 分布式事务框架感知到各个服务的 Try 阶段都成功了以后,就会执行各个服务的 Confirm 逻辑,完成所有业务逻辑的执行。

    362c37b57cf4a5633ebc34085b3ff6c5.png

    第三阶段:cancel

    当其中某一个服务出现异常,或者业务上不允许支付成功时,TCC事务框架会感知到,对整个TCC分布式事务进行回滚

    也就是说,会执行各个服务的第二个 C 阶段,Cancel 阶段。同样,为了实现这个 Cancel 阶段,各个服务还得加一些代码。

    首先订单服务,它得提供一个 OrderServiceCancel 的类,在里面有一个 pay() 接口的 Cancel 逻辑,就是可以将订单的状态设置为“CANCELED”,也就是这个订单的状态是已取消。

    库存服务也是同理,可以提供 reduceStock() 的 Cancel 逻辑,就是将冻结库存扣减掉 2,加回到可销售库存里去,98 + 2 = 100。

    积分服务也需要提供 addCredit() 接口的 Cancel 逻辑,将预增加积分字段的 10 个积分扣减掉。

    仓储服务也需要提供一个 saleDelivery() 接口的 Cancel 逻辑,将销售出库单的状态修改为“CANCELED”设置为已取消。

    然后这个时候,订单服务的 TCC 分布式事务框架只要感知到了任何一个服务的 Try 逻辑失败了,就会跟各个服务内的 TCC 分布式事务框架进行通信,然后调用各个服务的 Cancel 逻辑。

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    这样我们就完成了对分布式系统的事务架构。

    总结:

    在我们面试的时候,一定要找准分布式事务的重点在于事务的分段式提交,根据confirm 或是 cancel 来进行事务的提交或是回滚

    • 先是服务调用链路依次执行 Try 逻辑。
    • 如果都正常的话,TCC 分布式事务框架推进执行 Confirm 逻辑,完成整个事务。
    • 如果某个服务的 Try 逻辑有问题,TCC 分布式事务框架感知到之后就会推进执行各个服务的 Cancel 逻辑,撤销之前执行的各种操作。

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  • SyncML协议1.1中文版

    2008-08-27 18:27:13
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    22472ab6599a26740a6724400feb4998.png

    两阶段提交(2PC) 是 Oracle Tuxedo 系统提出的 XA 分布式事务协议的其中一种实现方式。

    一、关于 XA 分布式事务协议

    XA 分布式协议主要有两个角色:

    • 事务管理器(协调者) 事务管理器作为全局事务的协调管理者,与每个资源管理器通信,完成分布式事务的管理。
    • 资源管理器 (参与者) 资源管理器管理每个参与者的事务资源,其应该具有提交和回滚的能力,如数据库。

    XA 分布式协议制定的分段提交过程:

    • 第一阶段( prepare ) 第一阶段每个参与者准备执行事务并对需要的资源加锁,进入 ready 状态,并通知协调者已经准备就绪。
    • 第二阶段( commit ) 第二阶段当协调者确认每个参与者都 ready 后,通知参与者进行 commit 操作;如果有参与者 fail ,则发送 rollback 命令,各参与者做回滚。

    二、两阶段提交( 2PC )

    基于 XA 协议,有了两阶段提交的实现,在 JAVA 中可以使用基于两阶段提交的 atomikos 来进行分布式事务管理。

    理解起来其实很简单,下面就从 2PC 的不同阶段和不同的状态来分析它的执行过程:

    第一阶段

    • 各参与者都成功的情况

      1. 首先事务协调者向所有参与者发送 prepare 请求。
      2. 参与者开始执行各自的数据更新,写入各自的 Undo Log 和 Redo Log。
      3. 参与者执行成功后,暂时不提交事务,向协调者发送 Done 消息。
      4. 进入第二阶段。
    • 有参与者失败的情况

      在第一阶段,如果参与者在本地事务中执行失败,会向协调者发送 Fail 消息,协调者产生事务中断。

    • 事务中断

    任何一个参与者向协调者反馈了 Fail 消息,或者在等待超时之后,协调者不能接收到参与者的反馈响应,就会中断事务。

    步骤如下:

    1. 协调者向所有参与者发出 Rollback 请求。
    2. 参与者收到 Rollback 请求之后,会利用其在阶段一种记录的 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物执行期间占用的资源。
    3. 参与者在完成事物回滚之后,向协调者发送 Ack 消息。
    4. 中断事务

    第二阶段

    第二阶段中,如果所有参与者的都执行成功,则协调者下发 Commit 消息,参与者提交本地事务,释放锁住的资源,并向协调者发送 Ack 确认。

    当协调者受到所有的参与者确认消息后,整个分布式事务结束。

    三、总结

    基于以上,可以很容易理解 2PC 的执行过程,同时我们也注意到它存在的缺点:

    1. 对高并发不友好。 在分布式事务的执行过程中,存在多次通信,占用时间长,并且在这个过程中所有节点处于阻塞状态,每个参与者持有的资源始终要加锁。
    2. 单点故障。由上面可知协调者扮演着非常重要的角色,一旦协调者发生故障,参与者就会一直阻塞下去。尤其在第二阶段,协调者发生故障,那么所有的参与者还都处于锁定事务资源的状态中,而无法继续完成事务操作。
    3. 数据不一致。在第二阶段中,当协调者向参与者发送 commit 请求之后,发生了局部网络异常或者在发送 commit 请求过程中协调者发生了故障,就会导致只有一部分参与者接受到了commit 请求。而在这部分参与者接到 commit 请求之后就会执行 commit 操作,但是其他未接到 commit 请求的机器则无法执行事务提交,就导致了数据的不一致。

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