1. 概述

老话说的好：人不可貌相，海水不可斗量。以貌取人是非常不好的，我们要平等的对待每一个人。

言归正传，今天我们来聊一下分布式全局 ID 与分布式事务。

2. 分布式全局ID

2.1 分布式数据库引发的问题

在数据库中，每个表都有一个主键（ID），用于作为一条数据的唯一标识。

在单体数据库中，大多数时候，我们会采用主键自增的方式生成 ID。

但在分布式的数据库中，使用了分库分表后，数据会被分配到多个表中，这时再用主键自增的方式就不合适了，每张表的 ID 都是从 0 开始自增，多个表中会出现重复的 ID，从而引发业务问题。

2.2 分布式全局ID的常用策略

2.2.1 UUID

UUID 我们再熟悉不过了，即使是单体数据库，我们也常常会使用 UUID 作为 ID 的值。

UUID的好处是使用简单，一句Java代码就能简单的生成，而且保证绝对全局唯一。

UUID也有不好的地方，一个是长度较长，至少需要32位，而且只是单纯的ID，没有实际意义，也不能作为排序的依据。

之前介绍过的 MyCat 和 ShardingJDBC 都有自动生成ID的机制，但 MyCat 不支持 UUID。

我们也可以使用工具类帮我们生成UUID，或者使用框架生成，例如：JPA。

2.2.2 雪花算法

雪花算法生成的ID，是一个 64bit 的 Long 型数字，是一个递增的数字，可用于排序。

雪花算法基本可以保持全局唯一，毫秒内可并发4096个数字。

但时间的回调可能会引起 ID 的重复。

3. 分布式事务

3.1 分布式数据库导致的事务问题

事务这个词，我们并不陌生，在单体数据库中，所有的业务表都在一个数据库中，在 SpringBoot 中我们常常会使用 @Transactional 注解去保证事务。

但到了分布式数据库，常常会根据业务对数据库进行 垂直切分 和 水平切分，一个业务方法常常会操作两个或多个数据源，此时 @Transactional 注解 就无法保证事务了。

3.2 分布式事务的常用策略

3.2.1 基于XA协议的两阶段提交

两阶段提交，分为两个阶段，准备阶段 和 提交阶段。

简单理解就是 所有的事务先准备成功后，然后一起提交，如果有一个事务准备失败，所有事务都会回滚。

如果在提交阶段出现了问题，则会造成事务的不一致，需要人工介入。

在两阶段提交过程中，在所有事务没有完全提交完成前，数据是锁死状态，其他线程访问会被阻塞。

由于两阶段提交需要等待所有的事务提交完成，因此效率低下，性能与本地事务相差10倍，用户体验不是很好。

在生产环境不建议使用。

3.2.2 事务补偿机制（TCC）

TTC就是 try、confirm、cancel，简单说就是每个操作都有一个对应的取消（cancel）方法，如果执行失败，则调用取消（cancel）方法撤销之前的操作。

如果取消（cancel）方法执行时发生了错误，则需要定时任务去轮询补偿，或者人工介入。

事务补偿机制的好处是逻辑比较简单，先执行 A 事务，再执行 B 事务，B 事务执行失败了，则调用 A 事务的取消（cancel）方法撤销 A事务 之前的操作。

但需要程序员自己编写的代码较多，无形中增加了很多工作量，且容易出错。

3.2.3 使用消息队列（MQ）实现最终一致性

利用消息队列的机制，异步的去执行每一个事务，达到最终一致。

通常的做法是 在本地维护一个消息表，或者给业务数据增加一个消息状态字段。

将后续的操作以消息的形式发送到消息队列，消息队列收到消息后给予Ack回执，收到回执后修改消息的状态。

消费者从消息队列订阅消息，执行接下来的逻辑，要注意消费方法的幂等性。

当然还需要有一个定时程序，轮询消息表，发现有问题的消息，执行重发或修改状态人工介入。

推荐以这种方式实现分布式事务。

4. 综述

今天聊了一下 分布式全局ID与分布式事务，希望可以对大家的工作有所帮助。

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