面试题：分布式系统中常见的分布式事务模型有哪些，它们如何保障数据一致性？

Question

请阐述如两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）以及TCC（Try - Confirm - Cancel）等常见分布式事务模型的工作原理，并分析它们在维持数据一致性方面各自的优势和局限性。

Answer 1

两阶段提交（2PC）

1. 工作原理：
   • 准备阶段（投票阶段）：协调者向所有参与者发送事务内容，询问是否可以提交事务。参与者执行事务操作，但不提交，记录undo和redo日志，然后向协调者反馈是否准备好提交。
   • 提交阶段（执行阶段）：如果所有参与者都反馈准备好提交，协调者发送提交指令，参与者正式提交事务；如果有任何一个参与者反馈不能提交，协调者发送回滚指令，参与者回滚事务。
2. 优势：
   • 简单易懂：实现逻辑相对清晰，在很多场景下能较好保证数据一致性。
   • 广泛应用：是一种较为经典的分布式事务处理方式，被很多数据库和中间件采用。
3. 局限性：
   • 单点故障：协调者一旦出现故障，整个分布式事务无法继续进行，可能导致事务长时间悬而不决。
   • 同步阻塞：在准备阶段到提交阶段，参与者一直处于阻塞状态，资源被占用，影响系统并发性能。
   • 数据不一致风险：在提交阶段，如果协调者发送的指令部分参与者未收到，可能导致部分提交，部分回滚，出现数据不一致。

三阶段提交（3PC）

1. 工作原理：
   • CanCommit阶段：协调者向参与者询问是否可以开始事务操作，参与者根据自身状态回复是否可以。
   • PreCommit阶段：若所有参与者都回复可以，协调者向参与者发送预提交指令，参与者执行事务操作，记录日志，但不提交。然后向协调者反馈是否预提交成功。
   • DoCommit阶段：如果所有参与者预提交成功，协调者发送提交指令，参与者正式提交事务；若有参与者预提交失败，协调者发送回滚指令，参与者回滚事务。
2. 优势：
   • 减少单点故障影响：引入了预提交阶段，在协调者故障恢复后，可根据预提交状态继续执行事务，一定程度减少了事务悬而不决的时间。
   • 降低同步阻塞：相比2PC，在CanCommit阶段参与者可以正常处理其他请求，减少了阻塞时间，提高系统并发性能。
3. 局限性：
   • 依然存在不一致风险：虽然概率降低，但在网络分区等极端情况下，还是可能出现数据不一致。
   • 实现复杂：相比2PC，增加了一个阶段，实现和维护成本更高。

TCC（Try - Confirm - Cancel）

1. 工作原理：
   • Try阶段：主要是对业务系统做检测及资源预留，不做真正的业务操作。例如在转账场景中，冻结账户金额。
   • Confirm阶段：在Try成功后，执行真正的业务操作，如转账场景中，完成账户间资金转移。
   • Cancel阶段：若Try成功但Confirm失败，执行回滚操作，如解冻之前冻结的金额。
2. 优势：
   • 性能较好：不需要长时间锁定资源，允许并发执行，提高系统性能。
   • 灵活性高：业务开发人员可根据具体业务逻辑实现Try、Confirm和Cancel操作，适合复杂业务场景。
3. 局限性：
   • 开发成本高：每个业务操作都需要实现Try、Confirm和Cancel三个接口，对开发人员要求较高。
   • 数据一致性依赖业务实现：如果Cancel实现不当，或者在Confirm和Cancel之间出现网络问题，可能导致数据不一致。