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8.1 背景概述

在单体数据库系统中，一个事务的执行是原子的。但在微服务架构和分布式数据库环境下，一个业务请求往往会涉及多个数据库节点 —— 这就带来了 分布式事务 的挑战。

如何保证多数据源操作的一致性？
如何处理中间失败、回滚和重试？
中间件如何协调事务边界与参与者？

本篇将详细介绍数据库中间件在分布式事务场景下的应对策略与实战实现方法。

8.2 分布式事务的基本定义

分布式事务：指在多个数据库或服务之间进行的跨节点事务，需要保证 ACID 特性 中的一致性（Consistency）和原子性（Atomicity）。

示例场景：

用户支付订单时：

• A 数据库扣减库存

• B 数据库记录订单

• C 数据库更新账户余额

如果任一节点失败，整体事务需回滚。

 8.3 常见的分布式事务解决方案对比

方案	优点	缺点	场景
2PC（两阶段提交）	实现简单，强一致性	阻塞、性能差	银行转账、金融核心
3PC（三阶段提交）	降低阻塞概率	复杂、实现成本高	高可靠交易
TCC（Try-Confirm-Cancel）	可编程控制资源预留	应用侵入强	电商下单、座位预订
本地消息表	高性能，异步一致	数据不一致风险	电商订单状态通知
可靠消息服务（MQ）	解耦、可扩展	引入消息中间件	大量异步业务
Saga 模式	易于实现补偿逻辑	数据补偿不彻底	微服务系统内聚业务

8.4 数据库中间件的事务协调器设计

数据库中间件一般提供如下两类事务支持：

✅ 本地事务（Local Transaction）

单个数据库节点内的事务，中间件仅需传递 BEGIN、COMMIT、ROLLBACK，无需协调。

✅ 全局事务（Distributed Transaction）

由中间件担任 全局事务协调器（Transaction Coordinator, TC）：

[Client]↓
[Middleware]→ 全局事务编号 TxID 生成→ 跟踪参与者（各分库）→ 执行两阶段提交协调

8.5 两阶段提交（2PC）在中间件中的实现

🧩 阶段一：Prepare 阶段

1. 中间件向所有数据库发送 PREPARE 指令

2. 所有分库写入日志并锁定资源

3. 返回是否准备成功

🧩 阶段二：Commit 阶段

• 若所有参与者返回成功 → 中间件广播 COMMIT

• 若任一失败 → 广播 ROLLBACK

❗️中间件处理细节：

• 设置超时机制防止阻塞

• 失败重试或写入失败日志供人工干预

• 每个阶段记录事务状态表（Tx Log）

 8.6 TCC 实现思路

TCC 模式由业务系统提供三种接口：

• Try：尝试预留资源（不提交）

• Confirm：真正提交操作

• Cancel：回滚资源

中间件作为 流程协调者，依赖业务方补偿逻辑。

[Client]↓
[Middleware]→ Try A, Try B, Try C↓→ All success→ Confirm A, Confirm B, Confirm C→ If any Try fails→ Cancel all executed Try

8.7 全局事务 ID 与参与者跟踪机制

中间件需对每一次全局事务进行唯一标识与参与记录：

{"tx_id": "global-20240517-984321","participants": [{"db": "shard01", "sql": "UPDATE t_user SET ..."},{"db": "shard02", "sql": "INSERT INTO t_order ..."}],"status": "PREPARED","retry_count": 0,"timeout_sec": 30
}

可持久化至数据库表或日志文件，供重试恢复。

8.8 分布式事务的性能优化策略

优化点	说明
异步提交	允许部分操作异步执行，提升吞吐
最小粒度锁定	减少资源等待冲突
事务分片执行	避免串行提交
延迟补偿 / Saga	异步补偿，牺牲一致性换高可用

8.9 实战建议与注意事项

• 💡 对于高性能场景，优先使用异步一致性方案（如 MQ + 补偿）

• 💡 不同模块事务逻辑要解耦，避免级联事务嵌套

• 💡 严格区分业务失败与系统异常，避免误触发回滚

• 💡 事务日志与状态应持久化，防止系统重启后丢失状态

 8.10 小结

本篇你学习了：

• 分布式事务的原理与常见方案（2PC、TCC、Saga 等）

• 数据库中间件中全局事务协调器的设计

• 分布式事务中的 TraceId、状态记录与重试机制

• 如何在性能与一致性之间做权衡