事务不是与当前连接无关联就是已完成_分布式事务 Seata AT模式原理与实战

Seata 是阿里开源的基于Java的分布式事务解决方案

AT，XA，TCC，Saga

Seata 提供四种模式解决分布式事务场景，AT，XA，TCC，Saga。简单叨咕叨咕我对这几种模式的理解

AT

这是Seata的一大特色，AT对业务代码完全无侵入性，使用非常简单，改造成本低。我们只需要关注自己的业务SQL，Seata会通过分析我们业务SQL，反向生成回滚数据

AT 包含两个阶段

• 一阶段，所有参与事务的分支，本地事务Commit 业务数据和回滚日志（undoLog）
• 二阶段，事务协调者根据所有分支的情况，决定本次全局事务是Commit 还是 Rollback（二阶段是完全异步）

XA

也是我们常说的二阶段提交，XA要求数据库本身提供对规范和协议的支持。XA用起来的话，也是对业务代码无侵入性的。

上述其他三种模式，都是属于补偿型，无法保证全局一致性。啥意思呢，例如刚刚说的AT模式，我们是可能读到这一次分布式事务的中间状态，而XA模式不会。

补偿型 事务处理机制构建在 事务资源（数据库） 之上（要么在中间件层面，要么在应用层面），事务资源 本身对分布式事务是无感知的，这也就导致了补偿型事务无法做到真正的 全局一致性 。 比如，一条库存记录，处在 补偿型 事务处理过程中，由 100 扣减为 50。此时，仓库管理员连接数据库，查询统计库存，就看到当前的 50。之后，事务因为意外回滚，库存会被补偿回滚为 100。显然，仓库管理员查询统计到的 50 就是 脏 数据。 如果是XA的话，中间态数据库存 50 由数据库本身保证，不会被仓库管理员读到（当然隔离级别需要 读已提交 以上）

但是全局一致性带来的结果就是数据的锁定（AT模式也是存在全局锁的，但是隔离级别无法保证，后边我们会详细说），例如全局事务中有一条update语句，其他事务想要更新同一条数据的话，只能等待全局事务结束

传统XA模式是存在一些问题的，Seata也是做了相关的优化，更多关于Seata XA的内容，传送门 http:// seata.io/zh-cn/blog/sea ta-xa-introduce.html

TCC

TCC 模式同样包含两个阶段

• Try 阶段 ：所有参与分布式事务的分支，对业务资源进行检查和预留
• 二阶段 Confirm：所有分支的Try全部成功后，执行业务提交
• 二阶段 Cancel：取消Try阶段预留的业务资源

对比AT或者XA模式来说，TCC模式需要我们自己抽象并实现Try，Confirm，Cancel三个接口，编码量会大一些，但是由于事务的每一个阶段都由开发人员自行实现。而且相较于AT模式来说，减少了SQL解析的过程，也没有全局锁的限制，所以TCC模式的性能是优于AT 、XA模式。 PS：果然简单和高效难以两全的

Saga

Saga 是长事务解决方案，每个参与者需要实现事务的正向操作和补偿操作。当参与者正向操作执行失败时，回滚本地事务的同时，会调用上一阶段的补偿操作，在业务失败时最终会使事务回到初始状态

Saga与TCC类似，同样没有全局锁。由于相比缺少锁定资源这一步，在某些适合的场景，Saga要比TCC实现起来更简单。 由于Saga和TCC都需要我们手动编码实现，所以在开发时我们需要参考一些设计上的规范，由于不是本文重点，这里就不多说了，可以参考 分布式事务 Seata 及其三种模式详解

在我们了解完四种分布式事务的原理之后，我们回到本文重点AT模式

AT 如何使用

模拟需求：以下订单为例，在分布式的电商场景中，订单服务和库存服务可能是两个数据库

我们先来看看AT模式下的代码是什么样的，这里忽略了Seata的相关配置，只看业务部分

在需要开启分布式事务的方法上标记@GlobalTransactional，然后执行分别执行扣减库存和扣减库存操作的，事务的参与者可以是本地的数据源，或者RPC的远程调用（远程调用的话需要携带全局事务ID，也就是上图的xid）

AT 一阶段

之前说过AT模式分为两个阶段，第一阶段包括提交业务数据和回滚日志（undoLog），第一阶段具体流程如下图

GlobalTransactional 切面

标记@GlobalTransactional的方法通过AOP实现了，开启全局事务和提交全局事务两个操作，与Spring 事务机制类似，当 GlobalTransactionalInterceptor 在事务执行过程中捕获到Throwable时，会发起全局事务回滚

0.1 步骤中会生成一个全局事务ID

0.2 所有事务参与者执行结束后，一阶段事务提交

undoLog

我们先来看看 Seata undoLog 的结构

// 省略了相关方法
public class SQLUndoLog {
 // insert, update ...
    private SQLType sqlType;

    private String tableName;

    private TableRecords beforeImage;

    private TableRecords afterImage;
}

Seata 在执行业务SQL前后，会生成beforeImage和afterImage，在需要回滚时，根据SQLType，决定具体的回滚策略，例如SQLType=update时，将数据回滚到beforeImage的状态，如果SQLType=insert，则根据afterImage删除数据

如2.4所示，每条业务SQL，执行成功后，会为这条SQL生成LockKey，格式为tableName:PrimaryKey

注册分支事务

在3.1步骤注册分支事务时，client会把所有的LockKey 拼到一起作为全局锁发送给Seata-server。如果注册成功，写入undoLog，并提交本地事务，一阶段结束，等待二阶段反馈

如果当前有其他分支事务已经持有了相同的锁（即其他事务也在处理相同表的同一行），则client 注册事务分支失败。client会根据客户端定义的重发时间和重发次数进行不断的尝试，如果重试结束仍然没有获得锁，则一阶段失败，本地事务回滚。如果该全局事务存在已经注册成功分支事务，Seata-server 进行二阶段回滚

全局锁会在分支事务二阶段结束后释放

Seata 全局锁的设计是为了什么？ 以扣减库存场景为例，TX1 完成库存扣减的一阶段，库存从100扣减为99，正在等待二阶段的通知。TX2也要扣减同一商品的库存，如果没有全局锁的限制，TX2库存从99扣减为98，这时如果TX1接收到回滚通知，进行回滚把库存从98回滚到100。因为没有全局锁，造成了 脏写

AT 二阶段

二阶段是完全异步化的并且完全由Seata控制，Seata根据所有事务参与者的提交情况决定二阶段如何处理

• 如果所有事务提交成功，则二阶段的任务就是删除一阶段生成 的undoLog，并释放全局锁
• 如果部分事务参与者提交失败，则需要根据undoLog对已经注册的事务分支进行回滚，并释放全局锁

对Seata提出的疑问

至此我们已经初步了解了Seata的AT模式是如何实现的了

如果你也和我一样，仔细思考了上述过程，可能会提出一些问题，这边我列举一下我在学习Seata时，遇到的问题，以及我得出的结论

问题1. Seata如何做到无侵入的分析业务SQL生成undoLog，注册事务分支等操作？

Seata 代理了DataSource，我们可以通过在代码注入一个DataSource来验证我的说法，目前的DataSource 是 io.seata.rm.datasource.DataSourceProxy

所有的Java持久化框架，最终在操作数据库时都会通过DataSource接口获取Connection，通过Connection 实现对数据库的增删改查，事务控制。

Seata 通过代理Connection的方式，做到了无侵入的生成undoLog，注册事务分支，具体源码可以查看io.seata.rm.datasource.ConnectionProxy

问题2. ConnectionProxy 如何判断当前事务是全局事务，还是本地事务？

通过当前线程是否绑定了全局事务id，在进行全局事务之前，需要调用RootContext.bind(xid);

问题3. 全局事务并发更新

还是以下订单扣减库存的场景为例，如果TX1和TX2同时扣减product_id为1的库存，这时Seata会不会生成相同的beforeImage？

举个例子，TX1读库存为100，TX1扣减库存1，此时BeforeImage为100 紧接着 如果TX2读库存也为100，那么就有问题了，不管TX2扣减多少库存，如果TX1回滚那么相当于覆盖了TX2扣减的库存，出现了脏写

Seata是如何解决这个问题的？

源码位置：io.seata.rm.datasource.exec.AbstractDMLBaseExecutor::executeAutoCommitFalse

可以看到这里的逻辑和我上面画的图一致，证明我没有瞎说

我们来看一下beforeImage()，这是一个抽象方法，看一下他的子类UpdateExecutor是如何实现的

通过Debug，可以看出Seata这边也是确实考虑了这个问题，直接简单而有效的解决了这个问题

回到我们的例子，由于SELECT FOR UPDATE的存在，TX2如果也想读同一条数据的话，只能等到TX1 提交事务后，才能读到。所以问题解决

问题4. 全局事务外的更新

我们现在可以确认在Seata的保证下，全局事务，不会造成数据的脏写，但是全局事务外会！

什么意思呢？

还以库存为例

• 用户正在抢购，用户A完成了1阶段的库存扣减，这个时候库存为99。
• 此时库存管理员上线了，他查了一下库存为99。嗯...太少了，我加100个，库存管理员把库存更新为200。
• 而此时seata给用户A生成beforeImage为100，如果此时用户A的全局事务失败了，发生了回滚，再次将库存更新为100... 再次出现脏写

Seata 针对这个问题，提供了@GlobalLock注解，标记该注解时，会像全局事务一样进行SQL分析，竞争全局锁，就不会出现上述问题了

关于这个问题可以参考Seata的FAQ文档 http://seata.io/zh-cn/docs/overview/faq.html

问题5. @GlobalTransactional 和 @Transactional 同时使用会怎么样

我们上文中已经说过了 @GlobalTransactional 的作用了，他是负责开启全局事务/提交事务1阶段，说白了@GlobalTransactional 只和Seata-server 交互，而 @Transactional 管理的是本地数据库的事务，所以二者不发生冲突。

但是需要注意 @GlobalTransactional AOP 覆盖范围一定要大于 @Transactional

问题6. 如果其中某一个事务分支超时未提交，会发生什么

这个我并没有看源码，而是通过跑demo，验证的

例如现在有A，B两个事务分支

• A 正常提交，并向Seata注册分支成功
• B 2分钟后提交事务，并向Seata发起注册

Seata的全局事务超时时间，默认是1分钟，Seata-server 在检测到有超时的全局事务时，会向所有已提交的分支，发起回滚。而超时提交的事务，向Seata-server发起分支注册时，响应结果为事务已超时，或者事务不存在，也会回滚本地事务

问题7. Seata-client 如何接收Seata-server发起的通知

Seata-client 包含了Netty服务，在启动时Netty会监听端口，并向Seata-server 发起注册。server中存储了client 的调用地址。

总结

我们学习了Seata的AT模式是如何工作的，可以看出Seata模式在开发上是非常简单的，但是Seata的背后为了维持分布式事务的数据一致性，做了大量的工作，AT模式非常适合现有的业务模型直接迁移。

但是他的缺点也很明显，性能并不是那么的优秀。例如我们刚刚看到的全局锁的问题，为了数据不会发生脏写，Seata牺牲了业务的并发能力。在非常要求性能的场景，可能还是需要考虑TCC，SAGA，可靠消息等方案

在使用Seata开发前，建议大家先去阅读一下FAQ文档，避免踩坑 https://seata.io/zh-cn/docs/overview/faq.html

DEMO

https://github.com/TavenYin/taven-springboot-learning/tree/master/springboot-seata

参考

• Seata是什么 - http://seata.io/zh-cn/docs/overview/what-is-seata.html
• Seata常见问题 - http://seata.io/zh-cn/docs/overview/faq.html
• 分布式事务中间件 Seata 的设计原理 - http://seata.io/zh-cn/blog/seata-at-mode-design.html
• 分布式事务 Seata 及其三种模式详解 - http://seata.io/zh-cn/blog/seata-at-tcc-saga.html
• 分布式事务如何实现？深入解读 Seata 的 XA 模式 - http://seata.io/zh-cn/blog/seata-xa-introduce.html