Seata分布式事务落地解决方案
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Seata分布式事务落地解决方案相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
引言
上一篇文章介绍了分布式事务理论和相关解决方案的具体思路,我们下面快速复习一下相关知识点:
1.分布式事务问题
1.1.本地事务
本地事务,也就是传统的单机事务。在传统数据库事务中,必须要满足四个原则:
1.2.分布式事务
分布式事务,就是指不是在单个服务或单个数据库架构下,产生的事务,例如:
跨数据源的分布式事务
跨服务的分布式事务
综合情况
在数据库水平拆分、服务垂直拆分之后,一个业务操作通常要跨多个数据库、服务才能完成。例如电商行业中比较常见的下单付款案例,包括下面几个行为:
创建新订单
扣减商品库存
从用户账户余额扣除金额
完成上面的操作需要访问三个不同的微服务和三个不同的数据库。
订单的创建、库存的扣减、账户扣款在每一个服务和数据库内是一个本地事务,可以保证ACID原则。
但是当我们把三件事情看做一个"业务",要满足保证“业务”的原子性,要么所有操作全部成功,要么全部失败,不允许出现部分成功部分失败的现象,这就是分布式系统下的事务了。
此时ACID难以满足,这是分布式事务要解决的问题
1.3.演示分布式事务问题
我们通过一个案例来演示分布式事务的问题:
创建数据库,名为seata_demo,完整sql如下:
create database seata_demo;
use seata_demo;
SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
-- ----------------------------
-- Table structure for account_tbl
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `account_tbl`;
CREATE TABLE `account_tbl` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
`money` int(11) UNSIGNED NULL DEFAULT 0,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 2 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = COMPACT;
-- ----------------------------
-- Records of account_tbl
-- ----------------------------
INSERT INTO `account_tbl` VALUES (1, 'user202103032042012', 1000);
-- ----------------------------
-- Table structure for order_tbl
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `order_tbl`;
CREATE TABLE `order_tbl` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
`commodity_code` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
`count` int(11) NULL DEFAULT 0,
`money` int(11) NULL DEFAULT 0,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = COMPACT;
-- ----------------------------
-- Records of order_tbl
-- ----------------------------
-- ----------------------------
-- Table structure for storage_tbl
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `storage_tbl`;
CREATE TABLE `storage_tbl` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`commodity_code` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
`count` int(11) UNSIGNED NULL DEFAULT 0,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
UNIQUE INDEX `commodity_code`(`commodity_code`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 2 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = COMPACT;
-- ----------------------------
-- Records of storage_tbl
-- ----------------------------
INSERT INTO `storage_tbl` VALUES (1, '100202003032041', 10);
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
创建对应的微服务项目:
微服务结构如下:
其中:
seata-demo:父工程,负责管理项目依赖
account-service:账户服务,负责管理用户的资金账户。提供扣减余额的接口
storage-service:库存服务,负责管理商品库存。提供扣减库存的接口
order-service:订单服务,负责管理订单。创建订单时,需要调用account-service和storage-service
出于方便,这里我们只使用nacos做注册中心,配置依旧散落在各个微服务模块
启动nacos、所有微服务
4.测试下单功能,发出Post请求:
请求如下:
curl -d "userId=user202103032042012&commodityCode=100202003032041&count=20&money=200" -X POST http://localhost:8082/order
如图:
测试发现,当库存不足时,如果余额已经扣减,并不会回滚,出现了分布式事务问题。
2.理论基础
解决分布式事务问题,需要一些分布式系统的基础知识作为理论指导。
2.1.CAP定理
1998年,加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出,分布式系统有三个指标。
Consistency(一致性)
Availability(可用性)
Partition tolerance (分区容错性)
它们的第一个字母分别是 C、A、P。
Eric Brewer 说,这三个指标不可能同时做到。这个结论就叫做 CAP 定理。
2.1.1.一致性
Consistency(一致性):用户访问分布式系统中的任意节点,得到的数据必须一致。
比如现在包含两个节点,其中的初始数据是一致的:
当我们修改其中一个节点的数据时,两者的数据产生了差异:
要想保住一致性,就必须实现node01 到 node02的数据 同步:
2.1.2.可用性
Availability (可用性):用户访问集群中的任意健康节点,必须能得到响应,而不是超时或拒绝。
如图,有三个节点的集群,访问任何一个都可以及时得到响应:
当有部分节点因为网络故障或其它原因无法访问时,代表节点不可用:
2.1.3.分区容错
Partition(分区):因为网络故障或其它原因导致分布式系统中的部分节点与其它节点失去连接,形成独立分区。
Tolerance(容错):在集群出现分区时,整个系统也要持续对外提供服务
2.1.4.矛盾
在分布式系统中,系统间的网络不能100%保证健康,一定会有故障的时候,而服务有必须对外保证服务。因此Partition Tolerance不可避免。
当节点接收到新的数据变更时,就会出现问题了:
如果此时要保证一致性,就必须等待网络恢复,完成数据同步后,整个集群才对外提供服务,服务处于阻塞状态,不可用。
如果此时要保证可用性,就不能等待网络恢复,那node01、node02与node03之间就会出现数据不一致。
也就是说,在P一定会出现的情况下,A和C之间只能实现一个。
2.2.BASE理论
BASE理论是对CAP的一种解决思路,包含三个思想:
Basically Available (基本可用):分布式系统在出现故障时,允许损失部分可用性,即保证核心可用。
Soft State(软状态):在一定时间内,允许出现中间状态,比如临时的不一致状态。
Eventually Consistent(最终一致性):虽然无法保证强一致性,但是在软状态结束后,最终达到数据一致。
2.3.解决分布式事务的思路
分布式事务最大的问题是各个子事务的一致性问题,因此可以借鉴CAP定理和BASE理论,有两种解决思路:
AP模式:各子事务分别执行和提交,允许出现结果不一致,然后采用弥补措施恢复数据即可,实现最终一致。
CP模式:各个子事务执行后互相等待,同时提交,同时回滚,达成强一致。但事务等待过程中,处于弱可用状态。
但不管是哪一种模式,都需要在子系统事务之间互相通讯,协调事务状态,也就是需要一个事务协调者(TC):
这里的子系统事务,称为分支事务;有关联的各个分支事务在一起称为全局事务。
3.初识Seata
Seata是 2019 年 1 月份蚂蚁金服和阿里巴巴共同开源的分布式事务解决方案。致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务,为用户打造一站式的分布式解决方案。
官网地址:http://seata.io/,其中的文档、博客中提供了大量的使用说明、源码分析。
3.1.Seata的架构
Seata事务管理中有三个重要的角色:
TC (Transaction Coordinator) - 事务协调者:维护全局和分支事务的状态,协调全局事务提交或回滚。
TM (Transaction Manager) - 事务管理器:定义全局事务的范围、开始全局事务、提交或回滚全局事务。
RM (Resource Manager) - 资源管理器:管理分支事务处理的资源,与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态,并驱动分支事务提交或回滚。
整体的架构如图:
Seata基于上述架构提供了四种不同的分布式事务解决方案:
XA模式:强一致性分阶段事务模式,牺牲了一定的可用性,无业务侵入
TCC模式:最终一致的分阶段事务模式,有业务侵入
AT模式:最终一致的分阶段事务模式,无业务侵入,也是Seata的默认模式
SAGA模式:长事务模式,有业务侵入
无论哪种方案,都离不开TC,也就是事务的协调者。
3.2seata的部署和集成
部署Seata的tc-server
1.下载
首先我们要下载seata-server包,地址在http://seata.io/zh-cn/blog/download.html
2.解压
在非中文目录解压缩这个zip包,其目录结构如下:
3.修改配置 (seata默认使用本地文件存储相关配置)
修改conf目录下的registry.conf文件:
内容如下:
## seata注册中心配置
registry
## tc服务的注册中心类,这里选择nacos,也可以是eureka、zookeeper等
type = "nacos"
nacos
## seata tc 服务注册到 nacos的服务名称,可以自定义
application = "seata-tc-server"
## nacos注册中心地址
serverAddr = "127.0.0.1:8848"
## 默认分组即可
group = "DEFAULT_GROUP"
## 默认命令空间public
namespace = ""
## seata所属的集群名
cluster = "SH"
## nacos用户名和密码
username = "nacos"
password = "nacos"
## seata配置中心配置
config
## 读取tc服务端的配置文件的方式,这里是从nacos配置中心读取,这样如果tc是集群,可以共享配置
type = "nacos"
## 配置nacos地址等信息
nacos
serverAddr = "127.0.0.1:8848"
namespace = ""
group = "SEATA_GROUP"
username = "nacos"
password = "nacos"
dataId = "seataServer.properties"
4.在nacos添加配置
特别注意,为了让tc服务的集群可以共享配置,我们选择了nacos作为统一配置中心。因此服务端配置文件seataServer.properties文件需要在nacos中配好。
格式如下:
配置内容如下:
# 数据存储方式,db代表数据库
store.mode=db
store.db.datasource=druid
store.db.dbType=mysql
store.db.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
store.db.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/seata?useUnicode=true&rewriteBatchedStatements=true
store.db.user=root
store.db.password=123
store.db.minConn=5
store.db.maxConn=30
store.db.globalTable=global_table
store.db.branchTable=branch_table
store.db.queryLimit=100
store.db.lockTable=lock_table
store.db.maxWait=5000
# 事务、日志等配置
server.recovery.committingRetryPeriod=1000
server.recovery.asynCommittingRetryPeriod=1000
server.recovery.rollbackingRetryPeriod=1000
server.recovery.timeoutRetryPeriod=1000
server.maxCommitRetryTimeout=-1
server.maxRollbackRetryTimeout=-1
server.rollbackRetryTimeoutUnlockEnable=false
server.undo.logSaveDays=7
server.undo.logDeletePeriod=86400000
# 客户端与服务端传输方式
transport.serialization=seata
transport.compressor=none
# 关闭metrics功能,提高性能
metrics.enabled=false
metrics.registryType=compact
metrics.exporterList=prometheus
metrics.exporterPrometheusPort=9898
其中的数据库地址、用户名、密码都需要修改成你自己的数据库信息。
5.创建数据库表
特别注意:tc服务在管理分布式事务时,需要记录事务相关数据到数据库中,你需要提前创建好这些表。
新建一个名为seata的数据库,运行相关sql文件:
这些表主要记录全局事务、分支事务、全局锁信息:
SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS =0;
-- ----------------------------
-- 分支事务表
-- ----------------------------
DROPTABLEIFEXISTS`branch_table`;
CREATETABLE`branch_table` (
`branch_id`bigint(20)NOTNULL,
`xid`varchar(128)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOTNULL,
`transaction_id`bigint(20)NULLDEFAULTNULL,
`resource_group_id`varchar(32)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULLDEFAULTNULL,
`resource_id`varchar(256)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULLDEFAULTNULL,
`branch_type`varchar(8)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULLDEFAULTNULL,
`status`tinyint(4)NULLDEFAULTNULL,
`client_id`varchar(64)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULLDEFAULTNULL,
`application_data`varchar(2000)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULLDEFAULTNULL,
`gmt_create`datetime(6)NULLDEFAULTNULL,
`gmt_modified`datetime(6)NULLDEFAULTNULL,
PRIMARYKEY(`branch_id`)USINGBTREE,
INDEX`idx_xid`(`xid`)USINGBTREE
)ENGINE=InnoDBCHARACTERSET= utf8 COLLATE= utf8_general_ci ROW_FORMAT= Compact;
-- ----------------------------
-- 全局事务表
-- ----------------------------
DROPTABLEIFEXISTS`global_table`;
CREATETABLE`global_table` (
`xid`varchar(128)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOTNULL,
`transaction_id`bigint(20)NULLDEFAULTNULL,
`status`tinyint(4)NOTNULL,
`application_id`varchar(32)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULLDEFAULTNULL,
`transaction_service_group`varchar(32)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULLDEFAULTNULL,
`transaction_name`varchar(128)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULLDEFAULTNULL,
`timeout`int(11)NULLDEFAULTNULL,
`begin_time`bigint(20)NULLDEFAULTNULL,
`application_data`varchar(2000)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULLDEFAULTNULL,
`gmt_create`datetimeNULLDEFAULTNULL,
`gmt_modified`datetimeNULLDEFAULTNULL,
PRIMARYKEY(`xid`)USINGBTREE,
INDEX`idx_gmt_modified_status`(`gmt_modified`,`status`)USINGBTREE,
INDEX`idx_transaction_id`(`transaction_id`)USINGBTREE
)ENGINE=InnoDBCHARACTERSET= utf8 COLLATE= utf8_general_ci ROW_FORMAT= Compact;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS =1;
6.启动TC服务
进入bin目录,运行其中的seata-server.bat即可:
启动成功后,seata-server应该已经注册到nacos注册中心了。
打开浏览器,访问nacos地址:http://localhost:8848,然后进入服务列表页面,可以看到seata-tc-server的信息:
微服务集成seata
1.引入依赖
首先,我们需要在微服务中引入seata依赖:
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
<exclusions>
<!--版本较低,1.3.0,因此排除-->
<exclusion>
<artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId>
<groupId>io.seata</groupId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<!--seata starter 采用1.4.2版本-->
<dependency>
<groupId>io.seata</groupId>
<artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId>
<version>$seata.version</version>
</dependency>
2.修改配置文件
需要修改application.yml文件,添加一些配置:
#配置seata信息,微服务需要知道去哪联系作为协调者的seata服务端
seata:
registry: # TC服务注册中心的配置,微服务根据这些信息去注册中心获取tc服务地址
# 参考tc服务自己的registry.conf中的配置
type: nacos
nacos: # tc
server-addr: 127.0.0.1:8848
namespace: ""
group: DEFAULT_GROUP
application: seata-tc-server # tc服务在nacos中的服务名称
# cluster: SH
tx-service-group: seata-demo # 事务组,根据这个获取tc服务的cluster名称
service:
vgroup-mapping: # 事务组与TC服务cluster的映射关系
seata-demo: SH
微服务如何根据这些配置寻找TC的地址呢?
我们知道注册到Nacos中的微服务,确定一个具体实例需要四个信息:
namespace:命名空间
group:分组
application:服务名
cluster:集群名
以上四个信息,在刚才的yaml文件中都能找到:
namespace为空,就是默认的public
结合起来,TC服务的信息就是:public@DEFAULT_GROUP@seata-tc-server@SH,这样就能确定TC服务集群了。然后就可以去Nacos拉取对应的实例信息了。
实战
XA模式
XA 规范 是 X/Open 组织定义的分布式事务处理(DTP,Distributed Transaction Processing)标准,XA 规范 描述了全局的TM与局部的RM之间的接口,几乎所有主流的数据库都对 XA 规范 提供了支持。
两阶段提交
XA是规范,目前主流数据库都实现了这种规范,实现的原理都是基于两阶段提交。
正常情况:
异常情况:
一阶段:
事务协调者通知每个事物参与者执行本地事务
本地事务执行完成后报告事务执行状态给事务协调者,此时事务不提交,继续持有数据库锁
二阶段:
事务协调者基于一阶段的报告来判断下一步操作
如果一阶段都成功,则通知所有事务参与者,提交事务
如果一阶段任意一个参与者失败,则通知所有事务参与者回滚事务
Seata的XA模型
Seata对原始的XA模式做了简单的封装和改造,以适应自己的事务模型,基本架构如图:
RM一阶段的工作:
① 注册分支事务到TC
② 执行分支业务sql但不提交
③ 报告执行状态到TC
TC二阶段的工作:
TC检测各分支事务执行状态
a.如果都成功,通知所有RM提交事务
b.如果有失败,通知所有RM回滚事务
RM二阶段的工作:
接收TC指令,提交或回滚事务
优缺点
XA模式的优点是什么?
事务的强一致性,满足ACID原则。
常用数据库都支持,实现简单,并且没有代码侵入
XA模式的缺点是什么?
因为一阶段需要锁定数据库资源,等待二阶段结束才释放,性能较差
依赖关系型数据库实现事务,并且底层数据源需要支持XA协议
XA模式实战
Seata的starter已经完成了XA模式的自动装配,实现非常简单,步骤如下:
修改application.yml文件(每个参与事务的微服务),开启XA模式:
seata:
data-source-proxy-mode: XA
给发起全局事务的入口方法添加@GlobalTransactional注解:
本例中是OrderServiceImpl中的create方法.
3.重启服务并测试
重启order-service,再次测试,发现无论怎样,三个微服务都能成功回滚。
其他微服务的service方法上不需要加上@Transactional注解和@GlobalTransactional注解,各个分支事务和TC底层都通过rpc交换信息
AT模式
Seata的AT模式
AT模式同样是分阶段提交的事务模型,不过缺弥补了XA模型中资源锁定周期过长的缺陷。
基本流程图:
阶段一RM的工作:
注册分支事务
记录undo-log(数据快照)
执行业务sql并提交
报告事务状态
阶段二提交时RM的工作:
删除undo-log即可
阶段二回滚时RM的工作:
根据undo-log恢复数据到更新前
流程梳理:
我们用一个真实的业务来梳理下AT模式的原理。
比如,现在又一个数据库表,记录用户余额:
其中一个分支业务要执行的SQL为:
update tb_account set money = money - 10 where id = 1
AT模式下,当前分支事务执行流程如下:
一阶段:
1)TM发起并注册全局事务到TC
2)TM调用分支事务
3)分支事务准备执行业务SQL
4)RM拦截业务SQL,根据where条件查询原始数据,形成快照。
"id": 1, "money": 100
5)RM执行业务SQL,提交本地事务,释放数据库锁。此时 money = 90
6) RM报告本地事务状态给TC
二阶段:
1)TM通知TC事务结束
2)TC检查分支事务状态
a)如果都成功,则立即删除快照
b)如果有分支事务失败,需要回滚。读取快照数据("id": 1, "money": 100),将快照恢复到数据库。此时数据库再次恢复为100
流程图:
AT与XA的区别
简述AT模式与XA模式最大的区别是什么?
XA模式一阶段不提交事务,锁定资源;AT模式一阶段直接提交,不锁定资源。
XA模式依赖数据库机制实现回滚;AT模式在业务层面利用数据快照补偿机制实现数据回滚。
XA模式强一致;AT模式最终一致
脏写问题
在多线程并发访问AT模式的分布式事务时,有可能出现脏写问题,如图:
事务一一阶段提交完成后,直接释放DB锁
在事务一执行二阶段回滚前,事务二又获取了DB锁,并修改了同一行记录
此时事务一如果进行回滚,那么会导致已经成功提交的事务二丢失自己的更新
解决思路就是引入了全局锁的概念。在释放DB锁之前,必须先拿到全局锁。避免同一时刻有另外一个事务来操作当前数据。
由于事务一在一阶段和二阶段之间一直会持有全局锁
所以事务二会在一阶段执行完毕获取全局锁前,阻塞,然后不断重试,该过程默认持续300毫秒
事务二最终会因为无法获取到全局锁而进行事务回滚
事务一同时也会因为事务二持有自己需要的DB锁而阻塞,此时产生了死锁,但是mysql DB锁等待超时时间默认为50s,因此事务一最终可以成功获取到事务二释放的DB锁。
最终事务一进行回滚。
全局锁只针对参与Seata管理的事务有效,而不像DB锁,针对所有事务有效。
极端情况: 非seata管理的事务尝试在事务一一二阶段之间去修改数据,这时候怎么办?
Seata采用在更新前后都记录一份快照的方式,在事务一二阶段进行回滚前,通过after-image判断数据是否已经被修改了,如果是的话,那么此时记录相关异常,发送警告,通过人工介入处理。
对于读请求,Seata默认只针对SELECT FOR UPDATE 语句进行代理,执行SELECT FOR UPDATE 语句前,需要申请全局锁,如果全局锁被其他事务持有,则释放本地锁并重试,直到全局锁拿到,确保读取的相关数据是已经提交的,才会返回。
对于普通未被代理的select语句,显然在阶段一和阶段二之间还是会存在中间状态的,因此AT模式属于最终一致性。
优缺点
AT模式的优点:
一阶段完成直接提交事务,释放数据库资源,性能比较好
利用全局锁实现读写隔离
没有代码侵入,框架自动完成回滚和提交
AT模式的缺点:
两阶段之间属于软状态,属于最终一致
框架的快照功能会影响性能,但比XA模式要好很多
AT模式实战
AT模式中的快照生成、回滚等动作都是由框架自动完成,没有任何代码侵入,因此实现非常简单。
只不过,AT模式需要一个表来记录全局锁、另一张表来记录数据快照undo_log。
导入数据库表,记录全局锁,其中lock_table导入到TC服务关联的数据库,undo_log表导入到微服务关联的数据库:
lock_table是at模式需要的全局锁表,使用其他模式可以不导入该表
SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
-- ----------------------------
-- Table structure for undo_log
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `undo_log`;
CREATE TABLE `undo_log` (
`branch_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'branch transaction id',
`xid` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT 'global transaction id',
`context` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT 'undo_log context,such as serialization',
`rollback_info` longblob NOT NULL COMMENT 'rollback info',
`log_status` int(11) NOT NULL COMMENT '0:normal status,1:defense status',
`log_created` datetime(6) NOT NULL COMMENT 'create datetime',
`log_modified` datetime(6) NOT NULL COMMENT 'modify datetime',
UNIQUE INDEX `ux_undo_log`(`xid`, `branch_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = 'AT transaction mode undo table' ROW_FORMAT = Compact;
-- ----------------------------
-- Records of undo_log
-- ----------------------------
-- ----------------------------
-- Table structure for lock_table
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `lock_table`;
CREATE TABLE `lock_table` (
`row_key` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
`xid` varchar(96) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
`transaction_id` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,
`branch_id` bigint(20) NOT NULL,
`resource_id` varchar(256) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
`table_name` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
`pk` varchar(36) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
`gmt_create` datetime NULL DEFAULT NULL,
`gmt_modified` datetime NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`row_key`) USING BTREE,
INDEX `idx_branch_id`(`branch_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
2.修改application.yml文件,将事务模式修改为AT模式即可:
seata:
data-source-proxy-mode: AT # 默认就是AT
3.重启服务并测试
除了事务发起方,也就是TM需要在对应的service方法上加上@GlobalTransactional注解,其他微服务的service方法上不需要加上@Transactional注解和@GlobalTransactional注解,各个分支事务和TC底层都通过rpc交换信息
TCC模式
TCC模式与AT模式非常相似,每阶段都是独立事务,不同的是TCC通过人工编码来实现数据恢复。需要实现三个方法:
Try:资源的检测和预留;
Confirm:完成资源操作业务;要求 Try 成功 Confirm 一定要能成功。
Cancel:预留资源释放,可以理解为try的反向操作。
流程分析
举例,一个扣减用户余额的业务。假设账户A原来余额是100,需要余额扣减30元。
阶段一( Try ):检查余额是否充足,如果充足则冻结金额增加30元,可用余额扣除30
初识余额:
余额充足,可以冻结:
此时,总金额 = 冻结金额 + 可用金额,数量依然是100不变。事务直接提交无需等待其它事务。
阶段二(Confirm):假如要提交(Confirm),则冻结金额扣减30
确认可以提交,不过之前可用金额已经扣减过了,这里只要清除冻结金额就好了:
此时,总金额 = 冻结金额 + 可用金额 = 0 + 70 = 70元
阶段二(Canncel):如果要回滚(Cancel),则冻结金额扣减30,可用余额增加30
需要回滚,那么就要释放冻结金额,恢复可用金额:
Seata的TCC模型
Seata中的TCC模型依然延续之前的事务架构,如图:
优缺点
TCC模式的每个阶段是做什么的?
Try:资源检查和预留
Confirm:业务执行和提交
Cancel:预留资源的释放
TCC的优点是什么?
一阶段完成直接提交事务,释放数据库资源,性能好
相比AT模型,无需生成快照,无需使用全局锁,性能最强
不依赖数据库事务,而是依赖补偿操作,可以用于非事务型数据库
TCC的缺点是什么?
有代码侵入,需要人为编写try、Confirm和Cancel接口,太麻烦
软状态,事务是最终一致
需要考虑Confirm和Cancel的失败情况,一旦失败会由seata协调进行重试,因此需要做好幂等处理
适用场景
TCC并不适用所有场景,例如: 下订单的场景, try阶段预留资源操作能预留啥? 预留一个订单? 显然不太适合,虽然可以通过给订单增加状态,让try阶段设置订单状态为prepare, 然后在confirm阶段,在正式改为commit,但是显然AT模式更适合下订单的场景。
我们的金额account-service服务显然更适合TCC模式,因此order-service服务依然采用AT模式,而将account-service服务改造为TCC模式。
对于seata而言,无论采用什么模式实现,都是一样的流程,由TM发起全局事务,调用各个分支事务,然后TC收集分支事务执行状态,TM决定执行全局事务提交或者回滚,Seata内部将所有模式都改造为遵循这个流程,因此一个Seata管理的分布式事务内部的各个事务分支底层可以采用不同的模式实现。
将account-service服务利用TCC实现分布式事务的步骤如下:
修改account-service,编写try,confirm,cancel逻辑
try业务: 添加冻结金额,扣减可用余额
confirm业务:删除冻结金额
cancel业务:删除冻结金额,恢复可用余额
保证confirm,cancel接口的幂等性
允许空回滚
拒绝业务悬挂
事务悬挂和空回滚
1)空回滚
当某分支事务的try阶段阻塞时,可能导致全局事务超时而触发二阶段的cancel操作。在未执行try操作时先执行了cancel操作,这时cancel不能做回滚,就是空回滚。
如图:
执行cancel操作时,应当判断try是否已经执行,如果尚未执行,则应该空回滚。
cancel这里不能抛出异常,否则seata会不断进行重试
2)业务悬挂
对于已经空回滚的业务,之前被阻塞的try操作恢复,继续执行try,就永远不可能confirm或cancel ,事务一直处于中间状态,这就是业务悬挂。
执行try操作时,应当判断cancel是否已经执行过了,如果已经执行,应当阻止空回滚后的try操作,避免悬挂。
解决方案
解决空回滚和业务悬挂问题,必须要记录当前事务状态,是在try、还是cancel?
为了实现空回滚,防止业务悬挂,以及幂等性要求,我们必须在数据库记录冻结金额的同时,记录当前事务id和执行状态,为此我们设计一张表:
CREATE TABLE `account_freeze_tbl` (
`xid` varchar(128) NOT NULL,
`user_id` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '用户id',
`freeze_money` int(11) unsigned DEFAULT '0' COMMENT '冻结金额',
`state` int(1) DEFAULT NULL COMMENT '事务状态,0:try,1:confirm,2:cancel',
PRIMARY KEY (`xid`) U以上是关于Seata分布式事务落地解决方案的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章