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Java中的分布式事务Seata详解

作者：余生海

这篇文章主要介绍了Java中的分布式事务Seata详解,Seata 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,Seata 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,需要的朋友可以参考下

Seata 是什么?

Seata 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。

Seata 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

前提

整体机制

写隔离

以一个示例来说明：

两个全局事务 tx1 和 tx2，分别对 a 表的 m 字段进行更新操作，m 的初始值 1000。

tx1 先开始，开启本地事务，拿到本地锁，更新操作 m = 1000 - 100 = 900。本地事务提交前，先拿到该记录的全局锁，本地提交释放本地锁。 tx2 后开始，开启本地事务，拿到本地锁，更新操作 m = 900 - 100 = 800。本地事务提交前，尝试拿该记录的全局锁，tx1 全局提交前，该记录的全局锁被 tx1 持有，tx2 需要重试等待全局锁。

在这里插入图片描述

tx1 二阶段全局提交，释放全局锁。tx2 拿到全局锁提交本地事务。

xxx

如果 tx1 的二阶段全局回滚，则 tx1 需要重新获取该数据的本地锁，进行反向补偿的更新操作，实现分支的回滚。

此时，如果 tx2 仍在等待该数据的全局锁，同时持有本地锁，则 tx1 的分支回滚会失败。分支的回滚会一直重试，直到 tx2 的全局锁等锁超时，放弃全局锁并回滚本地事务释放本地锁，tx1 的分支回滚最终成功。

因为整个过程全局锁在 tx1 结束前一直是被 tx1 持有的，所以不会发生脏写的问题。

读隔离

在数据库本地事务隔离级别读已提交（Read Committed）或以上的基础上，Seata（AT 模式）的默认全局隔离级别是读未提交（Read Uncommitted）。

如果应用在特定场景下，必需要求全局的读已提交，目前 Seata 的方式是通过 SELECT FOR UPDATE 语句的代理。

在这里插入图片描述

SELECT FOR UPDATE 语句的执行会申请全局锁，如果全局锁被其他事务持有，则释放本地锁（回滚 SELECT FOR UPDATE 语句的本地执行）并重试。这个过程中，查询是被 block 住的，直到全局锁拿到，即读取的相关数据是已提交的，才返回。

出于总体性能上的考虑，Seata 目前的方案并没有对所有 SELECT 语句都进行代理，仅针对 FOR UPDATE 的 SELECT 语句。

工作机制

以一个示例来说明整个 AT 分支的工作过程。

业务表： product

FieldTypeKey
idbigint(20)PRI
namevarchar(100)
sincevarchar(100)

AT 分支事务的业务逻辑：

update product set name = 'GTS' where name = 'TXC';

一阶段

过程：

select id, name, since from product where name = 'TXC';

得到前镜像：

idnamesince
1TXC2014
select id, name, since from product where id = 1`;

得到后镜像：

idnamesince
1GTS2014
{
	"branchId": 641789253,
	"undoItems": [{
		"afterImage": {
			"rows": [{
				"fields": [{
					"name": "id",
					"type": 4,
					"value": 1
				}, {
					"name": "name",
					"type": 12,
					"value": "GTS"
				}, {
					"name": "since",
					"type": 12,
					"value": "2014"
				}]
			}],
			"tableName": "product"
		},
		"beforeImage": {
			"rows": [{
				"fields": [{
					"name": "id",
					"type": 4,
					"value": 1
				}, {
					"name": "name",
					"type": 12,
					"value": "TXC"
				}, {
					"name": "since",
					"type": 12,
					"value": "2014"
				}]
			}],
			"tableName": "product"
		},
		"sqlType": "UPDATE"
	}],
	"xid": "xid:xxx"
}

二阶段-回滚

  1. 收到 TC 的分支回滚请求，开启一个本地事务，执行如下操作。
  2. 通过 XID 和 Branch ID 查找到相应的 UNDO LOG 记录。
  3. 数据校验：拿 UNDO LOG 中的后镜与当前数据进行比较，如果有不同，说明数据被当前全局事务之外的动作做了修改。这种情况，需要根据配置策略来做处理，详细的说明在另外的文档中介绍。
  4. 根据 UNDO LOG 中的前镜像和业务 SQL 的相关信息生成并执行回滚的语句：
update product set name = 'TXC' where id = 1;

二阶段-提交

  1. 收到 TC 的分支提交请求，把请求放入一个异步任务的队列中，马上返回提交成功的结果给 TC。
  2. 异步任务阶段的分支提交请求将异步和批量地删除相应 UNDO LOG 记录。

附录

回滚日志表

UNDO_LOG Table：不同数据库在类型上会略有差别。

以 MySQL 为例：

FieldType
branch_idbigint PK
xidvarchar(100)
contextvarchar(128)
rollback_infolongblob
log_statustinyint
log_createddatetime
log_modifieddatetime

 代码：

-- 注意此处0.7.0+ 增加字段 context
CREATE TABLE `undo_log` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `branch_id` bigint(20) NOT NULL,
  `xid` varchar(100) NOT NULL,
  `context` varchar(128) NOT NULL,
  `rollback_info` longblob NOT NULL,
  `log_status` int(11) NOT NULL,
  `log_created` datetime NOT NULL,
  `log_modified` datetime NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `ux_undo_log` (`xid`,`branch_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

TCC 模式

回顾总览中的描述：一个分布式的全局事务，整体是两阶段提交的模型。

全局事务是由若干分支事务组成的，分支事务要满足两阶段提交的模型要求，即需要每个分支事务都具备自己的：

在这里插入图片描述

根据两阶段行为模式的不同，我们将分支事务划分为Automatic (Branch) Transaction Mode和Manual (Branch) Transaction Mode.

AT 模式基于支持本地 ACID 事务的关系型数据库：

相应的，TCC 模式，不依赖于底层数据资源的事务支持：

所谓 TCC 模式，是指支持把自定义的分支事务纳入到全局事务的管理中。

Saga 模式

Saga模式是SEATA提供的长事务解决方案，在Saga模式中，业务流程中每个参与者都提交本地事务，当出现某一个参与者失败则补偿前面已经成功的参与者，一阶段正向服务和二阶段补偿服务都由业务开发实现。

在这里插入图片描述

理论基础：Hector & Kenneth 发表论⽂ Sagas （1987）

适用场景：

优势：

缺点：

 到此这篇关于Java中的分布式事务Seata详解的文章就介绍到这了,更多相关Java分布式事务Seata内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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