之前做 toC 的项目时，有做过一个分布式 db 的代理层，内部的很多东西都是很有意思。本来最初是想要做一个大表添加字段的工具，但做着做着，有同事提出能不能添加一些自动分表的功能，从这一步开始，就让这个项目从原本的工具，变成了一个代理层的分布式 db。大致的功能包含了一层双缓存（LRU 队列和 redis 缓存）、id 生成器（mysql 的自增 id 不利于分表扩容、使用指定主键，又一定程度降低了写入的效率）、分表代理（按主键 hash）、添加列（非锁表）、动态分表（非锁表）。开发过程中也遇到了一些痛点，本文的重点就放在分布式事务上面。
事务是本章的基础，假设对事务的概念还不是很清晰的朋友，请止步~~~
在分布式服务中，有着一个著名的 cap 理论，c - consistency（一致性）、a - availability（可用性）、p - partition tolerance（分区容错性）。简单介绍一下
一致性：一般我们指强一致性，即对于分布式中多节点，时刻均能保证每个节点上的数据完全一致
可用性：表示分布式集群对用户提供的服务状态，指时刻都能在用户容忍的时间内保证数据的处理和返回
分区容错性：指分布式集群中任何分区（节点）发生故障或由于网络的不稳定性，导致部分节点不可用，整个集群依然能提供可用的服务
一般（Eric Brewer）来讲，对于分布式的 cap 理论，我们无法全面满足所有的条件，仅仅能选择其中的两种作为需求去满足，在当下的一个业务性质开发中，我们往往是抛弃了强一致性，并在业务代码(大部分分布式代理已经支持)中，通过处理保证在一定的时间窗口中，数据的弱一致性。当然分布式的 db 这样的场景，我们当然是不能接受数据的不一致问题，所以必须保证其强一致性，同时，对于集群的可用性，我们也是不能接受某个时间段，db 的完全不可访问。所以在做的过程中，我们使用了 db-pxc 去解决分区容错性的问题，确保整个 db 集群的高可用。
进入正题，我们使用关系型数据库，难保一个业务逻辑中对多处数据进行修改，那就一定要确保事务性，但分布式事务就是一个不大不小的难题，不大是指业内其实已经有很成熟的方案，不小呢，是指无论是实现这个方案的成本，还是代价，都有可能是超乎想象的~
2pc 二阶段提交：顾名思义，将原本的 commit 分为两次任务，分别为预提交和提交，通讯方式可以用下图来概括
1，pre-commit 阶段
执行代理层机器作为协调者，对 key 进行分区后，对所有节点先发起预提交的申请，这时候在各个节点会尝试开启事务并执行各自的命令，将操作数据落到 undo 日志中，并根据写入情况返回 yes/no
2，do-commit 阶段
上一阶段如果有返回失败，即执行回退命令；如果均返回成功，则执行 commit 命令，各个节点会提交 commit 命令进行写数据到 redo 日志、脏页、binlog 中。到这里才算一个节点事务的真正结束，后返回给协调者 yes/no，并由协调 者确定是否进行回退
二阶段提交有一些致命的缺陷，比如假设在 do-commit 阶段中，协调者给第一个节点发送 commit 之后，服务异常导致协调者和第一个阶段执行完事后崩溃，就会导致整个集群中其他所有机器进行盲等的一种状态，同时恢复后进行重新选举也都无法恢复数据（因为所有的节点都不知道 pre-commit 的结果，只能进行 rollback），就会导致无法和已经执行 commit 的节点保持数据事务性。
在上述的原因下，提出了 3pc 三阶段提交的解决方案：在 pre-commit 阶段之前在添加一个 can-commit 阶段，不画图来阐述具体流程，每一步几乎与二阶段的提交类似。
1，can-commit 阶段
先征求所有节点是否能进行事务操作，返回 yes/no
2，pre-commit 阶段（与二阶段提交相同）
3，do-commit 阶段 （与二阶段提交相同）
三阶段提交的区别主要在于，参与者也存在一定的超时机制，当长时间未接受到协调者的执行，则默认失败，重新触发选举（这里降低了协调者异常后的盲等待时间）；添加 pre-commit 缓冲阶段，确保在 do-commit 阶段出现上述的情况后，其他所有阶段依然保留 can-commit 均成功的阶段，则恢复过来后可以重新尝试继续后续的两个阶段，确保数据的一致性。
开发中的痛点：分布式死锁问题，多段提交可以有效避免分布式死锁问题，但往往真正高并发下经常会导致 can-commit / pre-commit 阶段的回退，这种情况如果进行死锁等待，会直接影响到 db 的可用性的评估，所以之前直接使用鸵鸟方式，如果发生锁的抢占直接返回死锁报错。到项目完善一直没有找到一个更好的办法去解决，也就不了了之。有大神有解决方案的还请告知~~~