一、实验背景与目标

分布式数据库系统因其高扩展性、容错性及经济性，成为现代企业数据管理的核心基础设施。然而，分布式架构带来的跨节点事务处理与数据一致性保障问题，始终是系统设计的关键挑战。实验五聚焦于验证分布式数据库在多节点环境下的ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性实现机制，重点分析两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）及Paxos/Raft等一致性协议的实际效果，并通过模拟故障场景（如网络分区、节点宕机）检验系统的容错能力。

二、跨节点事务处理机制

1. 两阶段提交协议（2PC）的实践与优化

2PC是分布式事务的经典协议，其核心流程分为准备阶段与提交阶段。实验中，我们通过搭建包含3个数据节点的MySQL集群，模拟跨库转账场景：

-- 事务示例：从账户A向账户B转账100元
START TRANSACTION;
-- 节点1（账户A所在库）
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 'A';
-- 节点2（账户B所在库）
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE user_id = 'B';
COMMIT; -- 实际由协调者触发2PC流程

实验发现：

• 同步阻塞问题：当协调者宕机时，参与者会长期阻塞，导致资源浪费。
• 单点故障风险：协调者成为性能瓶颈，且故障后需人工干预恢复。
  优化建议：
• 引入超时机制：参与者等待超时后自动回滚。
• 使用异步提交：结合消息队列（如Kafka）实现最终一致性。

2. 三阶段提交协议（3PC）的改进分析

3PC将2PC的准备阶段拆分为CanCommit、PreCommit和DoCommit，通过增加预提交阶段降低阻塞概率。实验中，我们模拟网络分区场景：

• 场景1：协调者与部分参与者失联，3PC允许已预提交的节点继续执行，避免全量回滚。
• 场景2：所有节点均预提交成功，但提交阶段协调者崩溃，新协调者可通过查询参与者状态决定后续操作。
  结论：3PC显著提升了系统可用性，但增加了通信开销，适用于对一致性要求中等、高可用的场景。

三、一致性保障策略

1. 强一致性协议：Paxos与Raft的对比

实验通过部署基于Paxos的ZooKeeper集群与Raft的etcd集群，对比两者在领导者选举、日志复制及故障恢复中的表现：

• Paxos：理论严谨但实现复杂，适合学术研究或高并发写场景。
• Raft：通过简化状态机（Leader、Follower、Candidate）和明确的日志复制流程，更易工程实现。
  关键指标对比：
  | 指标 | Paxos | Raft |
  |———————|——————-|——————-|
  | 领导者选举耗时 | 50-200ms | 30-150ms |
  | 日志同步延迟 | 10-50ms | 5-30ms |
  | 代码复杂度 | 高 | 中等 |

2. 最终一致性模型：CAP定理的权衡

实验模拟AP（可用性优先）与CP（一致性优先）系统在分区后的行为：

• AP系统（如Cassandra）：允许读写操作，但可能返回过时数据。
• CP系统（如HBase）：分区期间拒绝服务，确保数据强一致。
  业务建议：
• 金融交易等场景需CP模型。
• 社交网络等场景可接受AP模型以提升用户体验。

四、故障模拟与容错能力验证

1. 网络分区实验

通过iptables模拟节点间网络中断，观察系统行为：

• 2PC：分区导致部分事务无法完成，需人工介入。
• Raft：少数派分区后无法提交日志，多数派分区继续服务。

2. 节点宕机恢复实验

强制终止一个数据节点，验证数据恢复流程：

• MySQL Group Replication：通过GTID（全局事务标识符）自动从主节点同步缺失数据。
• MongoDB副本集：依赖oplog（操作日志）进行增量同步。

五、实验结论与工程建议

1. 协议选择：
   • 高一致性需求：优先Raft或Paxos。
   • 高可用需求：考虑3PC或异步补偿机制。
2. 监控与告警：
   • 实时监控事务超时率、节点同步延迟。
   • 设置阈值告警（如同步延迟>1s）。
3. 混合架构设计：
   • 核心业务采用CP模型，非核心业务采用AP模型。
   • 结合缓存（如Redis）降低数据库压力。

六、未来研究方向

1. CRDT（无冲突复制数据类型）：探索无协调者的一致性解决方案。
2. 区块链与分布式数据库融合：利用区块链的不可篡改性增强审计能力。
3. AI驱动的自治数据库：通过机器学习自动优化事务路由与一致性级别。

本次实验五通过理论推导与实战验证，系统梳理了分布式数据库在跨节点事务与一致性保障中的核心问题，为开发者提供了从协议选型到故障处理的完整方法论。未来，随着云原生与边缘计算的普及，分布式数据库的自动化运维与智能优化将成为关键突破点。