分布式事务Seata使用及原理

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#分布式 #java #数据库

于 2023-06-07 21:41:08 首次发布

Steata是一个开源的分布式事务服务，提供AT、TCC、SAGA和XA等多种事务模式。它包括TC（事务协调者）、TM（事务管理器）和RM（资源管理器）三个角色。2PC两阶段提交协议是这些解决方案的基础，但存在同步阻塞、单点故障和数据不一致等问题。AT模式是无侵入的，而TCC模式需要用户自定义Try、Confirm和Cancel操作，具有更高的性能但侵入性强。SeataServer的环境搭建可选择file、db或redis存储模式。

一、什么是Steata

Steata是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务，Steata将为用户提供了AT、TCC、SAGA和XA事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案，AT模式是阿里首推的模式，阿里云上用商用版的GTS

二、Setata的三大角色

在Seate的架构中，一共有三个角色：

TC:事务协调者

维护全局和分支事务的状态，驱动全局事务提交或回滚。

TM:事务管理器

定义全局事务的范围：开启全局事务、提交或回滚全局事务

RM：资源管理器

管理分支事务处理的资源，与TC交谈以注册分支事务事务和报告分支事务的状态，并驱动分支事务提交或回滚。

其中，TC为单独部署的Seata服务端，TM和RM为嵌入到应用中的Client客户端

三、常见的分布式事务解决方案

1、seata阿里云分布式事务框架

2、消息队列

3.saga

4.XA

他们有一个共同点,都是“两阶段(2PC)"。“两阶段”是指完成整个分布式事务,划分成两个步骤完成。实际上,这四种常见的分布式事务解决方案,分别对应着分布式事务的四种模式: AT、TCC、Saga、XA;四种分布式事务模式，都有各自的理论基础，分别在不同的时间被提出;每种模式都有它的适用场景，同样每个模式也都诞生有各自的代表产品;而这些代表今天,我们会分别来看4种模式(AT、TCC、 Saga、 XA)的分布式事务实现。产品,可能就是我们常见的(全局事务、基于可靠消息、最大努力通知、TCC)。在看具体实现之前，先讲下分布式事务的理论基础。

四、2PC两阶段提交协议

2PC（两阶段提交，Two-Phase Commit）

简单的来说，分为两个阶段：Prepare和commit

Prepare:提交事务请求

2PC的问题

1.同步阻塞参与者在等待协调者的指令时,其实是在等待其他参与者的响应,在此过程中,参与者是无法进行其他操作的,也就是阻塞了其运行。倘若参与者与协调者之间网1络异常导致参与者一直收不到协调者信息,那么会导致参与者一直阻塞下去。

2.单点在2PC中,一切请求都来自协调者,所以协调者的地位是至关重要的,如果协调者宕机,那么就会使参与者一直阻塞并一直占用事务资源。

如果协调者也是分布式,使用选主方式提供服务,那么在一个协调者挂掉后,可以选取另一个协调者继续后续的服务,可以解决单点问题。但是,新协调者无法知道上一个事务的全部状态信息(例如已等待 Prepare 响应的时长等)，所以也无法顺利处理上一个事务。

3,数据不一致Commit事务过程中Commit请求/Rollback请求可能因为协调者宕机或协调者与参与者网络问题丢失,那么就导致了部分参与者没有收到Commit/Rollback请求,而其他参与者则正常收到执行了Commit/Rollback操作,没有收到请求的参与者则继续阻塞。这时,参与者之间的数据就不再一致了。当参与者执行Commit/Rollback后会向协调者发送Ack,然而协调者不论是否收到所有的参与者的Ack,该事务也不会再有其他补救措施了,协调者能做的也就是等待超时后像事务发起者返回一个“我不确定该事务是否成功”。

五、AT模式（auto transcation(自动提交事务)）

AT模式是一种无侵入的分布式事务解决方案。在AT模式下，用户只需关注自己的”业务SQL“，用户的”业务SQL“作为一阶段，Seata框架会自动生成事务的二阶段提交和回滚操作。

第一阶段：在第一阶段，Seata会拦截“业务SQL”,首先解析SQL语义，找到“业务SQL”要更新的业务数据，在业务数据要被更新前，将其保存成“before image” ,然后执行“业务SQL“更新业务数据，在业务数据更新之后，，将其保存成”after image“,最后生成行锁，以上操作全部在一个数据库事务内完成，这样保证了一阶段操作的原子性。

第二阶段：

二阶段如果是提交的话，因为“业务SQL”在第一阶段已经提交到数据库，所以Seata框架只需将一阶段保存的快照数据和行锁删除掉，完成数据清理即可

二级段的回滚：

二阶段如果是回滚的话，Seata就需要回滚一阶段已经执行的的“业务SQL”，还原业务数据，回滚方式，便是用“before image”,还原业务数据，但在还原前要首先要校验脏写，对比数据库当前业务数据和“after image”，如果两份数据完全一致就说明没有脏写，可以还原数据，如果不一致，说明有脏写，出现脏写就需要转人工处理。