事务相关

数据库事务(Database Transaction) ,是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成,否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元,可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务,必须满足所谓的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性。
原子性(Atomicity):一个事务必须将它产生的所有更改作为一个单独的工作单元提交,或者回滚。对于其数据修改,要么全部执行,要么全部不执行。即所有的更改操作被当成一个整体处理。
一致性(Consistency):事务在完成时,必须使所有的数据都保持一致状态。在事务期间,每次对数据库实施的插入、更新或删除操作时,数据库的完整性约束都要得到保证——即使在事务还未提交时也必须如此。
独立性(Isolation):由并发事务所作的修改必须与任何其他并发事务所作的修改隔离。事务查看数据时数据所处的状态,要么是另一并发事务修改它之前的状态,要么是另一事务修改它之后的状态,事务不会查看中间状态的数据。独立性是由一致性和并发性共同决定的。在独立性级别提高时,一致性将会会更好,但并发程度将降低。
持久性(Durability):事务完成之后,它对于系统的影响是永久性的。该修改即使出现致命的系统故障也将一直保持。




Java中的常用的事务模型:
本地事务模型(Local Transaction Model)
编程式事务模型(Programmatic Transaction Model)
声明式事务模型(Declarative Transaction Model)

本地事务模型:事实上不是编程框架本身来管理事务,事务是交给本地资源管理器(local resource manager)来管理。资源管理器是用于通信的、事实上的数据源(dara source)提供者。如,数据库相关,资源管理器是通过数据库驱动和数据库管理系统(DBMS)来实现的。经由本地事务模型,开发人员管理的是“连接(connection)”,而非“事务”。

编程式事务管理:利用了Java事务API及其底层事务服务实现的能量以提供事务支持,突破了“本地事务模型”的种种限制。通过编程式事务模型,开发人员的编码对象是“事务”,而非“连接”。

声明式事务模型:在声明式事务模型的环境下,软件框架或“容器”管理了事务的开始和结束(或者提交,或者回滚)。开发人员仅仅需要告诉软件框架,碰到应用异常时“去回滚事务”即可,对事务的配置都是通过EJB中的XML部署描述文件或Spring中Bean的定义文件来完成。
### 分布式事务相关概念与实现方式 分布式事务是指在分布式系统中,一个业务操作需要跨多个独立的服务或数据库完成时所涉及的事务管理问题。由于分布式环境中的资源分布特性,传统的单机事务(ACID)难以直接应用,因此需要引入新的理论和解决方案来保证数据的一致性。 #### 1. 分布式事务的核心概念 分布式事务的核心目标是确保在分布式环境中,事务能够满足一定的**一致性**要求。根据业务需求的不同,可以分为以下两种主要的一致性模型: - **强一致性**:要求事务在提交后立即对所有参与者可见,并且数据状态始终保持一致。这种模型通常通过两阶段提交(2PC)协议实现[^2]。 - **弱一致性(最终一致性)**:允许在事务提交后短时间内数据可能存在不一致,但最终会达到一致状态。这种模型适用于对实时性要求较低的场景,可以通过消息队列、事件驱动等方式实现[^1]。 #### 2. 分布式事务的实现方式 分布式事务的实现方式主要分为以下几类: ##### (1)两阶段提交(2PC) 两阶段提交是一种经典的强一致性事务实现方式,广泛应用于需要严格保证数据一致性的场景。其过程分为两个阶段: - **准备阶段**:协调器通知所有参与者准备提交事务,参与者锁定资源并返回是否可以提交的结果。 - **提交阶段**:如果所有参与者都准备成功,则协调器通知所有参与者正式提交事务;否则,通知回滚事务[^2]。 两阶段提交的优点在于能够严格保证强一致性,但缺点是性能开销较大,尤其是在高并发场景下可能导致资源锁定时间过长。 ##### (2)补偿事务(Saga 模型) Saga 模式通过将分布式事务拆分为一系列本地事务,并为每个本地事务定义一个补偿操作来实现最终一致性。当某个事务失败时,系统会依次执行之前事务的补偿操作以恢复状态[^1]。 Saga 模式的优点在于降低了实现复杂度,避免了长时间的资源锁定,但其缺点是对事务顺序依赖较高,且无法完全保证强一致性。 ##### (3)基于消息的可靠性传输 在这种模式下,分布式事务被转化为消息的可靠传递问题。通过引入消息中间件(如 Kafka、RabbitMQ),可以在生产者和消费者之间建立可靠的通信机制,从而实现最终一致性[^2]。 ##### (4)TCC 事务模型 TCC(Try-Confirm-Cancel)是一种更细粒度的事务控制模型,要求业务方提供三个操作接口: - **Try**:尝试执行业务操作,预留资源。 - **Confirm**:确认执行业务操作,释放资源。 - **Cancel**:取消业务操作,回滚资源。 TCC 模型的优点在于能够精确控制事务边界,适合复杂的业务场景,但其实现成本较高,需要业务方进行较多的开发工作[^2]。 #### 3. 分布式事务的解决方案 目前市面上已经有许多成熟的分布式事务框架,开发者可以根据实际需求选择合适的方案。以下是几种常见的解决方案: ##### (1)Seata Seata 是阿里巴巴开源的分布式事务解决方案,支持 AT、TCC、SAGA 等多种事务模式。它通过全局事务服务(Global Transaction Service, GTS)协调分布式事务的执行,提供了高性能且易用的事务管理能力。 ##### (2)LCN LCN 是一种基于 Spring 的分布式事务框架,通过引入一个独立的事务协调器(tx-manager)来管理分布式事务的状态。它支持自动拦截数据库操作,生成全局事务 ID,并通过二阶段提交协议完成事务的提交或回滚[^3]。 ##### (3)消息队列中间件 利用消息队列(如 RocketMQ、Kafka)的事务消息功能,可以实现分布式事务的最终一致性。例如,RocketMQ 提供了事务消息机制,允许生产者在发送消息的同时执行本地事务,确保消息的可靠传递[^2]。 ### 示例代码 以下是一个简单的 Seata AT 模式的代码示例,展示了如何在微服务中集成分布式事务: ```java // 开启 Seata 全局事务 @GlobalTransactional(name = "seata-order", rollbackFor = Exception.class) public void createOrder(Order order) { // 调用库存服务扣减库存 inventoryService.decreaseInventory(order.getProductId(), order.getQuantity()); // 创建订单 orderService.createOrder(order); } ``` --- ####
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