Go 언어로 분산 트랜잭션 처리를 구현하는 방법은 무엇입니까?

인터넷 애플리케이션 규모의 지속적인 확장과 수직적 서비스의 점진적인 분할로 인해 분산 시스템의 개발이 점점 더 중요해지고 있습니다. 발생하는 문제는 그러한 시스템에서 트랜잭션 일관성을 처리하는 방법입니다. 이 기사에서는 Go 언어의 일부 주류 분산 트랜잭션 처리 솔루션과 그 구현 원칙을 소개합니다.

기존 ACID 트랜잭션

독립형 시스템에서 애플리케이션은 일반적으로 데이터 일관성을 보장하기 위해 기존 ACID 트랜잭션을 사용합니다. ACID는 Atomicity(원자성), Consistency(일관성), Isolation(격리성) 및 Durability(지속성)의 약어로, 각각 트랜잭션의 네 가지 주요 속성을 나타냅니다.

• 원자성(Atomicity): 트랜잭션의 일련의 작업(모두 성공하거나 모두 실패함) 중간 상태가 아닙니다.
• 일관성: 트랜잭션 실행은 데이터베이스의 무결성 제약 조건을 위반하지 않습니다.
• 격리: 동시에 실행되는 여러 트랜잭션은 격리되어 서로 간섭하지 않습니다.
• 내구성: 일단 트랜잭션이 커밋되면 그 결과는 영구적입니다.

그러나 애플리케이션이 분산 애플리케이션이 되면 기존 _ACID_를 계속 사용하는 경우 네트워크 대기 시간, 신뢰할 수 없는 메시징, 데이터 분할 등을 포함하여 더 많은 복잡성을 관리해야 합니다. 트랜잭션으로 인해 시스템의 복잡성과 오버헤드가 증가합니다. 성능 병목 현상을 일으키고 시스템 확장성을 제한합니다. 따라서 분산 시스템에는 분산 환경에서 트랜잭션 일관성을 관리할 수 있는 새로운 솔루션이 필요합니다.

CAP 이론

분산 시스템에서 CAP 이론은 세 가지 주요 요소의 충돌을 설명하는 데 사용됩니다.

• 일관성: 분산 환경에서는 모든 노드가 동일한 보기를 갖습니다.
• 가용성: 애플리케이션은 요청에 응답할 때 적절한 정밀도를 제한합니다.
• 파티션 허용: 시스템 간에 네트워크 파티션이 발생하더라도 시스템은 계속 작동할 수 있습니다.

CAP 이론에 따르면 모든 분산 시스템에서는 최대 두 가지 요소가 동시에 충족될 수 있습니다. 즉, 분산 시스템에서 일관성과 가용성을 달성하려면 네트워크 파티션 발생을 허용해야 합니다. 일관성과 파티션 허용성을 달성하려면 이 경우 가용성을 포기해야 합니다.

BASE 트랜잭션

ACID와 달리 분산 시스템은 일반적으로 트랜잭션 일관성을 처리하기 위해 BASE 스타일 트랜잭션을 사용합니다. BASE는 기본적으로 사용 가능, 소프트 상태, 최종 일관성의 약어입니다.

• 기본적으로 사용 가능: 시스템에 장애가 발생하더라도 전체 시스템의 사용 가능성에는 영향을 미치지 않습니다.
• 소프트 상태: 시스템은 일정 기간 동안 상태 데이터를 일관되지 않게 만들며 상태 데이터가 실시간으로 일관될 것이라고 보장하지 않습니다. 최종 일관성: 시스템은 결국 일관성 있는 상태에 도달합니다.

BASE 트랜잭션은 Strong Consistency를 보장하지 않지만 최종 일관성을 통해 트랜잭션 일관성을 달성합니다. BASE 트랜잭션은 제약 조건을 충족해야 하는 애플리케이션에는 적합하지 않지만, 대용량 애플리케이션, 데이터 웨어하우스, 기타 대용량 데이터를 처리해야 하는 프로젝트에는 적합합니다.

분산 트랜잭션 구현 솔루션

Go에는 현재 세 가지 주요 분산 트랜잭션 구현 솔루션이 있습니다:

1. 2단계 커밋 프로토콜

2단계 커밋 프로토콜은 분산 트랜잭션 관리에 사용되는 동기화 프로토콜입니다. 여러 노드에서 실행될 때 분산 트랜잭션의 원자성, 일관성 및 격리를 보장합니다. 그 중 코디네이터는 글로벌 커밋 프로토콜 관리를 담당하고, 각 노드는 커밋/롤백 프로토콜 실행을 담당한다.

2단계 커밋 프로토콜에는 두 가지 단계가 있습니다:

1. 준비 단계: 코디네이터는 참여하는 모든 노드에게 트랜잭션을 커밋할 준비가 되었는지 묻습니다. 모든 노드가 준비되면 제출 단계로 들어갑니다. 그렇지 않으면 트랜잭션이 롤백됩니다.

2. 커밋 단계: 모든 참여 노드는 코디네이터에게 "제출" 또는 "롤백" 지침을 보냅니다. 모든 노드가 성공적으로 제출되면 분산 트랜잭션이 완료됩니다. 하나 이상의 노드가 커밋에 실패하면 트랜잭션이 롤백됩니다.

그러나 2단계 커밋 프로토콜은 준비 단계에서 정체되는 문제(소위 2단계 차단 문제)가 있습니다. 이때 일부 노드는 준비 후에 정체되는 반면 다른 노드는 제출될 수 있습니다. 단계. 이로 인해 일부 노드가 롤백 명령을 받지 못하여 데이터 불일치가 발생할 가능성이 있습니다. 따라서 2단계 커밋 프로토콜은 완벽한 분산 트랜잭션 처리 솔루션이 아닙니다.

2. 3단계 커밋 프로토콜

3단계 커밋 프로토콜은 2단계 차단 문제의 발생을 줄이는 것을 목표로 하는 2단계 커밋 프로토콜을 최적화한 것입니다. 2단계 커밋 프로토콜의 준비 단계는 두 개의 하위 단계로 나뉩니다:

1. 질문 단계: 코디네이터는 참여 노드에게 트랜잭션을 커밋할 준비가 되었는지 묻습니다.

2. 준비 단계: 참여 노드는 트랜잭션을 커밋할 준비가 되었는지 확인합니다.

이름에서 알 수 있듯이 3단계 제출 프로토콜은 다음 세 단계로 구성됩니다.

1. CanCommit 단계: 코디네이터는 각 참여 노드에게 트랜잭션을 커밋할 준비가 되었는지 묻습니다.
2. PreCommit 단계: 모든 노드가 준비되면 사전 커밋 단계로 들어갑니다. 그렇지 않으면 코디네이터는 롤백 메시지를 보냅니다.
3. DoCommit 단계: 참여하는 각 노드가 사전 커밋 및 커밋 과정에서 오류가 발생하지 않을 것이라고 확신하는 경우 커밋 메시지를 보냅니다. 사전 커밋 또는 커밋 프로세스 중에 참여 노드에 오류가 발생하면 롤백 메시지가 전송됩니다.

3단계 커밋 프로토콜의 장점은 2단계 커밋 프로토콜에 비해 2단계 차단 가능성을 줄이고 오류(예: 장애 조치)에 더 빠르게 대응할 수 있다는 것입니다. 하지만 여전히 네트워크 파티션을 처리하지 못할 수도 있다는 문제가 있습니다.

3.SAGA 패턴(Saga Pattern)

SAGA 패턴은 트랜잭션을 일련의 상호 의존적인 단계로 나누고 각 단계를 원자적 연산으로 변환하여 다음과 같은 목표를 달성하는 긴 트랜잭션 구현 솔루션입니다.

• 범위 축소 최대한 거래를 진행합니다.
• 모든 단계에서 일관성을 강요할 필요는 없습니다.
• 모든 단계가 아닌 부분적으로 롤백할 수 있습니다.

SAGA 모드는 여러 단계로 구성되며, 각 단계는 트랜잭션 작업의 일부를 수행합니다. 이러한 작업은 멱등성 보장을 얻을 수 있는 모든 작업일 수 있습니다(즉, 작업 자체가 결과에 영향을 주지 않고 반복적으로 실행될 수 있음). 한 단계가 실패하면 SAGA 모드는 실행 상황에 따라 단계를 앞으로 또는 뒤로 롤백하고 최종적으로 모든 단계의 작업이 올바르게 실행되었거나 롤백할 수 없는 상태에 도달합니다.

SAGA 모드를 통해 최소한 부분적인 롤백을 지원하는 비용으로 각 비즈니스 모듈의 독립적인 개발, 배포 및 확장을 달성할 수 있습니다. SAGA 모드는 최종 결과를 보장하므로 모든 것을 보장할 필요는 없습니다. 단계는 엄격하게 일관성이 있으므로 복잡한 비동기/동기 분산 환경에서 작동할 수 있습니다.

요약

Go 언어에는 분산 프로토콜, 장기 트랜잭션 체계, Saga 등 분산 트랜잭션 처리를 처리하는 다양한 방법이 있습니다. 각 솔루션에는 고유한 장점과 단점이 있으며 적합한 시나리오에 최적으로 적용됩니다. 실제 응용 프로그램에서는 분산 트랜잭션 관리를 더 잘 달성하기 위해 특정 상황에 따라 선택을 해야 합니다.

위 내용은 Go 언어로 분산 트랜잭션 처리를 구현하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!