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一、核心角色

• 协调者（Coordinator）：事务的发起者，负责决策提交或回滚。
• 参与者（Participants）：实际执行事务的资源管理器（如数据库、服务）。

二、流程详解

阶段一：准备阶段（Prepare Phase）

1. 协调者向所有参与者发送Prepare请求，附带事务内容（例如：“扣除A账户100元”）。
2. 参与者执行本地事务操作（但不提交），记录Undo/Redo日志（为回滚或重试做准备）。
3. 参与者反馈结果：
   • 同意：回复Yes（表示已准备好，保证能提交）。
   • 拒绝：回复No（可能因约束冲突、网络超时等）。

阶段二：提交/回滚阶段（Commit/Rollback Phase）

• Case 1: 所有参与者回复Yes
  1. 协调者发送Commit命令。
  2. 参与者完成本地提交，释放锁资源。
  3. 参与者回复Ack确认。
  4. 协调者在收到所有Ack后标记事务完成。
• Case 2: 任一参与者回复No或超时
  1. 协调者发送Rollback命令。
  2. 参与者利用Undo日志回滚，释放资源。
  3. 参与者回复Ack。
  4. 协调者标记事务终止。

三、关键示例

场景：从账户A向账户B转账100元（A和B位于不同数据库）。

• 协调者：转账服务。
• 参与者：数据库A（扣款）、数据库B（存款）。

执行流程：

1. Prepare阶段
   • 协调者问数据库A：“能否扣除100元？”
     • A检查余额≥100，锁定该行，记录日志，回复Yes。
   • 协调者问数据库B：“能否增加100元？”
     • B检查账户有效，记录日志，回复Yes。
2. Commit阶段
   • 协调者收到所有Yes，发送Commit。
   • A提交扣除操作，B提交增加操作。

若任一数据库在Prepare阶段失败（如A余额不足）：

• 协调者发送Rollback，A/B回滚操作，释放锁。

四、致命缺点

a) 同步阻塞（Blocking）

• 参与者在Prepare后进入阻塞状态，等待协调者指令。若协调者宕机，参与者资源被长期锁定（可能导致系统僵死）。

b) 单点故障（SPOF）

• 协调者宕机时：
  • 若在Prepare阶段：参与者无法得知最终决定，只能等待（或超时后自行回滚，破坏一致性）。
  • 若在Commit阶段：部分参与者可能已提交，导致数据不一致。

c) 数据不一致风险

• 网络分区时：协调者仅收到部分Yes，可能误判为全部同意（需依赖超时机制补救）。
• 部分Commit失败：某些参与者收到Commit后崩溃，未执行提交。

五、改进方案

• 超时机制：参与者等待超时后自动回滚（但无法完全避免不一致）。
• 三阶段提交（3PC）：引入CanCommit阶段和超时中断，减少阻塞时间（仍非完美）。
• 替代方案：TCC、SAGA等通过业务层补偿解决2PC的痛点。

六、适用场景

• 强一致性需求：如金融核心交易（容忍低性能，追求严格一致）。
• 短事务：长时间阻塞会加剧问题。

七、伪代码

1. 参与者（Participant）

public class Participant {private String id;private boolean prepared = false;private boolean committed = false;private Map<String, Integer> data;  // 模拟数据库（账户余额）public Participant(String id) {this.id = id;this.data = new HashMap<>();this.data.put("balance", 100);  // 初始余额100}/*** 准备阶段（Phase 1）** @param txId   事务ID* @param amount 操作金额（正数存款，负数扣款）* @return true/false 表示是否准备成功*/public boolean prepare(String txId, int amount) {try {// 检查业务约束（例如余额是否足够）if (data.get("balance") + amount >= 0) {prepared = true;    // 锁定资源，记录undo日志（伪代码）System.out.println("[Participant " + id + "] Prepared for TX " + txId);return true;} else {return false;}} catch (Exception e) {return false;   // 模拟失败（如超时、异常）}}/*** 提交阶段（Phase 2）*/public boolean commit(String txId, int amount) {if (!prepared) {return false;   // 未准备成功，拒绝提交}data.put("balance", data.get("balance") + amount);  // 执行提交committed = true;System.out.println("[Participant " + id + "] Committed TX " + txId);return true;}/*** 回滚阶段（Phase 2）*/public boolean rollback(String txId) {if (prepared && !committed) {prepared = false;   // 释放资源（伪代码）System.out.println("[Participant " + id + "] Rolled back TX " + txId);return true;}return false;}public int getBalance() {return data.get("balance");}}

2. 协调者（Coordinator）

public class Coordinator {private List<Participant> participants = new ArrayList<>();public void addParticipant(Participant participant) {participants.add(participant);}/*** 执行两阶段提交** @param txId       事务ID* @param operations 参与者操作映射* @return true/false 表示事务是否成功*/public boolean execute2PC(String txId, Map<Participant, Integer> operations) {// ----------- Phase 1: Prepare -----------List<Participant> preparedParticipants = new ArrayList<>();for (Map.Entry<Participant, Integer> entry : operations.entrySet()) {Participant p = entry.getKey();int amount = entry.getValue();if (!p.prepare(txId, amount)) {rollbackAll(txId, preparedParticipants);return false;}preparedParticipants.add(p);}// ----------- Phase 2: Commit -----------for (Map.Entry<Participant, Integer> entry : operations.entrySet()) {Participant p = entry.getKey();int amount = entry.getValue();if (!p.commit(txId, amount)) {System.out.println("[ERROR] Partial commit failed!");return false; // 部分提交失败（需人工干预）}}System.out.println("[Coordinator] TX " + txId + " successfully committed!");return true;}/*** 回滚所有已准备的参与者*/private void rollbackAll(String txId, List<Participant> participants) {for (Participant p : participants) {p.rollback(txId);}}}

3. 模拟运行（Main Class）

public class Main {public static void main(String[] args) {// 初始化协调者和参与者（模拟两个数据库）Coordinator coordinator = new Coordinator();Participant dbA = new Participant("DB-A");  // 初始余额100Participant dbB = new Participant("DB-B");  // 初始余额100coordinator.addParticipant(dbA);coordinator.addParticipant(dbB);// 模拟转账：A向B转账50（A扣50，B加50）Map<Participant, Integer> map = new HashMap<>();map.put(dbA, -50);  // A扣50map.put(dbB, 50);   // B加50boolean success = coordinator.execute2PC("TX-001", map);if (success) {System.out.println("Transaction succeeded!");System.out.println("A余额：" + dbA.getBalance());System.out.println("B余额：" + dbB.getBalance());} else {System.out.println("Transaction failed!");}}}

4. 关键问题模拟

// 1. 全部成功
[Participant DB-A] Prepared for TX TX-001
[Participant DB-B] Prepared for TX TX-001
[Participant DB-A] Committed TX TX-001
[Participant DB-B] Committed TX TX-001
[Coordinator] TX TX-001 successfully committed!
Transaction succeeded!
// 2. Prepare阶段失败（DB-B余额不足）
// 修改DB-B的初始余额为0
Participant dbB = new Participant("DB-B");
dbB.data.put("balance", 0); // 余额不足，无法扣款[Participant DB-A] Prepared for TX TX-001
[Coordinator] Participant failed to prepare. Aborting TX TX-001
[Participant DB-A] Rolled back TX TX-001
Transaction failed!

八、待改进问题

1. 协调者单点故障：需通过日志持久化 + 备用协调者恢复。
2. 网络超时：添加超时机制，避免无限阻塞。
3. 幂等性：参与者需支持重复提交/回滚（相同事务ID）。
4. 锁优化：长时间Prepare会阻塞其他事务，需优化锁粒度。

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总结

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