[发明专利]一种分布式事务处理方法及装置

说明书

本发明属于分布式计算技术领域，公开了一种分布式事务处理方法及装置。所述方法包括应用开发的步骤，事务管理属性定义的步骤，事件定义的步骤，流式计算的步骤，事务管理的步骤，通过流式计算实时获取并识别事件的信息，并实时获取事务管理属性，根据事件的信息和事务管理属性定期验证事务状态，根据事务状态发起查证请求和/或冲正请求，通过事务管理器发送事务状态查证指令和/或冲正指令。通过本方案，事务控制与应用开发完全解耦，应用开发无需开发事务控制逻辑，极大简化开发难度，实现异常场景下的事务快速回滚，容忍任意节点的故障，没有脑裂问题。

技术领域

本发明属于分布式计算技术领域，涉及一种分布式事务处理方法及装置，特别涉及一种基于流式计算的分布式事务处理方法及装置。

背景技术

相关术语解释：

事务(Transaction)：一般是指要做的或所做的事情。在计算机术语中是指访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。事务(Transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。事务通常由高级数据库操纵语言或编程语言(如SQL，C++或Java)书写的用户程序的执行所引起，并用形如begintransaction和end transaction语句(或函数调用)来界定。事务由事务开始(begintransaction)和事务结束(end transaction)之间执行的全体操作组成。

事务处理(Transaction Processing)：在许多大型、关键的应用程序中，计算机每秒钟都在执行大量的任务。更为经常的不是这些任务本身，而是将这些任务结合在一起完成一个业务要求，称为事务。如果能成功地执行一个任务，而在第二个或第三个相关的任务中出现错误，将会发生什么？这个错误很可能使系统处于不一致状态。这时事务变得非常重要，它能使系统摆脱这种不一致的状态。CICS、Tuxedo和TopEnd等产品都是事务处理系统的例子，它们为应用程序提供事务服务。

流式计算(Stream Computing)：在传统的数据处理流程中，总是先收集数据，然后将数据放到数据库(DB)中。当人们需要的时候通过DB对数据做查询(query)，得到答案或进行相关的处理，这种方式称为批量计算。这样看起来虽然非常合理，但是结果却非常的凑和，尤其是在一些实时搜索应用环境中的某些具体问题，类似于MapReduce方式的离线处理并不能很好地解决问题。这就引出了一种新的数据计算结构——流计算方式，它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送到下一计算节点。

与批量计算那样慢慢积累数据不同，流式计算将大量数据平摊到每个时间点上，连续地进行小批量的传输，数据持续流动，计算完之后就丢弃。批量计算是维护一张数据表，对表进行实施各种计算逻辑。流式计算相反，是必须先定义好计算逻辑，提交到流式计算系统，这个计算作业逻辑在整个运行期间是不可更改的。计算结果上，批量计算对全部数据进行计算后传输结果，流式计算是每次小批量计算后，结果可以立刻投递到在线系统，做到实时化展现。

事件驱动(Event Driven)：事件驱动是指在持续事务管理过程中，进行决策的一种策略，即跟随当前时间点上出现的事件，调动可用资源，执行相关任务，使不断出现的问题得以解决，防止事务堆积。在计算机编程、公共关系、经济活动等领域均有应用。

ACID模型：强一致事务模型，包含原子性(Atomicity)，一致性(Consistency)，隔离性(Isolation)和持久性(Durability)。

原子性指整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚(Rollback)到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。

一致性指一个事务可以封装状态改变(除非它是一个只读的)。事务必须始终保持系统处于一致的状态，不管在任何给定的时间并发事务有多少。