Saga模式是一种分布式异步事务,一种最终一致性事务,是一种柔性事务。
Saga事务模型又叫做长时间运行的事务(Long-running-transaction), 它是由普林斯顿大学的H.Garcia-Molina等人提出,它描述的是另外一种在没有两阶段提交的的情况下解决分布式系统中复杂的业务事务问题。
Saga的组成
每个Saga由一系列sub-transaction Ti 组成
每个Ti 都有对应的补偿动作Ci,补偿动作用于撤销Ti造成的结果
可以看到,和TCC相比,Saga没有“预留”动作,它的Ti就是直接提交到库。
Saga的执行顺序有两种:
T1, T2, T3, ..., Tn
T1, T2, ..., Tj, Cj,..., C2, C1,其中0 < j < n
Saga定义了两种恢复策略:
backward recovery,向后恢复,即上面提到的第二种执行顺序,其中j是发生错误的sub-transaction,这种做法的效果是撤销掉之前所有成功的sub-transation,使得整个Saga的执行结果撤销。
forward recovery,向前恢复,适用于必须要成功的场景,执行顺序是类似于这样的:T1, T2, ..., Tj(失败), Tj(重试),..., Tn,其中j是发生错误的sub-transaction。该情况下不需要Ci。
和TCC对比
Saga相比TCC的缺点是缺少预留动作,导致补偿动作的实现比较麻烦:Ti就是commit,比如一个业务是发送邮件,在TCC模式下,先保存草稿(Try)再发送(Confirm),撤销的话直接删除草稿(Cancel)就行了。而Saga则就直接发送邮件了(Ti),如果要撤销则得再发送一份邮件说明撤销(Ci),实现起来有一些麻烦。
如果把上面的发邮件的例子换成:A服务在完成Ti后立即发送Event到ESB(企业服务总线,可以认为是一个消息中间件),下游服务监听到这个Event做自己的一些工作然后再发送Event到ESB,如果A服务执行补偿动作Ci,那么整个补偿动作的层级就很深。
不过没有预留动作也可以认为是优点:
有些业务很简单,套用TCC需要修改原来的业务逻辑,而Saga只需