場景十：分佈式數據管理問題 分佈式事務和分庫分表方法介紹與實踐經驗分享
目錄
分庫分表
爲什麼分片
分庫分表策略
按照指定字段區間，按照查詢維度來，儘量使得查詢落在單庫單表上，如時間段、ID段、區域等
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按指定維度取模
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一致性哈希進行分片
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環形Hash 空間
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把數據通過一定的Hash算法處理後映射到環上
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機器的添加
機器的刪除
平衡性
平衡性- 虛擬節點
映射關係
相對均衡
進一步優化均衡
二次Hash，把負載大的節點再拆分後，對Hash值再進行二次Hash對應到拆分後的表上
分佈式事務五種方法
爲服務中數據存儲層一致性如何做到？
五種分佈式事務解決方案，按出現時間順序進行講解
兩階段提交 2PC
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例子
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2PC流程
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應用場景相對較少了，主要超時機制影響體驗
TCC操作
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例子
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總結
- 複雜場景下不推薦使用，逆向邏輯很複雜
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只有非常簡單的場景，非常容易提供回滾時使用
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本地消息表
來源於早一代的支付公司，如ebay、支付寶。
設計思想：將遠程分佈式事務拆分成一系列的本地事務
轉賬例子
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本地插入消息表
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本地消息表
通過本地事務繞過遠程事務
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第二步執行失敗怎麼處理？
再次重試，直到加成功爲止，比如數據庫故障導致的臨時不成功。真實場景下第一步回滾很困難
業務導致的失敗，比如對方賬戶銷戶，這需要通過一定的業務機制結合人工進行處理。
有些情況不一定在系統中實現，比如流單，有時可以從業務上解決比如贈送優惠券進行用戶補償等。
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總結
比較經典的解決方案，依賴關係型數據庫，存在吞吐量和性能方面的瓶頸
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MQ非事務消息
- 示例 僞代碼
public void trans(){
try{
//1.操作數據庫
bool result= dao.update(model);//操作數據庫失敗，會拋出異常
//2.如果第一步成功，則操作消息隊列投遞消息
}catch(Exception ex){
}
}
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總結
缺點：MQ的可靠性，消息延遲、擠壓、丟失
做到冪等性避免消息重複消費
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MQ事務消息
新出現的解決方案
本地成功後修改消息狀態爲可投遞
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總結
2018年主流開源MQ都沒有實現對事務消息的支持
2019年RocketMQ等開源出來了事務性消息，雖然社區比較活躍，但建議核心流程暫時先不要使用事務型MQ。非核心業務可以嘗試。
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分佈式事務的最佳實踐
本章小結
- 分庫分表的常用手段：指定字段區間、按指定維度取模、一致性哈希進行分片
- 介紹分佈式事務的五種方法：兩階段提交、TCC、本地消息表、MQ（非事務）、MQ（事務）
- 分佈式事務的最佳實踐介紹