ACID事务是关系型数据库一个重要的特性，是NewSQL数据库最大的挑战之一。在PolarDB-X的架构中，DataNode（DN）是通过Paxos同步日志的，保证了事务的持久性（Durability），而原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）和隔离性（Isolation）需要通过合适的事务策略来保证。除此之外，在分布式场景下，由于数据被分散在不同节点，线性一致性（linearizability）也是事务策略的重要特性。
目前主流的分布式数据库都使用了基于两阶段提交（2PC）的策略，包括Percolator算法和XA协议。Percolator是Google基于BigTable做的分布式系统，一个重要的设计就是使用了Percolator算法支持分布式事务。在Percolator算法中，最重要的参与者是客户端，更新被缓存在客户端，并在Commit时通过2PC提交到服务端。
Percolator算法的最大优势之一是主要状态都在客户端完成，服务端只需要支持简单的CAS就可以，不需要维护事务状态，也不需要引入额外的事务管理器。但Percolator也有一些已知缺陷：提交阶段延迟较高，仅支持乐观锁场景、冲突错误只能在提交时汇报等。
XA协议全名为X/OpenXA协议，是一项通用的事务接口标准。XA背景信息推荐阅读PolarDB-X强一致分分为多种实现：本文会重点介绍XA事务和TSO事务。XA事务在XA协议的设计中，有两种角色：XA协议由TM向多个RM通过XAPREPARE和XACOMMIT两条命令完成两阶段提交。两阶段提交常常为人诟病的问题是TM的单点问题和Commit阶段发生异常可能导致的数据不一致问题。
为此，在PolarDB-X的实现中，我们额外引入了事务日志表以及COMMITPOINT的概念。确认所有参与节点Prepare成功的情况下，我们向全局事务日志添加一条事务提交记录作为COMMITPOINT。在TM发生异常的情况下，我们可以选择新的TM继续完成两阶段提交，新TM会根据主库中是否存在COMMITPOINT记录选择恢复事务状态或者回滚事务。XA事务在并发行上有一定的局限性，在执行的过程中，我们必须使用类似Spanner锁定读写的事务策略，为所有SELECT操作带上LOCKINSHAREMODE，造成读写相互阻塞。
基于Lock模式的分布式事务在有单记录并发冲突时整体性能偏低，目前数据库业界的解法是事务多版本的MVCC策略，尽管我们的DN节点InnoDB本身支持基于MVCC的快照读，但我们却无法提供高效的快照读事务策略，原因是事务提交时不同DN执行的时间不同，一个快照读请求请求不同分片的时间也不同，这意味着发起一个跨DN的快照读请求时，可能读到一个事务的部分已提交数据，无法得到全局的一致性视图（Snapshot）。
TSO事务造成XA事务无法提供快照读功能的核心原因是我们缺乏一个全局时钟来排序每个事务，每个事务和视图在不同的DN上可能是不同的顺序。因此在PolarDB-X2.0中，我们引入了基于XA事务优化的TSO事务。TSO事务需要一个生成全局单调递增Timestamp的策略，常见的策略有TrueTime（GoogleSpanner）、HLC（CockroachDB）、TSO（TiDB），在我们目前的实现中，我们使用了TSO策略，由GMS（元数据管理服务）作为一个高可用的单点服务承担生成Timestamp的任务。TSO保证了正确的线性一致性和良好的性能，只是在跨全球机房部署的场景会带来较高的延迟。原生的InnoDB引擎无法满足我们支持TSO事务的需求。
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扩展资料：
大数据发展的一些趋势：
趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
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