springcloud结合bytetcc实现数据强一致性原理解析

1 使用背景和约束

公司使用的是springcloud,面临分布式事务的场景的时候,可以使用对springcloud支持比较好的byte-tcc框架,git目前2600星,使用起来也非常方便,原理也很清晰,非常适合学习。 https://github.com/liuyangmin... ,结合cloud有几个重点约束如下,

(1)一个业务接口,需要有三种实现类,分别是try,confirm,cancel,符合tcc的思路。实现方法必须加Transactional,且propagation必须是Required, RequiresNew, Mandatory中的一种。

(2)服务提供方Controller必须添加@Compensable注解,不允许对Feign/Ribbon/RestTemplate等HTTP请求自行进行封装。想想看为什么?

(3)在每个参与tcc事务的数据库中创建bytejta表。

配置上也非常简单,@Import(SpringCloudConfiguration.class),服务提供方,try上面加上

@Service("accountService")
 @Compensable(
 interfaceClass = IAccountService.class 
 , confirmableKey = "accountServiceConfirm"
 , cancellableKey = "accountServiceCancel"
 )

confirm和cancel对应的

@Service("accountServiceConfirm")
@Service("accountServiceCancel"),

try confirm cancel 对应业务可以理解为 冻结库存/真正扣减库存/恢复库存,或者冻结优惠券/核销优惠券/恢复优惠券这种实际业务场景。

0.5以后datasource自动使用LocalXADataSource,之前需要手动配置

@Bean(name = "dataSource")
 public DataSource getDataSource() {
  LocalXADataSource dataSource = new LocalXADataSource();
  dataSource.setDataSource(this.invokeGetDataSource());
  return dataSource;
 }

所以,从配置上看,bytetcc和springcloud结合,一个应该是通过引入自己的SpringCloudConfiguration封装了feign/ribbon/hystrix调用,一个是提供了自己的datasource管理事务。有了自己的datasource,定制自己的transactionManager,就可以在事务前后动手脚,2pc/3pc对事务的管理,体现在控制不同数据库连接上,微服务为主的tcc,对事务的管理体现在控制各个服务的调用上。

2 业务场景思考

bytetcc的tcc,其实try和cancel是配套的,考虑下业务场景:

(1)如果a服务try成功了,b服务try失败,则a服务需要回滚,调用a的cancel。这是普遍流程。

(2)如果a 和 b都try成功了,然后a confirm成功,b的confirm失败,是没有cancel和confirm配对的。b的confirm会不断调用直到成功为止。

因为bytetcc的设计思路是,通过try做好准备工作(如锁定资源),try如果能成功,那么逻辑上confirm一定要成功。如果confirm不成功,则可能是外部环境问题,如网络问题等,那么环境恢复了迟早应该成功confirm。基于这个思想,try和cancel是互逆的,confirm一旦执行就不可逆。

如果要设计confirm也可逆的,那要么cancel里判断是该回滚try还是回滚try+confirm,不清晰且实现很麻烦,或者做成“tccc”加一个对应confirm的cancel,由事务管理器统一判断调用几个cancel,引入太多不确定。所以业务上可以直接这么设计:try成功,那么confirm是一定要成功的。

3 核心组件SpringCloudConfiguration原理分析

第一步就import的SpringCloudConfiguration是重点,通过它的各种自动装配基本可以实现bytetcc的全逻辑。要想扩展spring,那就得扩展各种BeanFactoryPostProcessor,SpringCloudConfiguration本身就是个BeanFactoryPostProcessor,但是postProcessBeanFactory没干啥,应该是引入了各种其他processor进行扩展。如何扩展面临几个问题

(1) 如何识别核心的@Compensable注解?

在byte-tcc的一堆resource文件里,配置了各种bean。既然都Springcloud了为啥还用这种文件bean,可能是兼容cloud之外的场景,增强通用性。在bytetcc-supports-tcc.xml里,有个bean ,通过关键代码

clazz.getAnnotation(Compensable.class);扫描得到所有注解了Compensable的类,同时解析出来cancel,confirm对应的类。同时校验一下有没有加transactional注解。后面很多类似的processor都是用这种注解识别需要的bean

(2)如何改造事务管理器,使之适应分布式微服务环境?

在bytetcc-supports-tcc.xml中,定义了改造过的transactionManager,

这里面重写了begin,commit那一套,结合了tcc专用组件CompensableManager,重新包装了事务操作。

同时,通过SpringCloudConfiguration配置的CompensableHandlerInterceptor,达到transactionInterceptor的效果。

(3)事务如何恢复?

在bytetcc-supports-logger-primary.xml中,有个ResourceAdapterImpl,这个是启动bytetcc后台线程的地方,看bean配置就知道,把两个bean compensableWork和bytetccCleanupWork注入到ResourceAdapterImpl中统一管理,字面意思上看是补偿任务和数据清理任务。这里的compensableWork就是补偿和数据恢复专用的job。


  
   
    
    
   
  
 

追进去看,通过List workList收集起来work,然后统一用mananger进行start,看work对象本身就继承了Runnable,所以这里是开启了后台线程,进行事务恢复等操作。

(4)具体的请求接口,怎么扩展?

import的SpringCloudConfiguration的代理组件,通过条件注解和配置,根据是否开启hystrix和是否引入HystrixFeign的类,注入针对feign或hystrix的CompensableFeignBeanPostProcessor,如下

@org.springframework.context.annotation.Bean
 @ConditionalOnProperty(name = "feign.hystrix.enabled", havingValue = "false", matchIfMissing = true)
 public CompensableFeignBeanPostProcessor feignPostProcessor() {
  return new CompensableFeignBeanPostProcessor();
 }

 @org.springframework.context.annotation.Bean
 @ConditionalOnProperty(name = "feign.hystrix.enabled")
 @ConditionalOnClass(feign.hystrix.HystrixFeign.class)
 public CompensableHystrixBeanPostProcessor hystrixPostProcessor() {
  return new CompensableHystrixBeanPostProcessor();
 }

以CompensableFeignBeanPostProcessor为例,明显这就是为了对feign接口进行代理的PostProcessor,在postProcessAfterInitialization中,果然通过createProxiedObject(),创建了CompensableFeignHandler的代理类,对springcloud自己的FeignInvocationHandler进行了又一次代理。这样所有@FeignClient的接口都会经过这个handler

同理如果是hystrix的代理,CompensableHystrixBeanPostProcessor会创建CompensableHystrixFeignHandler代理,代替原来的CompensableHystrixInvocationHandler。

通过这两种代理,可以对原生的feign/hystrix组件继续代理,在请求前后做些事情。feign/hystrix其实本身也是结合了ribbon的代理,所以很多spring的扩展就是一层层的代理叠加,为我们扩展组件提供了一种思路。那么bytetcc的核心流程肯定就蕴含在这个请求代理中。

(5)如何控制请求哪一种方法?

bytetcc-supports-springcloud-primary.xml中,有个controller,CompensableCoordinatorController,可以看到里面封装了几种方法,prepare,commit,rollback,额外还有recover,forget,名字上可以看出是恢复,删除事务。结合第四点,原来的feign调用被代理一层,请求的真实url应该被改过,改成了请求这一个controller的方法,通过这个controller再决定后面做什么。

@RequestMapping(value = "/org/bytesoft/bytetcc/prepare/{xid}", method = RequestMethod.POST)
@RequestMapping(value = "/org/bytesoft/bytetcc/commit/{xid}/{opc}", method = RequestMethod.POST)
@RequestMapping(value = "/org/bytesoft/bytetcc/rollback/{xid}", method = RequestMethod.POST)
@RequestMapping(value = "/org/bytesoft/bytetcc/recover/{flag}", method = RequestMethod.GET)
@RequestMapping(value = "/org/bytesoft/bytetcc/forget/{xid}", method = RequestMethod.POST)

综上所述,通过新的分布式事务管理器的封装,feign/hystrix请求的代理,controller的控制,后台补偿任务的执行,基本上可以实现强一致性的分布式事务。

4 事务启动-try过程

(1)产生事务

接到用户一个请求时, CompensableHandlerInterceptor会先拦截,这是用户刚发的请求,在这里没找到事务信息什么都不干就返回true了,如果是被调用者,无论是try/confirm/cancel,都会有个事务上下文信息,解析出事务。

CompensableMethodInterceptor->excute(),获得了@transactional和@composable注解,包括 confirm/cancel方法信息,封装到invocation,保存本次调用的一些信息。

transactionInterceptor,调用bytetcc提供的TransactionManagerImpl,提供了新的begin,启动tcc事务。注意这里,如果没有事务上下文,没有compensable注解,那就走一般的begin,就是一般的本地事务。

有了compensable注解,begin就是上面说到的CompensableManager的compensableBegin方法,初始化了事务上下文环境transanctionContext,还生成了个事务id-xid。

(2)方法执行,CompensableFeignInterceptor,把上面生成的事物上下文环境transactionContext,通过序列化生成字符串,放入request的header中,这样发起事务无论调用什么服务,事务的上下文信息就保存在request的header里了。

后面根据feign的代理CompensableFeignHandler发出请求,return this.delegate.invoke(proxy, method, args) delegate就是feign,本质上也是使用原生的feign发请求。

既然本质也是feign调用,思考一下为啥还费事代理一次?事务上下文环境在interceptor里面已经设置到request里了,还代理干啥?

往后看,我认为关键在这里,

beanRegistry.setLoadBalancerInterceptor(new CompensableLoadBalancerInterceptor(this.statefully)

大家知道,feign通过ribbon组件进行的复杂均衡,即chooseInstance,选择请求往哪个实例上发,如果还是轮训或随机,第一次try请求发到某实例,第二次confirm/cancel发到其他实例,别的实例上没有try带来的的事务信息,会非常不方便,也不知道try到底什么情况,

所以这里要多次请求粘滞到一个实例上。所以bytetcc实现了ribbon算法CompensableLoadBalancerRuleImpl,不支持自定义rule

(3)服务接收方接受,首先经过CompensableHandlerInterceptor的preHandle,解析出事务上下文transactionContext,封装成TransactionRequestImpl,并在response里加上一些header信息。这在发起者那里因为没有header的上下文,所以在(1)是什么都不做的

再到 CompensableMethodInterceptor, 解析方法。

再到 TransactionManager,即bytetcc的TransactionManagerImpl,到这里的begin,由于刚接到请求的时候,这时候已经有事务了,所以调用的是一般的本地事务compensableManager.begin(),最后开启一个本地事务,然后执行本地方法,执行commit。

下图可以简单介绍这个过程。

springcloud结合bytetcc实现数据强一致性原理解析_第1张图片

5 try调用失败,cancel过程

(1)如果有任意一个try失败,那么要把已经成功的try给回滚掉,spring通用的transactionInterceptor的处理过程,invokeWithinTransaction方法,如果有异常,catch住执行

completeTransactionAfterThrowing(),然后到transactionManagerImpl的rollback,继续到CompensableManager的collback

(2)CompensableTransanctionImpl中,fireRemoteParticipantCancel是真正的rollback,里面维护了一个resourcelist,按顺序记录了其他各个服务在try的时候调用的服务,在这里循环这个list调用SpringCloudCoordinator,拼接cancel地址,带着事务id发送请求过去。

(3)接收方,CompensableCoordinatorController的rollback,核心是从CompensableTransactionImpl到SpringContainerContextImpl 的 cancel,得到请求的controller的对应的cancel方法,封装到cancellableKey,然后拿到处理cancel的真实的bean,

Object instance = this.applicationContext.getBean(cancellableKey);
this.cancelComplicated(method, instance, args);

进而执行cancel对应的bean的方法。整个过程可以如下概括

springcloud结合bytetcc实现数据强一致性原理解析_第2张图片

6 try成功,confirm过程

同理,transactionManagerImpl的commit,最终到达CompensableTransactionImp进行fireCommit,先提交本地事务,然后fireRemoteParticipantConfirm,和cancel一模一样,读取resourceList,遍历list发送请求到各个服务端。

各个服务方CompensableCoordinatorController的commit,拿到confirmablekey,找到confirm的bean进行confirm。

springcloud结合bytetcc实现数据强一致性原理解析_第3张图片

7 “compensable”的补偿

(1)如果cancel,commit有失败(失败包含runtimeexception和自定义的一些异常),那么如何进行补偿,上面提到的一开始就启动的CompensableWork线程的run里面,其实有个while(true),每隔100秒循环一次,调用组件TransactionRecovery(看名字就知道恢复事务用的)的timingRecover,就是定时回复,会调用到CompensableTransactionImpl的recoveryRollback/recoveryCommit,还是SpringCloudCoordinator发送的请求。

(2)如果出现宕机,重启后也是通过CompensableWork线程的run,第一步是init,尝试恢复现有的事务。

a 如果try没有执行完就down机,恢复时把已执行的try给cancel掉。因为事务一般是业务请求触发的,down机就请求失败了,没必要重启后还恢复刚才的请求。
b 如果是confirm/cancel有没成功的,会一直定时进行confirm/cancel。

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