深入理解分布式事务

一、分布式事务产生背景   

 在微服务环境下，因为会根据不同的业务将拆分成不同的服务，比如会员服务、订单服务、商品服务等等，每个服务都有自己独立的数据库并且是独立运行的，互不影响的。服务与服务之间通讯采用RPC远程调用技术，但是每个服务中都有自己独立的数据源，即自己独立的本地事务；两个服务相互进行通讯的时候，两个本地事务互不影响，从而出现分布式事务产生的原因。

        传统项目大部分情况下，不会产生分布式事务，但是在项目中如果采用多数据源的方式就会产生分布式事务；多数据源就是在一个项目中，有两个以上JDBC的连接；多数据源环境搭建分包或者注解方式( Jta-Atomikos)；

        分布式事务：比如 (图1)：用户下单成功后，扣库存失败，那么将导致超卖；如果下单不成功，而扣库存成功，那么将导致少卖。这两种情况都会导致运营成本增加，严重情况下会需要赔付。（SpringCloud解决分布式事务问题   Fegin）

二、关系型数据库管理系统中事务(transaction)的四个特性

原子性(Atomicity)：事务是一个不可分割的工作单元，事务中的操作要么都发生，要么都不发生；

一致性(Consistency)：在事务开始之前和事务结束之后，数据库的完整性约束没有被破坏；就是说数据库事务不能破坏关系型数据库的完整性以及业务逻辑上的一致性；

隔离性(Isolation)：多个事务并发访问时，事务之间是隔离的，一个事务不应该影响其它事务的运行效果；

持久性(Durability)：着在事务完成以后，该事务对数据库所做的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚。(完成的事务是系统永久的部分，对系统的影响是永久性的，该修改即使出现致命的系统故障也将一直保持)

三、分布式事务的应用场景

3.1、支付

最经典的场景就是支付了，一笔支付，是对买家账户进行扣款，同时对卖家账户进行加钱，这些操作必须在一个事务里执行，要么全部成功，要么全部失败。而对于买家账户属于买家中心，对应的是买家数据库，而卖家账户属于卖家中心，对应的是卖家数据库，对不同数据库的操作必然需要引入分布式事务。

3.2、在线下单

买家在电商平台下单，往往会涉及到两个动作，一个是扣库存，第二个是更新订单状态，库存和订单一般属于不同的数据库，需要使用分布式事务保证数据一致性。

四、常见springcloud分布式事务处理方案

4.1、基于XA协议的两阶段提交

XA是一个分布式事务协议，由Tuxedo提出。XA中大致分为两部分：事务管理器和本地资源管理器。其中本地资源管理器往往由数据库实现，比如Oracle、DB2这些商业数据库都实现了XA接口，而事务管理器作为全局的调度者，负责各个本地资源的提交和回滚。XA实现分布式事务的原理如下：

总的来说，XA协议比较简单，而且一旦商业数据库实现了XA协议，使用分布式事务的成本也比较低。但是，XA也有致命的缺点，那就是性能不理想，特别是在交易下单链路，往往并发量很高，XA无法满足高并发场景。XA目前在商业数据库支持的比较理想，在mysql数据库中支持的不太理想，mysql的XA实现，没有记录prepare阶段日志，主备切换回导致主库与备库数据不一致。许多nosql也没有支持XA，这让XA的应用场景变得非常狭隘。

4.2、消息事务+最终一致性

所谓的消息事务就是基于消息中间件的两阶段提交，本质上是对消息中间件的一种特殊利用，它是将本地事务和发消息放在了一个分布式事务里，保证要么本地操作成功成功并且对外发消息成功，要么两者都失败，开源的RocketMQ就支持这一特性，具体原理如下：

1、A系统向消息中间件发送一条预备消息

2、消息中间件保存预备消息并返回成功

3、A执行本地事务

4、A发送提交消息给消息中间件

通过以上4步完成了一个消息事务。对于以上的4个步骤，每个步骤都可能产生错误，下面一一分析：

步骤一出错，则整个事务失败，不会执行A的本地操作

步骤二出错，则整个事务失败，不会执行A的本地操作

步骤三出错，这时候需要回滚预备消息，怎么回滚？答案是A系统实现一个消息中间件的回调接口，消息中间件会去不断执行回调接口，检查A事务执行是否执行成功，如果失败则回滚预备消息

步骤四出错，这时候A的本地事务是成功的，那么消息中间件要回滚A吗？答案是不需要，其实通过回调接口，消息中间件能够检查到A执行成功了，这时候其实不需要A发提交消息了，消息中间件可以自己对消息进行提交，从而完成整个消息事务

基于消息中间件的两阶段提交往往用在高并发场景下，将一个分布式事务拆成一个消息事务（A系统的本地操作+发消息）+B系统的本地操作，其中B系统的操作由消息驱动，只要消息事务成功，那么A操作一定成功，消息也一定发出来了，这时候B会收到消息去执行本地操作，如果本地操作失败，消息会重投，直到B操作成功，这样就变相地实现了A与B的分布式事务。原理如下：

虽然上面的方案能够完成A和B的操作，但是A和B并不是严格一致的，而是最终一致的，我们在这里牺牲了一致性，换来了性能的大幅度提升。当然，这种玩法也是有风险的，如果B一直执行不成功，那么一致性会被破坏，具体要不要玩，还是得看业务能够承担多少风险。

4.3、TCC编程模式

所谓的TCC编程模式，也是两阶段提交的一个变种。TCC提供了一个编程框架，将整个业务逻辑分为三块：Try、Confirm和Cancel三个操作。以在线下单为例，Try阶段会去扣库存，Confirm阶段则是去更新订单状态，如果更新订单失败，则进入Cancel阶段，会去恢复库存。总之，TCC就是通过代码人为实现了两阶段提交，不同的业务场景所写的代码都不一样，复杂度也不一样，因此，这种模式并不能很好地被复用。

总结

分布式事务，本质上是对多个数据库的事务进行统一控制，按照控制力度可以分为：不控制、部分控制和完全控制。不控制就是不引入分布式事务，部分控制就是各种变种的两阶段提交，包括上面提到的消息事务+最终一致性、TCC模式，而完全控制就是完全实现两阶段提交。部分控制的好处是并发量和性能很好，缺点是数据一致性减弱了，完全控制则是牺牲了性能，保障了一致性，具体用哪种方式，最终还是取决于业务场景。作为技术人员，一定不能忘了技术是为业务服务的，不要为了技术而技术，针对不同业务进行技术选型也是一种很重要的能力！