解决分布式事务难题：MyBatis 3跨数据源事务管理实战指南-优快云博客

解决分布式事务难题：MyBatis 3跨数据源事务管理实战指南

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你是否在分布式系统中遇到过这样的困境：订单支付成功但库存未扣减，用户充值后账户余额未更新？这些数据不一致问题的根源往往是跨多个数据源时的事务管理失效。本文将通过MyBatis 3的事务机制解析，结合2PC、TCC等实战方案，教你如何在分布式环境下保证数据一致性，让系统告别"部分成功"的尴尬局面。

MyBatis事务管理基础

MyBatis 3提供了两种核心事务管理器实现，分别应对不同的部署场景：

JDBC事务管理器

JdbcTransaction是MyBatis的默认事务管理器，直接使用JDBC的事务控制能力。它通过commit()和rollback()方法管理事务边界，依赖数据库连接本身的事务支持：

// JdbcTransaction核心实现
@Override
public void commit() throws SQLException {
  if (connection != null && !connection.getAutoCommit()) {
    connection.commit();  // 直接调用JDBC连接的commit
  }
}

@Override
public void rollback() throws SQLException {
  if (connection != null && !connection.getAutoCommit()) {
    connection.rollback();  // 直接调用JDBC连接的rollback
  }
}

这种事务管理器适用于单数据源场景，通过JdbcTransactionFactory创建实例，在MyBatis配置文件中这样声明：

<transactionManager type="JDBC"/>

托管事务管理器

ManagedTransaction则将事务管理责任委托给容器（如Spring或Java EE服务器），其自身不处理事务提交和回滚：

// ManagedTransaction的特殊实现
@Override
public void commit() throws SQLException {
  // Does nothing - 由容器管理事务提交
}

@Override
public void rollback() throws SQLException {
  // Does nothing - 由容器管理事务回滚
}

当使用Spring等容器管理事务时，通常会配置这种事务管理器，让外部容器统一协调事务边界。

分布式事务挑战与解决方案

在微服务架构中，一个业务操作往往需要跨多个数据库执行，这就超出了单一数据库事务的能力范围。例如电商系统的"下单"操作，可能涉及订单库、库存库、支付库三个独立数据源，传统的本地事务无法保证这三个操作的原子性。

2PC协议实现

两阶段提交（2PC）是分布式事务的经典解决方案，MyBatis可配合Atomikos等事务管理器实现这一协议：

// 伪代码：使用Atomikos实现2PC事务
@Transactional
public void createOrder(Order order, List<Product> products) {
  // 1. 订单库操作
  orderMapper.insert(order);
  
  // 2. 库存库操作
  for (Product product : products) {
    inventoryMapper.decrease(product.getId(), product.getQuantity());
  }
  
  // 3. 支付库操作
  paymentMapper.recordPayment(order.getId(), order.getAmount());
}

Atomikos会为每个数据源创建分支事务，在提交阶段：

准备阶段：所有数据源确认可以提交
提交阶段：统一提交所有分支事务

这种方案的优势是强一致性，但性能开销较大，适合对数据一致性要求极高的核心业务。

TCC补偿事务

TCC（Try-Confirm-Cancel）是另一种流行的分布式事务方案，通过业务逻辑分解实现最终一致性：

// 1. Try阶段：资源检查和预留
public void tryCreateOrder(Order order, List<Product> products) {
  orderMapper.prepare(order);          // 订单预创建
  inventoryMapper.reserve(products);   // 库存预留
  paymentMapper.prepare(order);        // 支付准备
}

// 2. Confirm阶段：确认执行业务操作
public void confirmCreateOrder(Long orderId) {
  orderMapper.confirm(orderId);        // 确认订单
  inventoryMapper.confirmReservation(orderId); // 确认扣减库存
  paymentMapper.confirm(orderId);      // 确认支付
}

// 3. Cancel阶段：取消操作并释放资源
public void cancelCreateOrder(Long orderId) {
  orderMapper.cancel(orderId);         // 取消订单
  inventoryMapper.releaseReservation(orderId); // 释放库存
  paymentMapper.refund(orderId);       // 退款
}

在MyBatis中实现TCC时，通常需要为每个业务操作编写这三个阶段的SQL映射，通过SqlSession管理不同数据源的会话。

多数据源配置实践

要在MyBatis中实现跨数据源事务，首先需要配置多个数据源和对应的SqlSession：

Spring Boot多数据源配置

// 主数据源配置
@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.example.order.mapper", sqlSessionTemplateRef = "orderSqlSessionTemplate")
public class OrderDataSourceConfig {
  @Bean
  @ConfigurationProperties("spring.datasource.order")
  public DataSource orderDataSource() {
    return DruidDataSourceBuilder.create().build();
  }
  
  @Bean
  public SqlSessionFactory orderSqlSessionFactory(DataSource dataSource) throws Exception {
    SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
    bean.setDataSource(dataSource);
    bean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()
        .getResources("classpath:mapper/order/*.xml"));
    return bean.getObject();
  }
}

// 从数据源配置（库存库）类似，略...

事务协调配置

使用Spring的@Transactional注解时，需要指定事务管理器：

@Service
public class OrderService {
  @Autowired
  private OrderMapper orderMapper;
  
  @Autowired
  private InventoryMapper inventoryMapper;
  
  @Transactional(transactionManager = "orderTransactionManager")
  public void createOrder(Order order) {
    orderMapper.insert(order);
    // 跨数据源调用需要单独管理事务
    inventoryService.decreaseStock(order.getItems());
  }
}

对于分布式事务，可集成Seata等框架，通过全局事务ID追踪跨数据源的事务状态。

避坑指南与最佳实践

常见问题解决方案

数据源连接泄漏

使用JdbcTransaction的close()方法确保连接释放：

try (SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession()) {
  // 业务操作
} // 自动关闭session和连接

事务传播行为配置

跨服务调用时使用REQUIRES_NEW传播行为：

@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)
public void updateInventory(List<Item> items) {
  // 库存更新操作
}

分布式锁防并发

使用Redis或ZooKeeper实现分布式锁，防止并发操作导致的数据不一致：

String lockKey = "order:" + orderId;
try (RedisLock lock = redisLockClient.lock(lockKey)) {
  // 执行分布式事务操作
}

性能优化建议

事务粒度控制：尽量缩小事务范围，只包含必要的数据库操作
异步化处理：非核心流程使用消息队列异步处理，减少事务阻塞
读写分离：读操作走从库，写操作走主库，减轻主库事务压力

总结与进阶

MyBatis 3本身不直接提供分布式事务实现，但通过与外部事务管理器（如Atomikos、Seata）的集成，能够有效解决跨数据源的事务一致性问题。选择合适的方案需要权衡一致性、性能和开发复杂度：

强一致性需求：选择2PC或Saga模式
高并发场景：选择TCC或本地消息表方案
低成本实现：考虑最大努力通知模式

深入学习可参考：

MyBatis官方文档：src/site/markdown/configuration.md
Spring事务管理：Spring Framework文档
分布式事务示例：src/test/java/org/apache/ibatis/transaction

掌握分布式事务管理，是构建可靠微服务系统的关键一步。通过本文介绍的方案和最佳实践，你可以根据业务需求选择合适的实现方式，让系统在分布式环境下依然保持数据一致性和高可用性。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考