Seata：分布式事务解决方案解析

最新推荐文章于 2025-04-25 01:00:00 发布

阿贾克斯的黎明

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分类专栏： java 文章标签：分布式

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在技术面试中，经常会遇到像 “谈谈你对 seata 的理解” 这类问题。今天我们就来深入了解一下 seata。

一、分布式事务问题的产生

在微服务架构里，由于数据库和应用服务被拆分，原本在一个事务单元内的多个 DML（数据操作语言）操作，变成了跨进程或者跨数据库的多个事务单元的多个 DML 操作。传统的数据库事务无法处理这类问题，于是就引出了分布式事务的概念。

二、分布式事务的本质与常见解决方案

（一）本质

分布式事务的本质是解决跨网络节点的多个事务的数据一致性问题。

（二）常见解决方案

强一致性
所有事务参与者要么全部成功，要么全部失败。全局事务协调者需要知晓每个事务参与者的执行状态，据此决定数据的提交或回滚。不过基于 CAP 定理，强一致性方案会对应用的性能和可用性产生影响。
最终一致性（弱一致性）
多个网络节点的数据允许暂时不一致，但在某个最终时间点一定会达成一致。对于数据一致性要求不高的场景，通常会采用最终一致性算法。

三、分布式事务在实践中的实现方式

（一）强一致性实现

可通过基于 XA 协议下的二阶段提交来实现。

（二）弱一致性实现

可以基于 TCC 事务模型、可靠性消息模型等方案实现。

四、Seata 是什么

Seata 是阿里开源的分布式事务解决方案，它为我们提供了高性能且简单易用的分布式事务服务。

（一）Seata 中的分布式事务模型

AT 模式
这是一种基于本地事务加二阶段协议来实现的最终数据一致性方案，也是 Seata 默认的解决方案。以下是一个简单的 Java 示例代码，展示在一个假设的基于 Spring Boot 和 Seata 的项目中如何使用 AT 模式（这里只是示例，实际项目中需要根据具体情况配置相关依赖和参数）：

// 假设这是一个服务层的类，用于处理业务逻辑和事务相关操作
@Service
public class YourService {
    @Autowired
    private DataSource dataSource;
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public void yourBusinessMethod() {
        // 获取数据库连接，这里假设使用 Seata 自动管理分布式事务
        Connection connection = dataSource.getConnection();
        try {
            // 这里执行你的业务逻辑中的 SQL 操作
            PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (?,?)");
            preparedStatement.setString(1, "value1");
            preparedStatement.setString(2, "value2");
            preparedStatement.executeUpdate();
            // 其他业务逻辑和数据库操作
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
            // 如果出现异常，Seata 会根据 AT 模式的机制自动回滚事务
        }
    }
}

TCC 模型
TCC 是 try、confirm、cancel 三个词语的缩写。简单来说，就是把一个完整的业务逻辑拆分成三个阶段，然后通过事务管理器在业务逻辑层面，根据每个分支事务的执行情况，分别调用业务的 confirm 或者 cancel 方法。
SA 模式
在 SA 模式中，业务流程中的每个参与者都要提交本地事务，当出现任何一个参与者失败的时候，则通过补偿的方案把之前成功的事务参与者进行回滚。
XA 模式
XA 可以认为是一种强一致性事务解决方案，它利用了事务资源（如数据库、消息服务等）对 XA 协议的支持，以 XA 协议的机制来管理分支事务的一种事务模型。

总的来说，Seata 是一个一站式分布式事务解决方案，在不同的业务场景中，我们可以使用它的不同事务模型来解决分布式事务问题。希望大家通过这样的分析，能在面试中遇到相关问题时回答得更加清晰有条理。