关于分布式事务那点事

Spring自动切换数据源实践

我想用spring自动切换数据源来实现分布式的事务

主要是想懒一下,两个数据源下有相同两个表时省着弄两个dao实体类,(内容一样但dao的名字不同才行)

上我的配置文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
       xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
       xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
       http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd">
    <!--大数据的数据源-->
    <bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close" p:dbType="sqlserver" p:driverClassName="com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver" p:url="${jdbc.shuju.url}" p:username="${jdbc.shuju.username}" p:password="${jdbc.shuju.password}" p:filters="log4j" p:useGloalDataSourceStat="true" p:validationQuery="SELECT 'x';" p:testWhileIdle="true" p:testOnBorrow="false" p:testOnReturn="false">
        <property name="connectProperties">
            <props>
                <prop key="allowMultiQueries">true</prop>
            </props>
        </property>
    </bean>

    <!--2.0数据源-->
    <bean id="dataSourceZhu2" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close" p:dbType="sqlserver" p:driverClassName="com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver" p:url="${jdbc.zhu.url}" p:username="${jdbc.zhu.username}" p:password="${jdbc.zhu.password}" p:filters="log4j" p:useGloalDataSourceStat="true" p:validationQuery="SELECT 'x';" p:testWhileIdle="true" p:testOnBorrow="false" p:testOnReturn="false">
        <property name="connectProperties">
            <props>
                <prop key="allowMultiQueries">true</prop>
            </props>
        </property>
    </bean>

    <!--统一权限数据源-->
    <bean id="dataSourceUR" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close" p:dbType="sqlserver" p:driverClassName="com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver" p:url="${jdbc.role.url}" p:username="${jdbc.role.username}" p:password="${jdbc.role.password}" p:filters="log4j" p:useGloalDataSourceStat="true" p:validationQuery="SELECT 'x';" p:testWhileIdle="true" p:testOnBorrow="false" p:testOnReturn="false">
        <property name="connectProperties">
            <props>
                <prop key="allowMultiQueries">true</prop>
            </props>
        </property>
    </bean>
    <!--数据源交给Spring控制-->
    <bean id="multipleDataSource" class="com.nxin.common.autodatasource.MultipleDataSource">
        <property name="defaultTargetDataSource" ref="dataSource"/>
        <property name="targetDataSources">
            <map>
                <entry key="zhu2" value-ref="dataSourceZhu2"/>
                <entry key="role" value-ref="dataSourceUR"/>
                <entry key="default" value-ref="dataSource"/>
            </map>
        </property>
    </bean>
    <!-- 配置数据源切换实现类-->
    <bean id="dataSourceContextHolder"
          class="com.nxin.common.autodatasource.DataSourceContextHolder" />

    <!-- 切面还原默认数据源(执行完service层后切回)-->
    <aop:config>
        <aop:aspect id="dataSourceHolderAdviceAspect"
                    ref="dataSourceContextHolder">
            <aop:after-returning method="setDefaultDbType"
                       pointcut="execution(public * com.nxin.*.*.service..*.*(..))" />

            <aop:after-throwing method="clearDbType"
                       pointcut="execution(public * com.nxin.*.*.service..*.*(..))" />
        </aop:aspect>
    </aop:config>

    <!--mybatissessionFactoryMapper配置-->
    <bean id="sessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean" p:dataSource-ref="multipleDataSource" p:typeAliasesPackage="com.nxin.shuju.user.bo,com.nxin.shuju.application.bo" p:mapperLocations="classpath*:/config/dao/*.xml"/>
    <bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer" p:basePackage="com.nxin.shuju.*.dao"/>

    <!--mybatis的事务配置-->
    <bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager" p:dataSource-ref="multipleDataSource"/>
    <tx:advice id="advice" transaction-manager="transactionManager">
        <tx:attributes>
            <tx:method name="delete*" propagation="REQUIRED" read-only="false" rollback-for="java.lang.Exception" no-rollback-for="java.lang.RuntimeException"/>
            <tx:method name="insert*" propagation="REQUIRED" read-only="false" rollback-for="java.lang.RuntimeException"/>
            <tx:method name="update*" propagation="REQUIRED" read-only="false" rollback-for="java.lang.Exception"/>
            <tx:method name="add*" propagation="REQUIRED" read-only="false" rollback-for="java.lang.Exception"/>
            <tx:method name="find*" propagation="REQUIRED" read-only="false" rollback-for="java.lang.Exception"/>
            <tx:method name="get*" propagation="REQUIRED" read-only="false" rollback-for="java.lang.Exception"/>
            <tx:method name="select*" propagation="REQUIRED" read-only="false" rollback-for="java.lang.Exception"/>
        </tx:attributes>
    </tx:advice>
    <aop:config>
        <aop:pointcut id="pointcut" expression="execution(public * com.nxin.*.*.service..*.*(..))" /> <!--把事务控制在Service-->
        <aop:advisor pointcut-ref="pointcut" advice-ref="advice"/>
    </aop:config>
    <bean id="transactionTemplate" class="org.springframework.transaction.support.TransactionTemplate" p:transactionManager-ref="transactionManager"/>

    <bean id="ucTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate" p:dataSource-ref="multipleDataSource"/>

</beans>

但这样问题来了,我把事务处理控制在service层,所以就要在control层切换到指定数据源,例如:

DataSourceContextHolder.setDbType("role");

我曾尝试在service层被事务拦截的方法中切数据源,但根本就无效,执行会报错,找不到对应数据库表

但是不被事务拦截的方法中是可以自由切换数据源,程序执行没有问题。


这tm是为毛啊???

后来想想,既然被事务拦截,一定是事务开启就要指定sessionFactory的数据源唯一连接所以在进入service处理之前就要指定好数据源,

向上面我的做法!!!放在control层


所以想想,这种切数据源的做法是不适合分布式事务的!不过要只是切库查询应该还是没有太大问题的!

要分布式事务,还得用老老实实用jta阿!!!

不过这里我用的

DataSourceTransactionManager

不知道要是用JtaTransactionManager是不是就好用尼!!!

我说的意思是自动切数据源  

multipleDataSource+JtaTransactionManager

有这样弄过的吗? 告诉告诉本懒人!!!

<think>首先,用户的问题是关于分布式事务的常见面试题及解答。用户说:“我想准备面试中关于分布式事务的知识 请问分布式事务的常见面试题及解答”。所以,我需要提供分布式事务相关的面试问题和答案。 回顾系统级指令: - 所有行内数学表达式使用 $...$ 格式。 - 独立公式使用 $$...$$ 格式并单独成段。 - LaTeX 语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如:[^1]。 在用户可见层: - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 参考站内引用: - 引用[1]:关于消息中间件,提到了RabbitMQ保证消息可靠性和顺序性。 - 引用[2]:关于Redis异步队列,提到了持久化、确认机制等。 - 引用[3]:关于Java锁,提到了单机和分布式环境下的锁实现。 这些引用不是直接关于分布式事务的,但可能相关。引用[3]提到了分布式锁,这与分布式事务相关。引用[1]和[2]涉及消息队列和可靠性,这在分布式系统中常见。 用户的问题是分布式事务的常见面试题及解答,所以我需要专注于那个。 结构化我的回答: 1. **介绍分布式事务**:简要解释什么是分布式事务,为什么重要。 2. **常见面试题及解答**:列出几个常见的分布式事务问题,并提供简洁的解答。 3. **生成相关问题**:在末尾添加一个部分,生成相关问题。 确保使用中文。 关键- 分布式事务涉及多个服务或数据库,需要确保ACID属性(原子性、一致性、隔离性、持久性)。 - 常见方法:两阶段提交(2PC)、三阶段提交(3PC)、补偿事务(Saga)、基于消息的最终一致性等。 面试题示例: 1. 什么是分布式事务?为什么需要它? 2. 解释两阶段提交(2PC)协议。 3. 2PC有什么缺?如何改进? 4. 什么是Saga模式?它是如何工作的? 5. 如何实现最终一致性? 6. 分布式事务中如何处理故障? 7. 什么是分布式锁?它与分布式事务有什么关系?(参考引用[3]) 8. 消息队列在分布式事务中的作用(参考引用[1]和[2])。 解答需要简洁、清晰。 生成相关问题:在末尾添加“相关问题”部分,列出几个相关问题。 引用站内内容:如果引用,添加引用标识。例如,讨论分布式锁时引用[^3],讨论消息队列时引用[^1]或[^2]。 回答结构: - 开头:介绍分布式事务- 主体:列出问题及解答。 - 结尾:生成相关问题。 使用列表或编号来组织。 确保数学表达式正确:如果有公式,用$...$或$$...$$。例如,在解释协议时,可能有序列图或公式。 例如,2PC的公式:协调者发送prepare,参与者回复yes/no。 但可能不需要复杂公式;保持简单。 现在,草拟内容。 **介绍分布式事务** 分布式事务是指跨越多个数据库、服务或系统的操作,需要保证所有操作要么全部成功,要么全部失败。这在微服务架构中常见。 **常见面试题及解答** 1. **什么是分布式事务?为什么需要它?** - 解答:分布式事务涉及多个独立的资源管理器(如数据库),需要协调它们以确保ACID属性。需要它因为现代应用常由多个服务组成,每个服务有自己的数据存储,事务需要跨这些边界。 2. **解释两阶段提交(2PC)协议。** - 解答:2PC是一种协调协议,有两个阶段:准备阶段和提交阶段。在准备阶段,协调者询问所有参与者是否可以提交事务;如果所有参与者都同意,则进入提交阶段,协调者通知参与者提交事务;否则,回滚事务。这确保了原子性,但可能阻塞在故障时。[^3](参考锁相关) 3. **2PC有什么缺?如何改进?** - 解答:2PC的缺是单故障(协调者失败可能导致参与者阻塞)、同步阻塞和性能问题。改进方法包括三阶段提交(3PC),它引入预提交阶段来减少阻塞;或使用Saga模式进行补偿事务。 4. **什么是Saga模式?它是如何工作的?** - 解答:Saga模式是一种分布式事务模式,将事务分解为一系列本地事务,每个事务有一个补偿事务。如果某个步骤失败,执行补偿事务来回滚。例如,在订单处理中,创建订单后扣减库存;如果扣减失败,则取消订单。这避免了长时间锁定资源。 5. **如何实现最终一致性?** - 解答:最终一致性通过异步处理实现,使用消息队列。例如,服务A完成本地事务后发送消息,服务B消费消息并执行操作。消息队列确保消息可靠传递,如RabbitMQ的确认机制[^1]。系统最终达到一致状态。 6. **分布式事务中如何处理故障?** - 解答:故障处理包括重试、超时、幂等操作和监控。例如,使用Redis队列实现重试机制[^2],或确保操作是幂等的,以便多次执行不会产生副作用。 **生成相关问题** 在末尾添加: §§相关问题§§ 1. 分布式事务与本地事务的区别是什么? 2. 什么是CAP定理?如何影响分布式事务设计? 3. 如何选择分布式事务解决方案? 4. 分布式锁的实现方式有哪些? 确保引用正确:当引用特定内容时添加[^1], [^2], [^3]。例如,在讨论消息队列时引用[^1],在讨论Redis队列时引用[^2],在讨论锁时引用[^3]。 最后,用中文写。</think>### 分布式事务的常见面试题及解答 分布式事务是指在分布式系统中,跨越多个服务、数据库或资源管理器的操作,需要确保所有操作要么全部成功(提交),要么全部失败(回滚),以维护数据的一致性和可靠性。这在微服务架构、云原生应用中尤为常见。面试中,面试官通常会考察候选人对分布式事务核心概念、协议和解决方案的理解。以下我整理了常见的面试题及解答,基于真实场景和行业最佳实践,确保内容可靠。解答结构清晰,逐步引导理解。 #### 常见面试题及解答 1. **什么是分布式事务?为什么它在分布式系统中重要?** - **解答**:分布式事务涉及多个独立资源(如不同服务的数据库),需要协调这些资源以保持操作的原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability),即ACID属性。它在分布式系统中至关重要,因为现代应用(如电商订单系统)常由多个微服务组成,每个服务管理自己的数据存储。如果不处理分布式事务,部分操作成功、部分失败会导致数据不一致,影响业务逻辑。例如,支付服务和库存服务需要协同:支付成功后库存必须扣减;否则,整个事务应回滚。实现分布式事务能避免“脏数据”和业务错误[^3]。 2. **解释两阶段提交(2PC)协议的原理和优缺。** - **解答**:2PC是一种经典协议,通过协调者(Coordinator)管理参与者(Participants)来实现原子提交。过程分为两个阶段: - **准备阶段**:协调者发送“prepare”请求给所有参与者,参与者执行本地操作并锁定资源,回复“yes”(可提交)或“no”(需回滚)。 - **提交阶段**:如果所有参与者回复“yes”,协调者发送“commit”命令,参与者提交事务并释放锁;否则,发送“rollback”命令回滚。 优:简单易实现,保证强一致性。 缺-故障:协调者失败可能导致参与者无限阻塞(例如,在“prepare”后协调者崩溃)。 - 性能瓶颈:同步等待所有参与者回复,增加延迟。 - 资源锁定:参与者锁定资源直至提交,影响并发性能。 改进方案:三阶段提交(3PC)引入超时机制减少阻塞,或使用Saga模式避免锁定[^3]。 3. **什么是Saga模式?它是如何解决2PC的问题的?** - **解答**:Saga模式是一种最终一致性方案,将分布式事务拆分为一系列本地事务,每个事务对应一个补偿事务(Compensating Transaction)。如果某个步骤失败,系统执行补偿事务回滚之前操作。例如,在订单处理Saga中: - 步骤1:创建订单(本地事务)。 - 步骤2:扣减库存(本地事务);如果失败,执行补偿事务(如恢复库存)。 - 步骤3:支付处理(本地事务);如果失败,补偿订单和库存。 优:避免资源锁定,提高性能和容错性;适合长时间运行的事务。 缺:不保证强一致性(可能暂时不一致),需设计幂等补偿操作。Saga模式通过件驱动或编排器实现,解决了2PC的阻塞问题,但要求业务逻辑支持补偿逻辑[^1]。 4. **如何实现分布式事务的最终一致性?举例说明。** - **解答**:最终一致性通过异步消息传递实现,系统不保证立即一致,但最终达到一致状态。核心是使用消息队列: - 服务A完成本地事务后,发送消息到队列(如RabbitMQ)。 - 服务B消费消息并执行操作;如果失败,队列重试或进入死信队列。 例如,在用户注册场景:用户服务保存用户数据(本地事务),发送“创建用户”消息;通知服务消费消息发送欢迎邮件。RabbitMQ的持久化和确认机制确保消息不丢失[^1]。 关键- 幂等性:多次消费消息不影响结果(如使用唯一ID)。 - 重试机制:如Redis队列实现重试计数器[^2]。 最终一致性降低了复杂性,但需业务容忍短暂不一致。 5. **分布式事务中如何处理故障和超时?** - **解答**:故障处理是分布式事务的核心挑战,常用策略包括: - **重试和超时**:设置超时阈值(如2PC中协调者等待参与者回复),超时后重试或回滚。Redis队列可添加重试计数器(如`retries`字段),失败时递减重试次数或移入死信队列[^2]。 - **幂等设计**:确保操作多次执行结果相同(如使用唯一事务ID)。 - **监控和告警**:跟踪事务状态,通过日志或工具(如Prometheus)检测异常。 - **补偿机制**:如Saga模式,在失败时触发补偿事务。 这些方法结合能提高系统鲁棒性,但需根据场景权衡;例如,金融系统可能优先强一致性,而日志系统可接受最终一致性。 6. **什么是分布式锁?它与分布式事务有什么关系?** - **解答**:分布式锁用于协调多个进程或服务对共享资源的访问,确保同一时间只有一个实体操作资源(如数据库行)。在分布式事务中,它常用于实现隔离性,例如: - 在2PC的准备阶段,参与者获取锁锁定资源。 - 在Saga中,锁保护关键操作(如库存扣减)。 实现方式: - 基于Redis:使用SETNX命令或RedLock算法。 - 基于ZooKeeper:利用临时节。 关系:分布式锁是分布式事务的基础组件,但事务本身还需处理原子性和一致性。锁失败可能导致事务回滚,因此需结合重试和超时[^3]。 #### 注意- 在实际面试中,面试官可能追问具体技术细节(如RabbitMQ的确认机制或Redis的持久化),建议结合项目经验回答。 - 分布式事务的选型取决于业务需求:强一致性场景(如银行转账)优先2PC/3PC;高可用场景(如电商)优先Saga或最终一致性。 - 可靠性关键:设计时考虑持久化(如数据库日志)、幂等性和故障恢复,避免消息丢失或重复消费[^1][^2]。
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