分布式事务之2PC两阶段提交
1. 分布式事务概述1.1 问题背景
在分布式系统中，业务操作可能跨越多个服务或数据库（如订单服务、库存服务、支付服务），传统单机事务（ACID）无法满足跨网络节点的数据一致性需求。
[*]网络不可靠：服务间调用可能失败或超时。
[*]数据一致性：不同节点间的状态需最终一致。
[*]性能与可用性：避免长时间锁资源导致系统阻塞。
分布式事务的核心目标是确保 跨服务/数据库的操作要么全部成功，要么全部回滚。
2. 两阶段提交（2PC）
原理
[*]阶段一（Prepare）：协调者询问所有参与者是否可提交，参与者锁定资源并返回“同意”或“拒绝”。
[*]阶段二（Commit/Rollback）：若所有参与者同意，协调者发送提交命令；否则发送回滚命令。
以下是一个简化的 Java 两阶段提交（2PC） 具体实现示例，包含协调者（Coordinator）和参与者（Participant）的核心逻辑。代码通过模拟数据库操作展示2PC的关键流程：
1. 参与者（Participant）实现
每个参与者代表一个独立的数据库或服务，需支持准备（Prepare）、提交（Commit）、回滚（Rollback）操作。
import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
/**
* 参与者（如数据库或服务）
*/
public class Participant {
private String name; // 参与者名称（如"DB1"）
private AtomicBoolean prepared = new AtomicBoolean(false);// 准备状态
private AtomicBoolean committed = new AtomicBoolean(false); // 提交状态
public Participant(String name) {
this.name = name;
}
/**
* 阶段一：准备操作（锁定资源）
* @return true表示准备成功，false表示失败
*/
public boolean prepare() {
try {
// 模拟资源锁定，实际可能为操作数据库
System.out.println(name + ": Trying to prepare...");
Thread.sleep(100);// 模拟网络延迟
boolean success = Math.random() > 0.2;// 80%概率成功
if (success) {
prepared.set(true);
System.out.println(name + ": Prepared successfully.");
return true;
} else {
System.out.println(name + ": Prepare failed.");
return false;
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
return false;
}
}
/**
* 阶段二：提交操作
*/
public void commit() {
if (prepared.get()) {
// 实际提交事务（如更新数据库）
committed.set(true);
System.out.println(name + ": Committed.");
} else {
System.out.println(name + ": Cannot commit without preparation.");
}
}
/**
* 阶段二：回滚操作
*/
public void rollback() {
if (prepared.get()) {
// 实际回滚事务（如恢复数据）
prepared.set(false);
System.out.println(name + ": Rolled back.");
} else {
System.out.println(name + ": No need to rollback.");
}
}
// 检查是否已提交
public boolean isCommitted() {
return committed.get();
}
}2. 协调者（Coordinator）实现
协调者负责管理所有参与者，驱动两阶段提交流程。
import java.util.List;
/**
* 协调者（事务管理器）
*/
public class Coordinator {
private List<Participant> participants;
public Coordinator(List<Participant> participants) {
this.participants = participants;
}
/**
* 执行两阶段提交事务
* @return true表示事务成功提交，false表示失败
*/
public boolean executeTransaction() {
System.out.println("===== Phase 1: Prepare =====");
boolean allPrepared = participants.stream()
.allMatch(Participant::prepare);
System.out.println("===== Phase 2: Commit/Rollback =====");
if (allPrepared) {
participants.forEach(Participant::commit);
System.out.println("Transaction committed successfully.");
return true;
} else {
participants.forEach(Participant::rollback);
System.out.println("Transaction rolled back due to failures.");
return false;
}
}
}3. 客户端测试代码
模拟包含两个参与者的分布式事务场景。
import java.util.Arrays;
public class TwoPhaseCommitDemo {
public static void main(String[] args) {
// 创建两个参与者（如数据库DB1和DB2）
Participant db1 = new Participant("DB1");
Participant db2 = new Participant("DB2");
// 创建协调者并关联参与者
Coordinator coordinator = new Coordinator(Arrays.asList(db1, db2));
// 执行两阶段提交事务
boolean success = coordinator.executeTransaction();
// 输出最终状态
System.out.println("\nFinal Status:");
System.out.println("DB1 Committed: " + db1.isCommitted());
System.out.println("DB2 Committed: " + db2.isCommitted());
System.out.println("Transaction Result: " + (success ? "SUCCESS" : "FAILURE"));
}
}4. 运行结果示例
成功场景（所有参与者准备成功）
===== Phase 1: Prepare =====
DB1: Trying to prepare...
DB1: Prepared successfully.
DB2: Trying to prepare...
DB2: Prepared successfully.
===== Phase 2: Commit/Rollback =====
DB1: Committed.
DB2: Committed.
Transaction committed successfully.
Final Status:
DB1 Committed: true
DB2 Committed: true
Transaction Result: SUCCESS失败场景（某一参与者准备失败）
===== Phase 1: Prepare =====
DB1: Trying to prepare...
DB1: Prepared successfully.
DB2: Trying to prepare...
DB2: Prepare failed.
===== Phase 2: Commit/Rollback =====
DB1: Rolled back.
DB2: No need to rollback.
Transaction rolled back due to failures.
Final Status:
DB1 Committed: false
DB2 Committed: false
Transaction Result: FAILURE5. 关键点说明
[*]阶段一（Prepare）
[*]协调者询问所有参与者是否可以提交。
[*]参与者锁定资源并记录操作日志。
[*]任一参与者失败则整个事务回滚。
[*]阶段二（Commit/Rollback）
[*]若所有参与者准备成功，协调者发送提交命令。
[*]若任一参与者失败，协调者发送回滚命令。
[*]代码简化说明
[*]实际应用中需处理网络超时、重试和持久化日志。
[*]分布式场景下需使用RPC或HTTP替代本地方法调用。
[*]生产环境建议使用成熟的XA协议实现（如Atomikos、Narayana）。
6. 2PC的局限性
[*]同步阻塞：参与者在Prepare阶段后需阻塞等待协调者指令。
[*]单点故障：协调者宕机可能导致事务悬挂。
[*]数据不一致：协调者与参与者在Commit阶段同时宕机时，可能部分提交。
关注微信公众号，查看更多技术文章。
来源：程序园用户自行投稿发布，如果侵权，请联系站长删除
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！
页:
[1]