Golang中怎么利用Redis实现TCC分布式事务

这期内容当中小编将会给大家带来有关Golang中怎么利用Redis实现TCC分布式事务，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

　　对于使用者而言这种部分成功部分失败的情况非常难以处理，所以我们需要保证 MSET 操作要么全部成功要么全部失败。

　　MSET 命令在集群模式下的问题#

　　于是问题来了 DEL、MSET 等命令所涉及的 key 可能分布在不同的节点中，在集群模式下实现这类涉及多个 key 的命令最简单的方式当然是 For-Each 遍历 key 并向它们所在的节点发送相应的操作指令。 以 MGET 命令的实现为例：

　　func MGet(cluster *Cluster, c redis.Connection, args [][]byte) redis.Reply {

　　if len(args) < 2 {

　　return reply.MakeErrReply("ERR wrong number of arguments for 'mget' command")

　　}

　　// 从参数列表中取出要读取的 key

　　keys := make([]string, len(args)-1)

　　for i := 1; i < len(args); i++ {

　　keys[i-1] = string(args[i])

　　}

　　resultMap := make(map[string][]byte)

　　// 计算每个 key 所在的节点，并按照节点分组

　　groupMap := cluster.groupBy(keys)

　　// groupMap 的类型为 map[string][]string，key 是节点的地址，value 是 keys 中属于该节点的 key 列表

　　for peer, group := range groupMap {

　　// 向每个节点发送 mget 指令，读取分布在它上面的 key

　　resp := cluster.Relay(peer, c, makeArgs("MGET", group...))

　　if reply.IsErrorReply(resp) {

　　errReply := resp.(reply.ErrorReply)

　　return reply.MakeErrReply(fmt.Sprintf("ERR during get %s occurs: %v", group[0], errReply.Error()))

　　}

　　arrReply, _ := resp.(*reply.MultiBulkReply)

　　// 将每个节点上的结果 merge 到 map 中

　　for i, v := range arrReply.Args {

　　key := group[i]

　　resultMap[key] = v

　　}

　　}

　　result := make([][]byte, len(keys))

　　for i, k := range keys {

　　result[i] = resultMap[k]

　　}

　　return reply.MakeMultiBulkReply(result)

　　}

　　// 计算 key 所属的节点，并按节点分组

　　func (cluster *Cluster) groupBy(keys []string) map[string][]string {

　　result := make(map[string][]string)

　　for _, key := range keys {

　　// 使用一致性 hash 计算所属节点

　　peer := cluster.peerPicker.Get(key)

　　// 将 key 加入到相应节点的分组中

　　group, ok := result[peer]

　　if !ok {

　　group = make([]string, 0)

　　}

　　group = append(group, key)

　　result[peer] = group

　　}

　　return result

　　}

　　那么 MSET 命令的实现能否如法炮制呢?答案是否定的。在上面的代码中我们注意到，在向各个节点发送指令时若某个节点读取失败则会直接退出整个 MGET 执行过程。

　　若在执行 MSET 指令时遇到部分节点失败或超时，则会出现部分 key 设置成功而另一份设置失败的情况。对于缓存使用者而言这种部分成功部分失败的情况非常难以处理，所以我们需要保证 MSET 操作要么全部成功要么全部失败。

　　两阶段提交#

　　两阶段提交(2-Phase Commit, 2PC)算法是解决我们遇到的一致性问题最简单的算法。在 2PC 算法中写操作被分为两个阶段来执行:

　　Prepare 阶段

　　协调者向所有参与者发送事务内容，询问是否可以执行事务操作。在 Godis 中收到客户端 MSET 命令的节点是事务的协调者，所有持有相关 key 的节点都要参与事务。

　　各参与者锁定事务相关 key 防止被其它操作修改。各参与者写 undo log 准备在事务失败后进行回滚。

　　参与者回复协调者可以提交。若协调者收到所有参与者的YES回复，则准备进行事务提交。若有参与者回复NO或者超时，则准备回滚事务

　　Commit 阶段

　　协调者向所有参与者发送提交请求

　　参与者正式提交事务，并在完成后释放相关 key 的锁。

　　参与者协调者回复ACK，协调者收到所有参与者的ACK后认为事务提交成功。

　　Rollback 阶段

　　在事务请求阶段若有参与者回复NO或者超时，协调者向所有参与者发出回滚请求

　　各参与者执行事务回滚，并在完成后释放相关资源。

　　参与者协调者回复ACK，协调者收到所有参与者的ACK后认为事务回滚成功。

　　2PC是一种简单的一致性协议，它存在一些问题:

　　单点服务: 若协调者突然崩溃则事务流程无法继续进行或者造成状态不一致

　　无法保证一致性: 若协调者第二阶段发送提交请求时崩溃，可能部分参与者受到COMMIT请求提交了事务，而另一部分参与者未受到请求而放弃事务造成不一致现象。

　　阻塞: 为了保证事务完成提交，各参与者在完成第一阶段事务执行后必须锁定相关资源直到正式提交，影响系统的吞吐量。

　　首先我们定义事务的描述结构:

　　type Transaction struct {

　　id string // 事务 ID, 由 snowflake 算法生成

　　args [][]byte // 命令参数

　　cluster *Cluster

　　conn redis.Connection

　　keys []string // 事务中涉及的 key

　　undoLog map[string][]byte // 每个 key 在事务执行前的值，用于回滚事务

　　}

　　Prepare 阶段#

　　先看事务参与者 prepare 阶段的操作:

　　// prepare 命令的格式是: PrepareMSet TxID key1, key2 ...

　　// TxID 是事务 ID，由协调者决定

　　func PrepareMSet(cluster *Cluster, c redis.Connection, args [][]byte) redis.Reply {

　　if len(args) < 3 {

　　return reply.MakeErrReply("ERR wrong number of arguments for 'preparemset' command")

　　}

　　txId := string(args[1])

　　size := (len(args) - 2) / 2

　　keys := make([]string, size)

　　for i := 0; i < size; i++ {

　　keys[i] = string(args[2*i+2])

　　}

　　txArgs := [][]byte{

　　[]byte("MSet"),

　　} // actual args for cluster.db

　　txArgs = append(txArgs, args[2:]...)

　　tx := NewTransaction(cluster, c, txId, txArgs, keys) // 创建新事务

　　cluster.transactions.Put(txId, tx) // 存储到节点的事务列表中

　　err := tx.prepare() // 准备事务

　　if err != nil {

　　return reply.MakeErrReply(err.Error())

　　}

　　return &reply.OkReply{}

　　}

　　实际的准备操作在 tx.prepare() 中:

　　func (tx *Transaction) prepare() error {

　　// 锁定相关 key

　　tx.cluster.db.Locks(tx.keys...)

　　// 准备 undo log

　　tx.undoLog = make(map[string][]byte)

　　for _, key := range tx.keys {

　　entity, ok := tx.cluster.db.Get(key)

　　if ok {

　　blob, err := gob.Marshal(entity) // 将修改之前的状态序列化之后存储作为 undo log

　　if err != nil {

　　return err

　　}

　　tx.undoLog[key] = blob

　　} else {

　　// 若事务执行前 key 是空的，在回滚时应删除它

　　tx.undoLog[key] = []byte{}

　　}

　　}

　　tx.status = PreparedStatus

　　return nil

　　}

　　看看协调者在做什么:

　　func MSet(cluster *Cluster, c redis.Connection, args [][]byte) redis.Reply {

　　// 解析参数

　　argCount := len(args) - 1

　　if argCount%2 != 0 || argCount < 1 {

　　return reply.MakeErrReply("ERR wrong number of arguments for 'mset' command")

　　}

　　size := argCount / 2

　　keys := make([]string, size)

　　valueMap := make(map[string]string)

　　for i := 0; i < size; i++ {

　　keys[i] = string(args[2*i+1])

　　valueMap[keys[i]] = string(args[2*i+2])

　　}

　　// 找到所属的节点

　　groupMap := cluster.groupBy(keys)

　　if len(groupMap) == 1 { // do fast

　　// 若所有的 key 都在同一个节点直接执行，不使用较慢的 2pc 算法

　　for peer := range groupMap {

　　return cluster.Relay(peer, c, args)

　　}

　　}

　　// 开始准备阶段

　　var errReply redis.Reply

　　txId := cluster.idGenerator.NextId() // 使用 snowflake 算法决定事务 ID

　　txIdStr := strconv.FormatInt(txId, 10)

　　rollback := false

　　// 向所有参与者发送 prepare 请求

　　for peer, group := range groupMap {

　　peerArgs := []string{txIdStr}

　　for _, k := range group {

　　peerArgs = append(peerArgs, k, valueMap[k])

　　}

　　var resp redis.Reply

　　if peer == cluster.self {

　　resp = PrepareMSet(cluster, c, makeArgs("PrepareMSet", peerArgs...))

　　} else {

　　resp = cluster.Relay(peer, c, makeArgs("PrepareMSet", peerArgs...))

　　}

　　if reply.IsErrorReply(resp) {

　　errReply = resp

　　rollback = true

　　break

　　}

　　}

　　if rollback {

　　// 若 prepare 过程出错则执行回滚

　　RequestRollback(cluster, c, txId, groupMap)

　　} else {

　　_, errReply = RequestCommit(cluster, c, txId, groupMap)

　　rollback = errReply != nil

　　}

　　if !rollback {

　　return &reply.OkReply{}

　　}

　　return errReply

　　}

　　Commit 阶段#

　　事务参与者提交本地事务:

　　func Commit(cluster *Cluster, c redis.Connection, args [][]byte) redis.Reply {

　　if len(args) != 2 {

　　return reply.MakeErrReply("ERR wrong number of arguments for 'commit' command")

　　}

　　// 读取事务信息

　　txId := string(args[1])

　　raw, ok := cluster.transactions.Get(txId)

　　if !ok {

　　return reply.MakeIntReply(0)

　　}

　　tx, _ := raw.(*Transaction)

　　// 在提交成功后解锁 key

　　defer func() {

　　cluster.db.UnLocks(tx.keys...)

　　tx.status = CommitedStatus

　　//cluster.transactions.Remove(tx.id) // cannot remove, may rollback after commit

　　}()

　　cmd := strings.ToLower(string(tx.args[0]))

　　var result redis.Reply

　　if cmd == "del" {

　　result = CommitDel(cluster, c, tx)

　　} else if cmd == "mset" {

　　result = CommitMSet(cluster, c, tx)

　　}

　　// 提交失败

　　if reply.IsErrorReply(result) {　　阳痿早泄前列腺炎医院哪家好http://www.zztjxb.com/

　　err2 := tx.rollback()

　　return reply.MakeErrReply(fmt.Sprintf("err occurs when rollback: %v, origin err: %s", err2, result))

　　}

　　return result

　　}

　　// 执行操作

　　func CommitMSet(cluster *Cluster, c redis.Connection, tx *Transaction) redis.Reply {

　　size := len(tx.args) / 2

　　keys := make([]string, size)

　　values := make([][]byte, size)

　　for i := 0; i < size; i++ {

　　keys[i] = string(tx.args[2*i+1])

　　values[i] = tx.args[2*i+2]郑州无痛人流医院哪家好http://www.hnzzxb.com/

　　}

　　for i, key := range keys {

　　value := values[i]

　　cluster.db.Put(key, &db.DataEntity{Data: value})

　　}

　　cluster.db.AddAof(reply.MakeMultiBulkReply(tx.args))

　　return &reply.OkReply{}

　　}

　　协调者的逻辑也很简单:

　　func RequestCommit(cluster *Cluster, c redis.Connection, txId int64, peers map[string][]string) ([]redis.Reply, reply.ErrorReply) {

　　var errReply reply.ErrorReply

　　txIdStr := strconv.FormatInt(txId, 10)

　　respList := make([]redis.Reply, 0, len(peers))

　　for peer := range peers {

　　var resp redis.Reply

　　if peer == cluster.self {

　　resp = Commit(cluster, c, makeArgs("commit", txIdStr))

　　} else {

　　resp = cluster.Relay(peer, c, makeArgs("commit", txIdStr))

　　}

　　if reply.IsErrorReply(resp) {

　　errReply = resp.(reply.ErrorReply)

　　break

　　}

　　respList = append(respList, resp)

　　}

　　if errReply != nil {

　　RequestRollback(cluster, c, txId, peers)

　　return nil, errReply

　　}

　　return respList, nil

　　}

　　Rollback#

　　回滚本地事务:

　　func Rollback(cluster *Cluster, c redis.Connection, args [][]byte) redis.Reply {

　　if len(args) != 2 {

　　return reply.MakeErrReply("ERR wrong number of arguments for 'rollback' command")

　　}

　　txId := string(args[1])

　　raw, ok := cluster.transactions.Get(txId)

　　if !ok {

　　return reply.MakeIntReply(0)

　　}

　　tx, _ := raw.(*Transaction)

　　err := tx.rollback()

　　if err != nil {

　　return reply.MakeErrReply(err.Error())

　　}

　　return reply.MakeIntReply(1)

　　}

　　func (tx *Transaction) rollback() error {

　　for key, blob := range tx.undoLog {

　　if len(blob) > 0 {

　　entity := &db.DataEntity{}

　　err := gob.UnMarshal(blob, entity) // 反序列化事务前的快照

　　if err != nil {

　　return err

　　}

　　tx.cluster.db.Put(key, entity) // 写入事务前的数据

　　} else {

　　tx.cluster.db.Remove(key) // 若事务开始之前 key 不存在则将其删除

　　}

　　}

　　if tx.status != CommitedStatus {

　　tx.cluster.db.UnLocks(tx.keys...)

　　}

　　tx.status = RollbackedStatus

　　return nil

　　}

　　协调者的逻辑与 commit 类似:

　　func RequestRollback(cluster *Cluster, c redis.Connection, txId int64, peers map[string][]string) {

　　txIdStr := strconv.FormatInt(txId, 10)

　　for peer := range peers {

　　if peer == cluster.self {

　　Rollback(cluster, c, makeArgs("rollback", txIdStr))

　　} else {

　　cluster.Relay(peer, c, makeArgs("rollback", txIdStr))

　　}

　　}

　　}

上述就是小编为大家分享的Golang中怎么利用Redis实现TCC分布式事务了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。