分布式场景

事务是恢复和并发控制的基本单位，事务有四个特性（ACID），原子性（Atomicity），一致性（Consistency），隔离性（Isolation），持久性（Durability）。

什么是事务？

由一组跨家族的操作构成的可靠、独立的工作单元

全局事务• 由全局事务管理器全局管理 

事务管理器• 管理全局事务状态与参与的资源，协 同资源的一致提交/回滚 

TX协议• 应用与应用服务器与事务管理器的接口 

XA协议• 全局事务管理器与资源管理器的接口 

组成部分

XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范。XA规范主要定义了（全局）事务管理器（TM） 和（局部）资源管理器（RM)之间的接口。主流的关系型数据库产品都是实现了XA接口的

XA接口是双向的系统接口，在事务管理器（TM）以及一个或多个资源管理器（RM）之间形成通信桥梁。 

XA之所以需要引入事务管理器是因为，在分布式系统中，从理论上讲两台机器理论上无法达成一致的状态，需要引入一个单点进行协调

由全局事务管理器管理和协调的事务，可以跨越多个资源（如数据库或JMS队列）和进程。全局事务管理器一般使用XA二阶段提交协议与数据库进行交互。 

XA

分布式事务解决方案1

阶段1：CanCommit1、协调者向参与者发出CanCommit请求，询问是否可以提交事务，并等待所有参与者答复。2、参与者收到CanCommit请求后，如果认为可以执行事务操作，则反馈YES，否则反馈NO

阶段2：PreCommit　1、所有参与者均反馈YES，即执行事务预提交。2、任何一个参与者反馈NO，或者等待超时后协调者尚无法收到所有参与者的反馈，即中断事务。 

阶段3：do Commit1、所有参与者均反馈Ack响应，即执行真正的事务提交。2、任何一个参与者反馈NO，或者等待超时后协调者尚无法收到所有参与者的反馈，即中断事务。 

3pc

分布式事务解决方案2

Try-Confirm-Cancel

TCC事务、补偿型 

分布式事务解决方案3

异步确保型

分布式事务解决方案4

微信支付

最大努力通知型 

分布式事务解决方案5

锁定事务单元（lock）确认事务模块状态(confirm)通知事务(notify)

定义

LCN 并不生产事务，LCN 只是本地事务的协调工TX-LCN 定位于一款事务协调性框架，框架其本身并不操作事务，而是基于对事务的协调从而达到事务一致性的效果

框架定位

TX-LCN框架 

Seata框架 

常用的分布式框架

分布式事务

1.访问频率高

2.更改频率低

3.一致性要求不高

1.什么情况下使用缓存

Miss率 = 没有从缓存中读取的次数 / (总读取次数[从缓存中读取次数 + 从慢速设备上读取的次数]) 

命中率 = 从缓存中读取次数 / (总读取次数[从缓存中读取次数 + 从慢速设备上读取的次数])

缓存命中率

FIFO（First In First Out） ：先进先出算法，即先放入缓存的先被移除

LRU（LeastRecentlyUsed） ：最久未使用算法，使用时间距离现在最久的那个被移除

LFU（Least Frequently Used） ：最近最少使用算法，一定时间段内使用次数（频率）最少的那个被移除

TTL（Time To Live ）存活期，即从缓存中创建时间点开始直到它到期的一个时间段（不管在这个时间段内有没有访问都将过期

TTI（Time To Idle）空闲期，即一个数据多久没被访问将从缓存中移除的时间。

移除策略

2.重要指标

弱一致性，基于缓存本身的失效机制 

优点：实现简单，无须引入额外逻辑

缺点：有一定延迟，存在缓存击穿/雪崩问题 

1.数据允许短期时间不一致(采用过期时间策略)

最终一致性，采用任务调度框架，按照一定频率更新 

优点：不影响正常业务

缺点：不保证一致性，依赖定时任务

2.定时任务跑数据

更新数据库同时更新缓存，使用缓存工具类和或编码实现

优点：数据实时同步更新，保持强一致性 

缺点：代码耦合，对业务代码有侵入性 

3.实时更新(同步调用redis操作方法)

准一致性，更新数据库后，异步更新缓存，使用观察者模式/发布订阅/MQ实现；

优点：数据同步有较短延迟 ，与业务解耦 

缺点：实现复杂，架构较重 

4.准实时更新(mq)

双删(先删除缓存，再更新数据库，再删缓存（双删，第二次删可异步延时）

5.缓存数据更新策略

3.缓存过期和一致性

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期） ，这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力

缓存击穿

缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库

缓存雪崩

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大

缓存穿透 

分布式缓存

1.过期时间设置为随机数，防止在某个时间段集中过期造成缓存雪崩

2.加锁限流(对某个key只是让一个线程进行加锁和写缓存)

3.布隆过滤器防止缓存穿透

4.假key也设置进去到redis

5.缓存数据被动失效改为主动失效

6.缓存预热，提前将数据存取到redis

解决方案

优点:简单可靠

缺点:性能差，无法适应高并发场景；容易出现死锁的情况；无法优雅的实现阻塞式锁； 

1.mysql

使用Setnx和lua脚本机制实现，保证对缓存操作序列的原子性

性能好 

实现相对较复杂有出现死锁的可能性；无法优雅的实现阻塞式锁

2.redis

基于zk的节点特性以及watch机制实现； 

性能好，稳定可靠性高，能较好的实现阻塞式锁； 

实现相对复杂 

getLock

删除节点，这个zkclient关闭

unlock

实现细节：

3.zookeeper

实现方案

分布式锁

分布式