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. 分布式事务解决方案

2.1 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：

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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();}
}

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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;}}
}

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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"));}
}

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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: FAILURE

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5. 关键点说明

1. 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。

2. 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。

3. 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）。

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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。

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