浅谈微服务架构分布式事务方案

本文深入探讨了微服务架构中常见的分布式事务解决方案,包括最终一致性、TCC、最大努力通知等策略,并通过支付系统实例展示了它们的应用。同时,介绍了事务的ACID特性、本地事务与全局事务的区别,以及javaEE平台的分布式事务实现,最后总结了刚性和柔性事务的不同策略。

第一节:了解常用的分布式解决方案

一、分布式事务方案:最终一致性、事务补偿、TCC、两阶段提交、最大能力通知等。具体结合业务场景。很多大型企业自主研发了自己的分布式事务解决方案,如:支付宝 XTS,去哪儿 QMQ。

1.基于可靠消息的最终一致性解决方案(异步确保型)(适用场景比较广)

2.TCC事务补偿性方案(try-confirm-cancel)(也属于两阶段型的,但区别于2PC协议的两阶段提交)

3.最大努力通知型方案(一般跨平台通知比较常用)

第二节:解决方案效果展示(结合支付系统真实应用场景)
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一.场景(如上图)

1、基于可靠消息最终一致性方案

场景:对应支付系统会计异步记账业务;银行通知结果信息存储与驱动订单处理。

2、TCC方案

场景:对应支付系统的订单账户操作:订单处理、资金账户处理、积分账户处理。

3、最大努力通知型方案

场景:对应支付系统的商户通知业务场景

二、用到的技术:

dubbo、spring、springMVC、mybatis、druid

jdk7(或jdk8)、mysql5.6、tomcat、兼容JMS标准的MQ(activeMQ)

第三节:常用分布式事务方案介绍

一、事务介绍

1.由一组操作构成的可靠、独立的工作单元。

2.ACID: atomicity(原子性) 、consistency(一致性)、isolation(隔离性)、durability(持久性)

3.难点:高度并发、资源分布、大时间跨度

二、本地事务

1.事务由资源管理器本地管理(如:spring 注解)

2.优点:支持严格的ACID属性、可靠、高效、状态可以只在资源管理器中维护、应用编程模型简单(在框架或平台的支持)

3.局限:不支持分布式事务处理能力、隔离的最小单位由资源管理器决定(如:数据库中的一条记录)

三、全局事务(DTP模型)–标准分布式事务

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四、javaEE平台中的分布式事务实现
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五、柔性事务
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1.柔性事务中的服务模式:可查询模式、幂等操作、TCC操作、可补偿操作。
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2.柔性事务解决方案:可靠消息最终一致
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3.TCC

在这里插入图片描述4.最大努力通知型

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六、总结

常用的分布式事务解决方案:

*刚性事务:全局事务(标准的分布式事务)

*柔性事务:

可靠消息最终一致(异步确认型)

TCC(两阶段型、补偿型)

最大努力通知型(非可靠消息、定期校对)

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