分布式事务之Seata原理和使用

本文以用户下单购买商品为例,介绍了分布式事务框架Seata的原理和使用。Seata解决的是微服务环境下数据一致性问题,由事务协调器(TC)、事务管理器(TM)和资源管理器(RM)三部分组成,确保全局事务的提交或回滚。通过在服务接口上添加@GlobalTransactional注解,Seata能实现分布式事务的自动化管理。
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Seata介绍

本文以一个用户下单购买商品的系统为例,介绍开源框架Seata的原理和使用,下单该系统涉及三部分服务:

  1. 仓储服务:对给定的商品扣除仓储数量;
  2. 订单服务:根据采购需求创建订单;
  3. 帐户服务:从用户帐户中扣除余额;

分布式事务的主要作用是保证微服务情况下用户下单过程中数据的一致性。这里的一致性可以这样理解:不会出现用户余额扣除成功,但是仓储和订单相关操作失败的场景,三者要么同时成功,要么同时失败。

单机事务场景

如果用户下单购买商品涉及到的服务都在一个传统的单机服务中,三部分服务可以共享同一个数据库实例。这种情况下,我们可以通过本地事务的一致性保证仓储/订单/账户三者之间数据的一致性。

如上图所示,在单机服务中,三部分内容共用同一个数据库实例,所以我们只需要本地事务就可以解决数据的一致性,以Spring框架为例,我们只需要在方法上添加 @Transaction 注解就可以实现整个购买流程中数据的一致性:

@Transaction
public void purchase(){
    doStoreBusiness();
    doOrderBusiness();
    doAccountBusiness();
}

分布式事务场景

在微服务框架中,仓储/订单/账户服务部署在不同的服务器上,使用不同的数据库实例,与单机模式完全不同。单机模式中的事务通常要求事务涉及的数据源为同一个,并且事务涉及的数据库操作在同一个数据库链接中,分布式情况下显然不满足条件。

所以在分布式场景如何保证数据的一致性呢?这就是Seata需要解决的问题了。

Seata解决方案

Seata是用于解决分布式事务的开源框架,其内部有关于分布式事务的定义如下:分布式事务是由多个分支事务组成的全局事务,其中每个分支事务都是本地事务的形式。

Seata框架包含三部分内容:

  1. 事务协调器(Transaction Coordinator,TC):维护全局事务和分支事务的状态,进行全局事务提交或全局事务回滚;
  2. 事务管理器(Transaction Manager,TM):定义全局事务,开启全局事务、提交全局事务或回滚全局事务;
  3. 资源管理器(Resource Manager,RM):管理分支事务中的资源,向事务管理器注册分支事务和并报告分支事务的状态,负责分支事务提交或回滚;

一个典型的seata分布式事务的流程如下:

  1. TM向TC发出开启全局事务请求,TC生成全局事务的唯一标识XID,设此处的全局事务为T1;
  2. 在全局事务T1的各个流程中,XID会作为事务的标识在微服务之间流转;
  3. RM向TC注册本地事务,注册的本地事务的会作为全局事务T1的分支事务;
  4. TM可以请求TC控制全局事务T1提交或全局事务T1回滚;
  5. TC可以请求全局事务T1下的所有分支事务提交或回滚;

Seata历史

阿里巴巴:

  • TXC:淘宝交易系统的分布式事务框架,阿里巴巴中间件团队自2014年开始启动该项目,用于解决应用架构从单一服务向微服务转变所带来的分布式事务问题;
  • GTS:全球交易服务。TXC作为阿里云中间件产品,新名称GTS于2016年发布;
  • Fescar:2019年开始了基于TXC/GTS的开源项目Fescar,用于开源项目社区发展;

蚂蚁金服:

  • XTS:扩展事务服务。蚂蚁金服中间件团队自2007年开始开发分布式事务中间件,该中间件在蚂蚁金服中得到广泛应用,解决了跨数据库和服务的数据一致性问题。
  • DTX:分布式事务扩展。自2013年以来,XTS已在蚂蚁金融云上发布,名称为DTX;

Seata社区:

  • Seata:简单的可扩展分布式事务解决方案,蚂蚁金服将Fedscar改名为Seata并开源,使其成为一个中立、开放的分布式事务社区。

Seata Maven依赖

<seata.version>1.4.2</seata.version>

<dependency>
    <groupId>io.seata</groupId>
    <artifactId>seata-all</artifactId>
    <version>${seata.version}</version>
</dependency>

Seata案例

以上文中的用户下单购买商品的系统为例,展示Seata的使用方式:

  1. 仓储微服务:对给定的商品扣除仓储数量;
  2. 订单微服务:根据采购需求创建订单;
  3. 帐户微服务:从用户帐户中扣除余额;

服务接口的定义

对于三个微服务,我们用三个接口来抽象其内部的逻辑:

  • 仓储服务public interface StorageService { /** * 扣除存储数量 */ void deduct(String commodityCode, int count); }
  • 订单服务public interface OrderService { /** * 创建订单 */ Order create(String userId, String commodityCode, int orderCount); }
  • 帐户服务public interface AccountService { /** * 从用户账户中借出 */ void debit(String userId, int money); }

主要业务逻辑

对于用户下单购买商品的逻辑,我们用以下代码来实现:

  • 主要业务逻辑public class BusinessServiceImpl implements BusinessService { private StorageService storageService; private OrderService orderService; /** * 采购 */ public void purchase(String userId, String commodityCode, int orderCount) { storageService.deduct(commodityCode, orderCount); orderService.create(userId, commodityCode, orderCount); } }
  • 订单服务业务逻辑public class OrderServiceImpl implements OrderService { private OrderDAO orderDAO; private AccountService accountService; public Order create(String userId, String commodityCode, int orderCount) { int orderMoney = calculate(commodityCode, orderCount); accountService.debit(userId, orderMoney); Order order = new Order(); order.userId = userId; order.commodityCode = commodityCode; order.count = orderCount; order.money = orderMoney; // INSERT INTO orders ... return orderDAO.insert(order); } }

引入Seata

在服务中引入Seata服务之后,我们只需要在分布式事务最外层的方法上添加分布式事务注解 @GlobalTransactional :

@GlobalTransactional
public void purchase(String userId, String commodityCode, int orderCount) {
    // ......
}

添加注解之后,在执行业务逻辑之前,Seata会先生成全局事务ID,并且在调用其它服务时,会在请求中携带全局事务ID。如果其它微服务也添加了Seata依赖,这些微服务会获取全局事务ID,并且参与到全局事务中。

本文只是简单介绍以下Seata框架,具体工作原理在后续文章中详细介绍。

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### 分布式事务 Seata 工作原理 #### 1. 架构组件介绍 Seata 的架构主要由三个核心部分组成: - **Transaction Coordinator (TC)**:作为独立部署的服务端,负责维护全局事务的运行状态以及管理分支事务的状态报告提交/回滚指令[^4]。 - **Transaction Manager (TM)**:位于应用程序内部,用于定义全局事务范围并发起全局提交或回滚命令给 TC。当 TM 启动一个新的全局事务时,会从 TC 获取唯一的 XID(全局唯一事务 ID),并将此 XID 注入到后续所有的本地事务执行上下文中。 - **Resource Manager (RM)**:同样内置于应用侧,充当着数据库或其他持久化存储系统的代理角色。RM 接收来自 TM 或者 TC 发送过来的消息来决定是否要对某个具体的分支事务实施确认还是取消操作。 #### 2. 支持的模式解析 ##### TCC 模式 TCC 模式的全称为 Try-Confirm-Cancel,在这种模式下,开发者需要针对每一个参与分布式事务的数据源提供三种接口函数——`Try()`、`Confirm()` `Cancel()`. - `Confirm`: 正式完成业务逻辑变更的过程,通常情况下不需要额外编写代码因为一旦进入这一步就意味着前面所有准备工作都已经顺利完成; - `Cancel`: 当整个流程出现问题时用来清理之前所做的预备工作,即解除锁住的商品以便它们可以重新回到可售状态[^3]. ```java public interface BusinessAction { boolean prepare(); // 对应Try() void commit(); // 对应Confirm(), 可能为空实现 void rollback(); // 对应Cancel() } ``` ##### AT 模式 AT 即 Automatic Transaction Mode 自动化事务模式,它允许开发人员像平常那样写 SQL 语句而无需关心底层如何处理分布式一致性问题。通过拦截器机制自动识别出哪些数据表受到了影响从而自动生成对应的 undo_log 表记录原始值的变化情况。如果最终能够正常结束,则删除这条日志条目;反之则利用该信息来进行回滚恢复原状. ##### Saga 模式 Saga 流程是由一系列补偿性子事务构成的一个长活事务模型。每个参与者只关注自己那部分工作的正向执行路径及其相应的逆向修复措施。这种方式虽然简单易懂但也存在局限性,特别是在面对高并发访问相同资源的情形时可能会遇到挑战,而且某些特定类型的业务很难找到合适的办法去设计有效的补偿行为[^1]. #### 3. 总结 综上所述,Seata 提供了一套完整的解决方案帮助构建可靠高效的微服务体系下的跨服务调用场景中的数据一致性可靠性保障能力。不同的应用场景可以根据实际需求选择最适合自己的模式组合使用以达到最佳效果。
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