X/Open DTP：分布式事务模型

前言

分布式事务是指会涉及到操作多个数据库（或者提供事务语义的系统，如JMS）的事务。其实就是将对同一数据库事务的概念扩大到了对多个数据库的事务。

那么，为了保证分布式系统中事务操作的原子性，分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以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必须产生统一的结果（全部提交或全部回滚）。

通常把一个数据库内部的事务处理，如对多个表的操作，作为本地事务看待，数据库和JDBC的事务处理对象是本地事务，而分布式事务处理的对象是全局事务。

一、DTP

X/Open DTP（X/Open Distributed Transaction Processing Reference Model）是 X/Open 这个组织定义的一套分布式事务的标准，定义了如何在分布式、开放环境中执行事务处理，也就是了定义了规范和API接口，具体的由厂商进行实现。

X/OPen DTP 定义了四个组件：

AP（Application Program）：也就是应用程序，可以理解为使用 DTP 的程序；
RM（Resource Manager）：资源管理器，这里可以理解为一个DBMS系统，或者消息服务器管理系统，应用程序通过资源管理器对资源进行控制，资源必须实现XA定义的接口；
TM（Transaction Manager）：事务管理器，负责协调和管理事务，提供给AP应用程序编程接口以及管理资源管理器，是交易中间件，用它来通知数据库事务的开始、结束以及提交、回滚等；
CRM（通信资源管理器）：消息中间件；

其中，AP 可以和 TM 以及 RM 通信，TM 和 RM 互相之间可以通信，DTP模型里面定义了XA接口，TM 和 RM 通过XA接口进行双向通信。例如：TM 通知 RM 提交事务或者回滚事务，RM把提交结果通知给TM。AP 和RM 之间则通过 RM 提供的 Native API 进行资源控制，这个没有进行约定API和规范，各个厂商自己实现自己的资源控制，比如Oracle自己的数据库驱动程序。

下面一幅图说明了三者的关系：
X/Open DTP：分布式事务模型
其中在DTP定了以下几个概念：

事务：一个事务是一个完整的工作单元，由多个独立的计算任务组成，这多个任务在逻辑上是原子的。
全局事务：对于一次性操作多个资源管理器的事务，就是全局事务。
分支事务：在全局事务中，某一个资源管理器有自己独立的任务，这些任务的集合作为这个资源管理器的分支任务。
控制线程：用来表示一个工作线程，主要是关联AP,TM,RM三者的一个线程，也就是事务上下文环境。简单的说，就是需要标识一个全局事务以及分支事务的关系。

一般情况下，某一数据库无法知道其它数据库在做什么。因此，在一个DTP环境中，交易中间件是必需的，由它通知和协调相关数据库的提交或回滚。而一个数据库只将其自己所做的操作（可恢复）影射到全局事务中。

XA 就是 X/Open DTP 定义的交易中间件与数据库之间的接口规范（即接口函数），交易中间件用它来通知数据库事务的开始、结束以及提交、回滚等。

XA接口函数由数据库厂商提供。通常情况下，交易中间件与数据库通过XA 接口规范，使用两阶段提交来完成一个全局事务，XA规范的基础是两阶段提交协议。

二、XA规范

XA 就是 X/Open DTP 定义的 TM 与 RM 之间的接口规范（即接口函数）。XA 接口是双向的系统接口，在 TM 以及 RM 之间形成通信桥梁。

下图说明了事务管理器、资源管理器，以及典型JTA环境中客户端应用之间的关系：
X/Open DTP：分布式事务模型
上图中XA接口形成了事务管理器和资源管理器之间的通信桥梁。在此期间，要确保分布式事务正确完成，一种常用处理分布式一致性的算法就是两阶段提交协议（2PC），它是一种原子提交协议。

三、两阶段提交协议（2PC）

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，每个节点虽然可以知晓自己的操作时成功或者失败，却无法知道其他节点的操作的成功或失败。当一个事务跨越多个节点时，为了保持事务的ACID特性，需要引入一个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这些节点是否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)。

因此，二阶段提交的算法思路可以概括为：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是否要提交操作还是中止操作。

所谓的两个阶段是指：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、准备阶段

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”的状态。

如图所示：

可以进一步将准备阶段分为以下三个步骤：

1）协调者节点向所有参与者节点询问是否可以执行提交操作(vote)，并开始等待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：若成功这里其实每个参与者已经执行了事务操作）

3）各参与者节点响应协调者节点发起的询问。如果参与者节点的事务操作实际执行成功，则它返回一个”同意”消息；如果参与者节点的事务操作实际执行失败，则它返回一个”中止”消息。

2、提交阶段

如果协调者收到了参与者的失败消息或者超时，直接给每个参与者发送回滚(Rollback)消息；否则，发送提交(Commit)消息；参与者根据协调者的指令执行提交或者回滚操作，释放所有事务处理过程中使用的锁资源。(注意:必须在最后阶段释放锁资源)

接下来分两种情况分别讨论提交阶段的过程。

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：
X/Open DTP：分布式事务模型
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，并释放在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。

如果任一参与者节点在第一阶段返回的响应消息为”中止”，或者协调者节点在第一阶段的询问超时之前无法获取所有参与者节点的响应消息时：
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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）参与者节点利用之前写入的Undo信息执行回滚，并释放在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，取消事务。

不管最后结果如何，第二阶段都会结束当前事务。

3、两阶段提交协议中会遇到的一些问题

1 ) 同步阻塞问题。执行过程中，所有参与节点都是事务阻塞型的。当参与者占有公共资源时，其他第三方节点访问公共资源不得不处于阻塞状态。

2 ) 单点故障。由于协调者的重要性，一旦协调者发生故障。参与者会一直阻塞下去。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。（如果是协调者挂掉，可以重新选举一个协调者，但是无法解决因为协调者宕机导致的参与者处于阻塞状态的问题）

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，这回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出现了数据部一致性的现象。

4 ) 二阶段无法解决的问题：协调者再发出commit消息之后宕机，而唯一接收到这条消息的参与者同时也宕机了。那么即使协调者通过选举协议产生了新的协调者，这条事务的状态也是不确定的，没人知道事务是否被已经提交。

引用

* - 分布式事务
 * - XA
* - 2PC
https://www.cnblogs.com/wudimanong/p/10340948.html
http://www.hollischuang.com/archives/681
https://www.cnblogs.com/aigongsi/archive/2012/10/11/2718313.html
https://www.cnblogs.com/duanxz/p/4672708.html