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引言：分布式事务的挑战

在分布式系统中，数据和服务往往分布在多个节点上。例如，一个电商下单操作可能涉及订单服务、库存服务和支付服务，这三个服务需要协同完成一个事务：要么全部成功，要么全部失败。这种跨服务的原子性操作需求，催生了分布式事务协议，而其中最经典的方案之一便是两阶段提交协议（2PC, Two-Phase Commit Protocol）。

尽管2PC存在诸多争议（如性能问题、单点故障），但它仍然是理解分布式一致性的基石。

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一、2PC的核心原理

1. 角色定义

• 协调者（Coordinator）：事务的发起者，负责决策事务的提交或回滚。
• 参与者（Participant）：事务的执行者，负责本地事务操作并响应协调者的指令。

2. 两阶段流程

阶段1：准备阶段（Prepare Phase）

1. 协调者向所有参与者发送CanCommit?请求，并等待响应。
2. 参与者执行本地事务操作（不提交），记录Undo（回滚）和Redo（重做）日志，锁定资源。
3. 参与者根据执行结果回复协调者：
   • Yes：本地事务可提交。
   • No：本地事务无法提交（如资源不足、违反约束）。

阶段2：提交阶段（Commit Phase）

1. 协调者根据参与者响应决定事务命运：
   • 所有参与者回复Yes：协调者发送Commit命令。
   • 任一参与者回复No：协调者发送Rollback命令。
2. 参与者根据指令执行操作：
   • Commit：提交事务，释放资源锁。
   • Rollback：回滚事务，利用Undo日志恢复数据。

3. 事务日志的持久化

• 协调者需在发送指令前将事务状态（Commit/Rollback）写入持久化日志。
• 参与者需在Prepare阶段完成后持久化本地事务状态，确保宕机后能恢复。

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二、2PC的致命缺陷

尽管2PC提供了强一致性保证，但其设计存在显著问题：

1. 同步阻塞（Blocking Problem）

• 参与者在Prepare阶段锁定资源后，必须等待协调者的最终指令。若协调者宕机或网络分区，参与者将无限期阻塞，导致系统整体可用性下降。
• 案例：在电商场景中，若库存服务锁定商品后因协调者故障无法提交，用户将无法购买该商品。

2. 单点故障（Single Point of Failure）

• 协调者宕机时：
  • 若在Prepare阶段宕机，参与者因未收到指令而持续阻塞。
  • 若在Commit阶段宕机，部分参与者可能已提交，导致数据不一致。
• 解决方案：通过协调者集群（如Paxos选主）和日志冗余，但复杂度陡增。

3. 数据不一致（Inconsistency）

• 在极端情况下（如协调者与部分参与者同时宕机），可能出现部分提交：
  • 参与者A收到Commit并提交。
  • 参与者B未收到Commit，最终回滚。
• 此时系统处于不一致状态，需人工介入修复。

4. 性能瓶颈

• 两轮网络通信（Prepare + Commit）增加延迟。
• 资源锁竞争：长事务可能引发死锁或并发性能下降。

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三、2PC的容错机制

1. 超时中断与自动回滚

• 参与者超时：若参与者在Prepare阶段后未收到协调者指令，可主动回滚事务。
• 协调者超时：若协调者在Commit阶段未收到参与者ACK，需根据日志重试或标记事务为“可疑状态”。

2. 协调者日志恢复

• 协调者需持久化事务状态（如Prepared、Committing、Aborting），重启后根据日志恢复未完成的事务。
• 日志设计：通常采用WAL（Write-Ahead Logging）技术，确保日志写入先于指令发送。

3. 人工干预与补偿

• 对于不一致的事务，需提供工具查询事务状态，并手动触发补偿操作（如反向转账）。

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四、2PC vs. 其他协议

协议	一致性	性能	复杂度	适用场景
2PC	强一致性	低	中	传统数据库、短事务
3PC	弱强一致性	中	高	减少阻塞，但实现复杂
TCC	最终一致性	高	高	高并发、需业务补偿
Saga	最终一致性	中	中	长事务、跨服务流程