Seata是如何处理空补偿和悬挂问题的？

csdn_tom_168

于 2025-06-08 00:20:55 发布

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分类专栏： # Seata 文章标签：分布式 java

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Seata是如何处理空补偿和悬挂问题的？

Seata 通过引入 ‌全局事务控制表‌（如 tcc_fence_log）和 ‌状态校验机制‌ 系统性解决 TCC 模式下的空补偿与悬挂问题，其核心设计如下：

‌一、空补偿（空回滚）解决方案‌

问题场景‌

当分支事务的 ‌Try 阶段未执行‌（如网络超时或服务宕机），但全局事务触发回滚调用 Cancel 方法，导致无效回滚操作。

Seata 处理流程‌
Try 阶段‌：
执行业务 SQL 前，向 tcc_fence_log 表插入记录，标记事务状态为 trying（与业务操作在同一个本地事务中提交）。

INSERT INTO tcc_fence_log (xid, branch_id, status) 
VALUES ('全局事务ID', '分支事务ID', 'trying');

Cancel 阶段‌：
检查 tcc_fence_log 中是否存在对应 xid + branch_id 的 trying 记录：
存在记录‌ → 执行正常回滚逻辑（释放资源）。
不存在记录‌ → 判定为空回滚，跳过业务回滚并插入 suspended 状态记录（防悬挂）。

二、悬挂问题解决方案‌

问题场景‌

Cancel 先于 Try 执行‌（如 Try 请求延迟到达），导致 Try 操作误执行，预留资源无法释放。

Seata 处理流程‌
Try 阶段前校验‌：
查询 tcc_fence_log 是否存在相同 xid + branch_id 的 suspended（空回滚标记）或 cancelled 记录。
存在记录‌ → 判定为悬挂，拒绝执行 Try 并抛出异常。
无记录‌ → 正常执行 Try 并插入 trying 记录。
状态闭环设计‌：
事务结束时（Confirm/Cancel 成功）插入终态记录（committed/cancelled），阻断滞后 Try 请求。

三、技术实现关键点‌

机制实现方式作用
事务状态表‌ 创建 tcc_fence_log 表，字段包括 xid、branch_id、status 持久化事务状态，支持前置校验
注解驱动‌ 使用 @TwoPhaseBusinessAction(useTCCFence = true) 启用防悬挂自动注入状态校验逻辑
本地事务绑定‌ Try/Cancel 操作与状态记录插入在同一个本地事务中提交确保状态与业务操作的原子性
终态屏障‌ Confirm/Cancel 成功后插入 committed/cancelled 记录防止历史请求干扰

四、操作流程对照表‌

步骤空回滚防护机制悬挂防护机制
Try 前‌ - 检查是否存在 suspended/cancelled 记录
Try 中‌ 插入 trying 记录插入 trying 记录
Cancel 前‌ 检查是否存在 trying 记录 -
Cancel 后‌ 若空回滚则插入 suspended 记录插入 cancelled 记录

典型案例‌：

电商扣库存场景：

防空回滚‌：库存服务 Cancel 时，校验到无 trying 记录 → 跳过回滚并标记 suspended。
防悬挂‌：后续延迟的 Try 请求发现 suspended 记录 → 拒绝执行并告警。

通过事务状态表的前置检查与状态闭环，Seata 在 ‌1.5+ 版本‌ 彻底解决了 TCC 模式的异常场景。

Seata 在 ‌1.5+ 版本‌ 在分布式事务管理上的多项关键改进

Seata 1.5+ 版本在分布式事务管理上进行了多项关键改进，涵盖稳定性、功能扩展和易用性提升，具体如下：

一、TCC 模式增强‌

解决三大核心问题‌：
空回滚‌：通过 tcc_fence_log 表校验 Try 状态，未执行 Try 的 Cancel 自动跳过并标记 suspended。
悬挂‌：Try 执行前检查是否存在 suspended 或 cancelled 记录，拦截滞后请求。
幂等性‌：Confirm/Cancel 操作通过事务状态表实现自动去重。

注解 @TwoPhaseBusinessAction(useTCCFence = true) 可一键启用防护。

二、控制台与监控增强‌

可视化控制台‌：
提供事务状态实时查看、事务链路追踪、全局锁查询等功能，支持运维人员快速定位问题。
SkyWalking 集成‌：
支持分布式事务链路与 SkyWalking 的 Tracing 数据联动，实现全链路性能分析。

三、通信协议扩展‌

支持多样化 RPC 协议‌：
新增 bRPC（字节跳动 RPC 框架）和阿里云 EDAS HSF 协议支持，适配混合云环境。
Kotlin 协程支持‌：
优化异步事务处理能力，提升高并发场景下的资源利用率。

四、性能与架构优化‌

全局锁机制重构‌：
减少锁竞争开销，提升 AT 模式在高并发下的吞吐量。
异步任务调度优化‌：
引入 distributed_lock 表管理任务调度，避免多节点任务冲突。
distributed_lock 表结构：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `distributed_lock` (
    `lock_key`   CHAR(20)     NOT NULL COMMENT '锁键（唯一标识资源）',
    `lock_value` VARCHAR(20)  NOT NULL COMMENT '持有者标识（如服务节点ID）',
    `expire`     BIGINT       NOT NULL COMMENT '过期时间戳（毫秒）',
    PRIMARY KEY (`lock_key`)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;