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application是什么意思(applicationprogram)

  前言
  通过对数据的垂直拆分或水平拆分后,我们解决了数据库容量、性能等问题,但是将会面临数据迁移和数据一致性的问题。
  在数据迁移方面,需要考虑如何快速迁移、平滑迁移、不停机的迁移等。待数据迁移完毕后,还需要校验数据的完整性。
  数据一致性方面,要根据的业务来判断是否要必要引入分布式事务,如果需要引入分布式事务,需要斟酌是采用XA,还是基于BASE的柔性事务。数据迁移
  数据迁移是很容易出故障的一个环节,需要考虑怎么更加平滑的迁移旧数据到新的数据库和系统,以及达到数据准确、快速迁移、减少停机、对业务的影响小等,特别是异构的数据结构情况下,难度更大。
  全量
  全量迁移的过程如下:业务系统停机。数据库迁移,校验数据一致性。然后业务系统升级,接入新的数据库。
  缺点:需要业务系统停机迁移时间较长,对业务影响较大。如果是异构数据的话,需要使用程序来处理,迁移时间更长。
  全量 增量
  全量 增量迁移的方式,需要依赖数据本身的创建时间,步骤如下:先同步数据到最近的某个时间戳(创建时间)。然后发布系统升级维护的通知。然后同步最近一段时间变化的数据。最后升级系统,接入新的数据库。
  全量 增量的同步相比全量同步的方式,大大的减少了系统停机的时间,对业务影响较小。
  binlog 全量 增量
  binlog 全量 增量是通过从数据库的主库或者从库解析和重新构造数据,实现复制。
  通常情况下都需要中间件等工具的支持,一般需要中间件等工具的支持。可以实现多线程、断点续传、全量和增量数据的同步,还可以实现自动扩容和缩容。
  常见的工具有:Canal、ShardingSphere-scaling等分布式事务
  XA分布式事务
  XA分布式事务,是数据库本身支持的协议,具备强一致性。
  XA分布式事务的组件:应用程序(Application Program, 简称AP): 用于定义事务边界,即事务的开始和结束,并且在事务边界内对资源进行操作。资源管理器(Resource Manager, 简称RM): 如数据库、文件系统,并且提供访问资源的方式。事务管理器(Transaction Manager, 简称TM): 负责分配事务唯一标识,监控事务的执行进度,并且负责事务的提交、回滚等。
  XA接口:xa_start 负责开启或者恢复一个事务分支xa_end 负责取消当前线程与事务分支的关联xa_prepare 询问RM是否准备好提交事务分支xa_commit 通知RM提交事务分支xa_rollback 通知RM回滚事务分支xa_recover 需要恢复的XA事务
  MySQL从5.0.3开始支持InnoDB引擎的XA分布式事务。
  完整的XA事务处理流程如下:
  主流的XA框架有:Atomikos、Narayana、Seata
  XA分布式事务存在的问题:同步阻塞:全局事务包含了多个独立的事务分支,这一组事务分支要么都不成功,要不都失败,各个分支的ACID特性共同构成了全局事务的ACID特性。
  如果对读操作很敏感,需要将数据库的隔离级别设置为SERIALIZABLE,性能特别的差。单点故障:TM存在单点故障,需要考虑TM高可用性。数据不一致:极端情况下,会出现事务失败问题,需要监控和人工处理。即二阶段commit请求后,发送网络故障,只有一部分RM收到请求,其他节点没有收到Commit请求的情况。
  柔性事务
  BASE的核心在于,保证系统基本可用的前提下,通过利用柔性状态(支付操作后不是支付成功,而是支付中状态),实现数据的最终一致性,如下:基本可用(Basically available),分布式事务参与方不一定同时在线。柔性状态(Soft state), 允许系统状态更新有一定的延迟,出现一些中间状态,这个延迟对客户来说不一定能够察觉。最终一致性(Eventually consistent),通常是通过消息传递的方式保证系统的最终一致性。
  柔性事务核心理念是通过业务逻辑将互斥锁操作从RM层上升到业务层,通过放宽对强一致性的要求,来换取系统吞吐量的提升。
  BASE柔性事务常见模式TCC: 通过手动补偿处理AT: 通过自动补偿处理
  TCC介绍
  TCC模式即将每个服务业务操作分成两个阶段,第一个阶段检查并预留相关资源,第二个阶段根据所有服务业务的try状态来操作,如果都成功,则进行Confirm操作,如果任意一个Try发送错误,则全部Cancel。Try:准备操作,完成所有的业务检查,预留业务资源。Confirm:真正执行的业务逻辑,不做任意的业务检查,只使用Try阶段预留的业务资源。因此Try操作成功,Confirm必须能成功。同时,Confirm操作必须保证冥等性,保证一笔分布式事务能切只能成功一次。Cancel:释放Try阶段预留的业务资源,同样Cancel操作也必须满足冥等性。
  TCC模型实际是通过业务分解来实现分布式事务,对业务有较强的侵入性。
  TCC模型需要注意的地方:允许空回滚,即try没有完成资源预留,允许短路操作。防悬挂控制,即需要保证,cancel必须在try之后才执行。冥等性设计,即需要保证confirm和cancel需要保证冥等性,防止网络因素导致数据混乱。
  AT
  AT模式就是两阶段提交,自动生成反向SQL,当发生异常的时候,通过反向SQL回滚数据。
  Seata框架对AT的支持如下:
  第一阶段,业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交,释放本地锁和连接资源。第二阶段,提交异步化,非常快速的完成,回滚的话通过一阶段的回滚日志进行反向补偿。
  柔性事务下的事务特性原子性:正常情况下保证一致性:某个时间点,数据存在不一致,但是最终是一致的。隔离性:某个时间点,A能读到B事务未提交的结果,即会脏读现象。持久性:和本地事务一样,只要commit则数据就会被持久化。总结
  分布式事务主要目的是解决数据一致性问题,XA强一致,但是吞吐量太低,不利于高并发场景。柔性事务不保证强一致性,但是通过补偿实现最终一致性,常见的补偿有重试补偿、调度补偿、人工补偿等。
  作者:threadxu链接:https://juejin.cn/post/6933003178661462023来源:掘金

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