封面《セレクトオブリージュ》
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前言
因为在后续的工作中使用分布式事务的情况会多很多,所以来回顾一下分布式事务方博后续查询
事务
事务(Transaction): 事务是一个数据库操作序列,由事务开始与事务结束之间执行的全部数据库操作组成,这些操作要么全部执行,要么全部不执行,是一个不可分割的工作单位。
常见例子就是银行的转账,扣款和增加存款必须一起完成,不能只完成一项
事务的ACID
- 原子性(Atomicity): 事务被视为一个不可分割的最小单位,它要么完全执行,要么完全不执行。
- 一致性(Consistency): 一致性保证了事务的执行将数据库从一个一致的状态转变到另一个一致的状态。
- 隔离性(Isolation): 隔离性是指当多个事务同时对数据库进行操作时,每个事务都是独立的,一个事务的操作不会影响到其他事务。
- 持久性(Durability): 持久性意味着一旦事务被提交,它对数据库的修改就是永久性的,即使系统发生故障也不会丢失。
分布式事务理论
随着互联网的发展,后端系统也从单体应用演变成了多体分布式微服务应用。事务也从本地事务转为了需要分布式事务
CAP理论
CAP定理,指的是在一个分布式系统中, Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性),三者不可得兼。
- 一致性©:指数据在多个副本之间能够保持一致的状态。当在一个节点上更新了数据,其他节点上的数据也应该同步更新,以保证数据的一致性。
- 可用性(A):指系统提供的服务必须一直处于可用状态,对于用户的每一个请求,系统总是能够在有限的时间内返回结果,无论成功还是失败,都不会出现网络超时等情况。
- 分区容错性§:指分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候,仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务。也就是说,当网络出现问题,消息可能会丢失或延迟,但系统应该继续运行。
由于网络分区是分布式系统中一种必然的现象,因此分区容错性是无法避免的,必须在一致性和可用性之间做出选择。这就导致了在分布式系统中,无法同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个目标
CAP理论是分布式系统设计时的重要参考,它提醒设计者在设计系统时要根据实际需求进行权衡和取舍
BASE理论
CAP完全实现强一致性较难,因此有了BASE(Basically Available Soft State Eventual Consistency)理论演化,其本质是对CAP的衍生,是AP方案的补充
- BA: Basically Available 基本可用,分布式系统在出现故障的时候,允许损失部分可用性,即保证核心可用。
- S: Soft State 软状态,允许系统存在中间状态,而该中间状态不会影响系统整体可用性。
- E: Eventual Consistency 最终一致性,系统中的所有数据副本经过一定时间后,最终能够达到一致的状态。
一致性
分布式中一致性可以分为强一致性、弱一致性和最终一致性
强一致性
任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据。系统中的所有进程,看到的操作顺序,都和全局时钟下的顺序一致。简言之,在任意时刻,所有节点中的数据是一样的。
弱一致性
数据更新后,如果能容忍后续的访问只能访问到部分或者全部访问不到,则是弱一致性。
最终一致性
不保证在任意时刻任意节点上的同一份数据都是相同的,但是随着时间的迁移,不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化。简单说,就是在一段时间后,节点间的数据会最终达到一致状态。
分布式事务类型
二阶段提交(Two-Phase Commit,2PC)
一阶段
事务协调者向事务参与者发送 prepare 请求,事务参与者收到请求。
二阶段
如果所有事务参与者都返回 prepare_ok,则事务协调者向所有事务参与者发送 commit 请求,事务参与者收到请求后,执行事务提交操作。如果有任何一个事务参与者返回 prepare_fail,则事务协调者向所有事务参与者发送 rollback 请求,事务参与者收到请求后,执行事务回滚操作。
缺点
2PC存在着以下缺点
- 同步阻塞问题:在事务过程中,当事务参与者占用资源,其他事务就只能阻塞等待资源释放
- 单点问题:事务协调者是整个事务的控制中心,一旦事务协调者发生故障,整个事务将无法进行
- 数据不一致问题:在二阶段提交中,如果事务管理器只发送了部分 commit 消息,此时网络发生异常,那么只有部分参与者接收到 commit 消息,此时系统数据不一致
Seata的 XA与AT
XA是一种分布式事务协议,由两阶段提交协议(2PC)和XA事务管理器组成,XA协议是由X/Open组织提出的,用于支持分布式事务的一种规范。AT是Seata自己实现的一种分布式事务协议,AT是通过对业务代码进行增强,实现分布式事务的一种方式。
AT与XA的区别在于,XA是基于数据库二阶段协议实现的,而AT是通过对业务代码进行增强来实现的。
TCC(Try-Confirm-Cancel)模式
关于 TCC(Try-Confirm-Cancel)的概念,最早是由 Pat Helland 于 2007 年发表的一篇名为《Life beyond Distributed Transactions:an Apostate’s Opinion》的论文提出。 TCC 事务机制相比于上面介绍的 XA,解决了其几个缺点:
- 解决了协调者单点,由主业务方发起并完成这个业务活动。业务活动管理器也变成多点,引入集群。
- 同步阻塞:引入超时,超时后进行补偿,并且不会锁定整个资源,将资源转换为业务逻辑形式,粒度变小。
- 数据一致性,有了补偿机制之后,由业务活动管理器控制一致性
TCC的操作如下图所示
TCC分为了try、confirm、cancel三个阶段,分别对应业务的尝试、确认和取消操作。
- try阶段: 所有业务参与者尝试执行业务,并预留资源
- confirm阶段: 真正的执行业务阶段,使用try阶段预留的资源进行业务处理
- cancel阶段: 业务发生异常,回滚业务,释放资源
优点
- 不依赖底层数据库
- 能够实现跨库事务、跨应用资源
缺点
- 相较于AT/XA TCC是一种代码侵入式方案,需要业务系统自行实现Try、Confirm、Cancel三个操作
幂等、空回滚和事务悬挂
对于TCC参与者的实现,需要注意各个接口的幂等性,同时允许空回滚,避免事务悬挂
幂等
由于TCC业务的特性,可能会导致重试时,业务重复执行,所以需要保证业务confirm和cancel的幂等性
空回滚
可能由于网络特殊情况,导致TCC的cancel请求优先于try请求到达,这时候不能够进行代码回滚,需要进行空回滚
事务悬挂
同样是在空回滚场景中,try请求落后于cancel请求到达,如果此时执行try请求那么预留的资源将会无法释放,此时就发生了事务悬挂。因此对于执行了空回滚的事务操作就不能再执行try操作,避免事务悬挂
SAGA模式
Saga 模式是分布式事务的解决方案之一,理念起源于 1987 年 Hector & Kenneth 发表的 Sagas 论文。它将整个分布式事务流程拆分成多个阶段,每个阶段对应我们的子事务,子事务是本地事务执行的,执行完成就会真实提交。
SAGA的操作如下,SAGA事务由多个子事务组成,每个子事务都是一个本地事务,同时每个事务都有一个补偿操作,当事务发生异常时,执行补偿操作。适合用于业务流程长的长事务,或是参与者包含其它公司或遗留系统服务,无法提供 TCC 模式要求的三个接口的事务。
优点
一阶段提交本地事务,无锁,高性能
- 事件驱动架构,参与者可异步执行,高吞吐
- 补偿服务易于实现
缺点
- SAGA事务不保证隔离性,可能会导致脏读、不可重复读、幻读
Seata代码实现
事前准备
seata服务端
这里采用docker直接部署
1 | docker run --name seata-server -p 8091:8091 -p 7091:7091 seataio/seata-server:2.0.0 |
数据库准备
基础模型
1 |
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账户模型
1 |
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物品模型
1 |
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订单模型
1 |
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通用配置
依赖导入,在pom.xml
里面添加
1 | <!-- https://mvnrepository.com/artifact/io.seata/seata-spring-boot-starter --> |
在resource下面添加seata配置文件file.conf
1 | # |
在application下添加application.yml
配置文件
1 | seata: |
AT模式
数据库准备
创建AT模式的undoLog表
1 | CREATE TABLE IF NOT EXISTS `undo_log` |
账户业务
1 | public interface AccountService { |
1 |
|
物品库存业务
1 | public interface ItemService { |
1 |
|
订单业务
1 | public interface OrderService { |
1 |
|
业务实现
1 | public interface BusinessService { |
1 |
|
XA模式
XA模式与AT模式相似,但是需要将配置里面的数据源代理设置为XA数据源
1 |
|
TCC模式
需要注意的是这里的代码没有考虑悬挂幂等
库存业务
1 | public interface ItemAction { |
1 |
|
订单业务
1 | public interface OrderAction { |
1 |
|
业务代码
1 |
|
SAGA模式
数据库准备
这里放的是官方的h2数据库
1 | CREATE CACHED TABLE "PUBLIC"."SEATA_STATE_INST"( |
库存业务
1 | public interface ItemAction { |
1 |
|
订单业务
1 | public interface OrderAction { |
1 |
|
状态机设计
seata提供了一个状态机设计网址 https://seata.apache.org/saga-designer/
状态机json如下
1 | { |
SAGA配置
1 |
|
完整demo
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