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什么情况下需要使用分布式事务有哪些方案

SpringCloud 面试题, 什么情况下需要使用分布式事务,有哪些方案?

SpringCloud 面试题, 什么情况下需要使用分布式事务,有哪些方案?

QA

Step 1

Q:: 什么情况下需要使用分布式事务?

A:: 分布式事务通常在多个微服务或应用需要在同一个业务逻辑中跨多个数据库或资源进行一致性操作时使用。例如,在一个订单系统中,当订单服务和支付服务分属不同数据库时,需要确保订单创建和支付操作要么都成功,要么都失败,否则系统的数据会不一致。

Step 2

Q:: 分布式事务有哪些常见解决方案?

A:: 常见的分布式事务解决方案包括:1. 两阶段提交(2PC):协调者首先准备所有参与者进行事务提交,待所有参与者都准备好后,再通知提交或回滚。2. 本地事务 + 最终一致性(TCC):通过补偿事务来保证最终一致性。3. Saga 模式:将长事务拆分为多个短事务,确保每个事务的成功或补偿。4. 可靠消息最终一致性:通过消息队列将事务操作拆分并异步执行,确保最终一致性。

Step 3

Q:: 什么是两阶段提交(2PC)?

A:: 两阶段提交是一种确保分布式系统中事务一致性的协议。在第一阶段(准备阶段),事务协调者要求所有参与者预提交事务操作,并锁定必要资源。在第二阶段(提交阶段),如果所有参与者都同意提交,协调者会通知所有参与者正式提交事务;如果有任何参与者拒绝提交,协调者则会通知所有参与者回滚事务。

Step 4

Q:: 什么是Saga模式?

A:: Saga模式是一种分布式事务管理方式,它将一个长事务分解为一系列的短本地事务。每个本地事务完成后,Saga会触发下一个本地事务。如果任何一个本地事务失败,Saga会执行相应的补偿事务以撤销之前已经完成的操作,保证系统的一致性。Saga模式适用于需要处理长事务、异步操作且可以容忍短暂不一致的场景。

Step 5

Q:: TCC(Try-Confirm-Cancel)模式是什么?

A:: TCC模式是一种分布式事务解决方案,通过为每个操作定义三个步骤:Try、Confirm 和 Cancel。Try 阶段预留资源,Confirm 阶段正式提交操作,Cancel 阶段回滚操作。TCC 可以确保操作的一致性,并在失败时通过 Cancel 阶段撤销之前的操作。

用途

分布式事务主要用于微服务架构中,确保跨多个服务或数据库的操作能够保持数据一致性。在实际生产环境中,随着微服务的推广,很多企业系统需要在跨多个子系统的操作中确保事务一致性,特别是金融、支付、电商等高一致性要求的场景。因此,分布式事务成为了面试中的一个重要考点,旨在考察候选人对微服务架构、分布式系统设计的理解,以及解决实际分布式一致性问题的能力。\n

相关问题

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什么是CAP理论?

CAP理论是分布式系统中的一个基本概念,指出在分布式数据存储中,Consistency(一致性)、Availability(可用性)和 Partition tolerance(分区容错性)三者不能同时兼顾。通常必须在一致性和可用性之间进行权衡。

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如何处理微服务间的数据一致性?

微服务间的数据一致性可以通过多种方式处理,如基于事件的异步消息机制、分布式事务(如Saga、TCC、2PC)、定期数据对账和补偿机制等。不同的业务场景会选择不同的一致性处理方式,以平衡性能与数据一致性。

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什么是幂等性?为什么在分布式系统中幂等性很重要?

幂等性是指一个操作无论执行多少次,最终的结果都是相同的。在分布式系统中,由于网络故障或重试机制,可能会出现同一个请求被重复处理的情况,因此保证操作的幂等性可以避免数据的重复操作和不一致。

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什么是事务的隔离级别?

事务的隔离级别定义了多个事务同时执行时相互隔离的程度。常见的隔离级别包括:读未提交(Read Uncommitted)、读已提交(Read Committed)、可重复读(Repeatable Read)和串行化(Serializable)。较高的隔离级别通常会减少并发性,增加锁定和等待时间。

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什么是消息队列的幂等性处理?

在消息队列中,幂等性处理是指消费者在处理消息时,无论消息被多次消费,最终结果都是相同的。这可以通过唯一键约束、数据库的去重操作或业务逻辑中的重复判断来实现。幂等性处理对于确保消息系统的可靠性和数据一致性至关重要。