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单个掉队,导致集体被动摆烂;
在分布式架构中,事务管理是个无法避开的复杂问题,虽然有多种解决方案,但是需要根据业务去选择合适的;
从个人最近几年的实践经验来看,Seata组件的AT模式比较常用,本文从实际的案例出发,来深入分析该模式的原理;
首先创建一个全局事务管理的接口,这里是在Facade服务中开启全局事务;
请求经过三个微服务,并且各个服务都进行数据源的操作,然后模拟链路成功和异常的情况,来分析不同状态的逻辑实现;
三大组件
即Transaction Coordinator,维护全局和分支事务的状态,驱动全局事务提交或回滚。
即Transaction Manager,定义全局事务的范围,开始事务、提交事务,回滚事务。
即Resource Manager,管理分支事务处理的资源,向TC注册分支事务,报告分支事务的状态,驱动分支事务提交或回滚。
基础交互
TC是需要独立部署的服务,TM和RM是集成在服务中,三大组件相互协作,共同完成分布事务的管理;
事务模型
AT是Seata默认的模式,需要基于支持本地ACID事务的关系型数据库;Java应用,通过JDBC访问数据库;基于案例流程,先分析AT的事务模型;
2.1 TM负责定义全局事务的边界,向TC申请,开启一个全局事务;
2.2 全局事务创建成功后,生成全局唯一的XID;
2.3 XID会在微服务请求链路上下文中传播;
2.4 RM向TC注册分支事务,并归属到XID对应的全局事务进行调度;
2.5 TM向TC发起相应XID的全局事务提交或回滚决议;
2.6 TC完成对XID管理的全部分支事务提交或回滚的调度;
核心机制
执行阶段:每个微服务的请求完成后,基于本地数据库的事务能力,保证业务数据和回滚日志在同一个本地事务中提交,快速释放连接和对资源的锁定;
完成阶段:全局提交时分支事务已经完成提交,会清理回滚日志,快速结束流程;全局回滚基于XID和BranchID查询回滚日志,完成数据回滚;
数据源代理
在AT模式中,应用需要使用Seata组件中的JDBC代理数据源DataSourceProxy,实现对真正目标数据源的代理访问;
案例的简单描述
在案例中涉及三个服务,Facade服务开启全局事务,然后分别请求Account和Quartz服务的更新接口,通过Quartz接口是否抛异常来调试AT模式的原理;
从实际的请求执行来说,绝大多数的请求都是可以执行成功的,而AT模式的异步化提交极大限度的顾及全局事务的效率问题,少数失败的情况也可以通过回滚日志进行反向补偿;
上述流程分析AT模式的原子性,即多个分支事务要么都成功要么都失败,接下来分析多个事务中的全局锁隔离机制,先看写隔离,假设TX1先开始;
TX1逻辑
TX2逻辑
假设TX1全局提交
假设TX1全局回滚
在该过程中,TX1在结束前一直持有全局锁,TX2获取不到全局锁无法对相同的数据执行更新动作,所以避免了脏写的问题;
在数据库本地隔离级别为读已提交或以上的基础上,Seata的AT模式默认全局隔离级别是读未提交;如果需要全局的读已提交,可以通过SELECT FOR UPDATE
语句的代理;
该语句的执行也需要获取全局锁,如果全局锁被TX1持有,TX2会释放本地锁,查询会被阻塞并进行重试,拿到全局锁读取成功后返回;
XA是一个分布式事务分段提交协议;事务管理器即TM:作为全局事务的调度者,负责整个事务中本地资源的提交和回滚;本地资源管理器即RM:大部分关系型数据库都实现了XA接口;
TM先向所有的参与事务的RM发送确认请求,根据确认的结果,判断是调用RM的commit提交还是rollback回滚;
XA具有强一致性,在2段提交的过程中,会持有资源的锁,如果是在交易下单等复杂链路中,并且并发量很高,会存在长事务风险,XA无法满足该类高并发的场景;
而在Seata的AT模式中,在服务执行完成后,直接进行RM提交和资源释放,提供了对CAP理论相对平衡的解决方案,并且没有侵入业务工程;
应用仓库:
https://gitee.com/cicadasmile/butte-flyer-parent
组件封装:
https://gitee.com/cicadasmile/butte-frame-parent
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