Seata中的四种不同的事务模式原理和应用场景
Seata中的四种不同的事务模式
分布式事务管理中有三个重要的角色：
- TC (Transaction Coordinator) - 事务协调者：维护全局和分支事务的状态，协调全局事务提交或回滚。
- TM (Transaction Manager) - 事务管理器：定义全局事务的范围、开始全局事务、提交或回滚全局事务。
- RM (Resource Manager) - 资源管理器：管理分支事务处理的资源，与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态，并驱动分支事务提交或回滚。
整体的架构如图：
Seata基于上述架构提供了四种不同的分布式事务解决方案：
- XA模式：强一致性分阶段事务模式，牺牲了一定的可用性，无业务侵入
- TCC模式：最终一致的分阶段事务模式，有业务侵入
- AT模式：最终一致的分阶段事务模式，无业务侵入，也是Seata的默认模式
- SAGA模式：长事务模式，有业务侵入
1.1.XA模式
XA 规范 是 X/Open 组织定义的分布式事务处理（DTP，Distributed Transaction Processing）标准，XA 规范 描述了全局的TM与局部的RM之间的接口，几乎所有主流的数据库都对 XA 规范 提供了支持。
1.1.1.两阶段提交
XA是规范，目前主流数据库都实现了这种规范，实现的原理都是基于两阶段提交。
正常情况：
异常情况：
一阶段：
- 事务协调者通知每个事物参与者执行本地事务
- 本地事务执行完成后报告事务执行状态给事务协调者，此时事务不提交，继续持有数据库锁
二阶段：
- 事务协调者基于一阶段的报告来判断下一步操作
- 如果一阶段都成功，则通知所有事务参与者，提交事务
- 如果一阶段任意一个参与者失败，则通知所有事务参与者回滚事务
1.1.2.Seata的XA模型
Seata对原始的XA模式做了简单的封装和改造，以适应自己的事务模型，基本架构如图：
RM一阶段的工作：
① 注册分支事务到TC
② 执行分支业务sql但不提交
③ 报告执行状态到TC
TC二阶段的工作：
TC检测各分支事务执行状态
a.如果都成功，通知所有RM提交事务
b.如果有失败，通知所有RM回滚事务
RM二阶段的工作：
- 接收TC指令，提交或回滚事务
1.1.3.优缺点
XA模式的优点是什么？
- 事务的强一致性，满足ACID原则。
- 常用数据库都支持，实现简单，并且没有代码侵入
XA模式的缺点是什么？
- 因为一阶段需要锁定数据库资源，等待二阶段结束才释放，性能较差
- 依赖关系型数据库实现事务
1.1.4.实现XA模式
Seata的starter已经完成了XA模式的自动装配，实现非常简单，步骤如下：
1）修改application.yml文件（每个参与事务的微服务），开启XA模式：
seata:
data-source-proxy-mode: XA
2）给发起全局事务的入口方法添加@GlobalTransactional注解:
本例中是OrderServiceImpl中的create方法.
3）重启服务并测试
重启order-service，再次测试，发现无论怎样，三个微服务都能成功回滚。
1.2.AT模式
AT模式同样是分阶段提交的事务模型，不过缺弥补了XA模型中资源锁定周期过长的缺陷。
1.2.1.Seata的AT模型
基本流程图：
阶段一RM的工作：
- 注册分支事务
- 记录undo-log（数据快照）
- 执行业务sql并提交
- 报告事务状态
阶段二提交时RM的工作：
- 删除undo-log即可
阶段二回滚时RM的工作：
- 根据undo-log恢复数据到更新前
1.2.2.流程梳理
我们用一个真实的业务来梳理下AT模式的原理。
比如，现在又一个数据库表，记录用户余额：
| id |
money |
| 1 |
100 |
其中一个分支业务要执行的SQL为：
update tb_account set money = money - 10 where id = 1
AT模式下，当前分支事务执行流程如下：
一阶段：
1）TM发起并注册全局事务到TC
2）TM调用分支事务
3）分支事务准备执行业务SQL
4）RM拦截业务SQL，根据where条件查询原始数据，形成快照。
{
"id": 1, "money": 100}
5）RM执行业务SQL，提交本地事务，释放数据库锁。此时money = 90
6）RM报告本地事务状态给TC
二阶段：
1）TM通知TC事务结束
2）TC检查分支事务状态
a）如果都成功，则立即删除快照
b）如果有分支事务失败，需要回滚。读取快照数据（{"id": 1, "money": 100}），将快照恢复到数据库。此时数据库再次恢复为100
流程图：
1.2.3.AT与XA的区别
区别：
- XA模式一阶段不提交事务，锁定资源；AT模式一阶段直接提交，不锁定资源。
- XA模式依赖数据库机制实现回滚；AT模式利用数据快照实现数据回滚。
- XA模式强一致；AT模式最终一致
1.2.4.脏写问题
在多线程并发访问AT模式的分布式事务时，有可能出现脏写问题，如图：
解决思路就是引入了全局锁的概念。在释放DB锁之前，先拿到全局锁。避免同一时刻有另外一个事务来操作当前数据。
解决实现如下图所示：
1.2.5.优缺点
AT模式的优点：
- 一阶段完成直接提交事务，释放数据库资源，性能比较好
- 利用全局锁实现读写隔离
- 没有代码侵入，框架自动完成回滚和提交
AT模式的缺点：
- 两阶段之间属于软状态，属于最终一致
- 框架的快照功能会影响性能，但比XA模式要好很多
1.2.6.实现AT模式
AT模式中的快照生成、回滚等动作都是由框架自动完成，没有任何代码侵入，因此实现非常简单。
只不过，AT模式需要一个表来记录全局锁、另一张表来记录数据快照undo_log。
1）导入数据库表，记录全局锁
其中lock_table导入到TC服务关联的数据库，undo_log表导入到微服务关联的数据库：
SET NAMES utf8mb4;SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
-- ------------------------------ Table structure for undo_log-- ----------------------------DROP TABLE IF EXISTS `undo_log`;CREATE TABLE `undo_log` (
`branch_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'branch transaction id',
`xid` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT 'global transaction id',
`context` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT 'undo_log context,such as serialization',
`rollback_info` longblob NOT NULL COMMENT 'rollback info',
`log_status` int(11) NOT NULL COMMENT '0:normal status,1:defense status',
`log_created` datetime(6) NOT NULL COMMENT 'create datetime',
`log_modified` datetime(6) NOT NULL COMMENT 'modify datetime',
UNIQUE INDEX `ux_undo_log`(`xid`, `branch_id`) USING BTREE) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = 'AT transaction mode undo table' ROW_FORMAT = Compact;
-- ------------------------------ Records of undo_log-- ----------------------------
-- ------------------------------ Table structure for lock_table-- ----------------------------DROP TABLE IF EXISTS `lock_table`;CREATE TABLE `lock_table` (
`row_key` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
`xid` varchar(96) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
`transaction_id` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,
`branch_id` bigint(20) NOT NULL,
`resource_id` varchar(256) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
`table_name` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
`pk` varchar(36) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
`gmt_create` datetime NULL DEFAULT NULL,
`gmt_modified` datetime NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`row_key`) USING BTREE,
INDEX `idx_branch_id`(`branch_id`) USING BTREE) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
2）修改application.yml文件，将事务模式修改为AT模式即可：
seata:
data-source-proxy-mode: AT # 默认就是AT
3）重启服务并测试
1.3.TCC模式
TCC模式与AT模式非常相似，每阶段都是独立事务，不同的是TCC通过人工编码来实现数据恢复。
需要实现三个方法：
Try：资源的检测和预留；
Confirm：完成资源操作业务；要求 Try 成功 Confirm 一定要能成功。
Cancel：预留资源释放，可以理解为Try的反向操作。
1.3.1.流程分析
举例，一个扣减用户余额的业务。假设账户A原来余额是100，需要余额扣减30元。
- 阶段一（ Try ）：检查余额是否充足，如果充足则冻结金额增加30元，可用余额扣除30
初识余额：
余额充足，可以冻结：
此时，总金额 = 冻结金额 + 可用金额，数量依然是100不变。事务直接提交无需等待其它事务。
- 阶段二（Confirm)：假如要提交（Confirm），则冻结金额扣减30
确认可以提交，不过之前可用金额已经扣减过了，这里只要清除冻结金额就好了：
此时，总金额 = 冻结金额 + 可用金额 = 0 + 70 = 70元
- 阶段二(Canncel)：如果要回滚（Cancel），则冻结金额扣减30，可用余额增加30
需要回滚，那么就要释放冻结金额，恢复可用金额：
1.3.2.Seata的TCC模型
Seata中的TCC模型依然延续之前的事务架构，如图：
这次就更清晰了，我们再总结下TCC模式的每个阶段工作：
- Try：资源检查和预留
- Confirm：业务执行和提交
- Cancel：预留资源的释放
1.3.3.优缺点
优点
- 一阶段完成直接提交事务，释放数据库资源，性能好
- 相比AT模型，无需生成快照，无需使用全局锁，性能最强
- 不依赖数据库事务，而是依赖补偿操作，可以用于非事务型数据库
缺点
- 有代码侵入，需要人为编写try、Confirm和Cancel接口，太麻烦
- 软状态，事务是最终一致
- 需要考虑Confirm和Cancel的失败情况，做好幂等处理
**幂等性：就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用。**举个最简单的例子，那就是支付，用户购买商品后支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常，此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额发现多扣钱了，流水记录也变成了两条。在以前的单应用系统中，我们只需要把数据操作放入事务中即可，发生错误立即回滚，但是再响应客户端的时候也有可能出现网络中断或者异常等等。
1.3.4.TCC问题：事务悬挂和空回滚
1）空回滚
当某分支事务的try阶段阻塞时，可能导致全局事务超时而触发二阶段的cancel操作。在未执行try操作时先执行了cancel操作，这时cancel不能做回滚，就是空回滚。
问题描述如下图所示：
解决方案：
- 执行cancel操作时，应当判断try是否已经执行，如果尚未执行，则应该空回滚。
2）业务悬挂
对于已经空回滚的业务，之前被阻塞的try操作恢复，继续执行try，就永远不可能confirm或cancel ，事务一直处于中间状态，这就是业务悬挂。
执行try操作时，应当判断cancel是否已经执行过了，如果已经执行，应当阻止空回滚后的try操作，避免悬挂
1.3.5.实现TCC模式
解决空回滚和业务悬挂问题，必须要记录当前事务状态，是在try、还是cancel？
1）思路分析
这里我们定义一张表：
CREATE TABLE `account_freeze_tbl` (
`xid` varchar(128) NOT NULL,
`user_id` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '用户id',
`freeze_money` int(11) unsigned DEFAULT '0' COMMENT '冻结金额',
`state` int(1) DEFAULT NULL COMMENT '事务状态，0:try，1:confirm，2:cancel',
PRIMARY KEY (`xid`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPACT;
其中：
- xid：是全局事务id
- freeze_money：用来记录用户冻结金额
- state：用来记录事务状态
那此时，我们的业务开怎么做呢？
- Try业务：
- 记录冻结金额和事务状态到account_freeze表
- 扣减account表可用金额
- Confirm业务
- 根据xid删除account_freeze表的冻结记录
- Cancel业务
- 修改account_freeze表，冻结金额为0，state为2
- 修改account表，恢复可用金额
- 如何判断是否空回滚？
- cancel业务中，根据xid查询account_freeze，如果为null则说明try还没做，需要空回滚
- 如何避免业务悬挂？
- try业务中，根据xid查询account_freeze ，如果已经存在则证明Cancel已经执行，拒绝执行try业务
接下来，我们改造account-service，利用TCC实现余额扣减功能。
2）声明TCC接口
TCC的Try、Confirm、Cancel方法都需要在接口中基于注解来声明，
我们在account-service项目中的cn.yyl.account.service包中新建一个接口，声明TCC三个接口：
package cn.yyl.account.service;
import io.seata.rm.tcc.api.BusinessActionContext;import io.seata.rm.tcc.api.BusinessActionContextParameter;import io.seata.rm.tcc.api.LocalTCC;import io.seata.rm.tcc.api.TwoPhaseBusinessAction;
@LocalTCCpublic interface AccountTCCService {
@TwoPhaseBusinessAction(name = "deduct", commitMethod = "confirm", rollbackMethod = "cancel")
void deduct(@BusinessActionContextParameter(paramName = "userId") String userId,
@BusinessActionContextParameter(paramName = "money")int money);
boolean confirm(BusinessActionContext ctx);
boolean cancel(BusinessActionContext ctx);}
3）编写实现类
在account-service服务中的cn.yyl.account.service.impl包下新建一个类，实现TCC业务：
package cn.yyl.account.service.impl;
import cn.itcast.account.entity.AccountFreeze;import cn.itcast.account.mapper.AccountFreezeMapper;import cn.itcast.account.mapper.AccountMapper;import cn.itcast.account.service.AccountTCCService;import io.seata.core.context.RootContext;import io.seata.rm.tcc.api.BusinessActionContext;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
@Service@Slf4jpublic class AccountTCCServiceImpl implements AccountTCCService {
@Autowired
private AccountMapper accountMapper;
@Autowired
private AccountFreezeMapper freezeMapper;
@Override
@Transactional
public void deduct(String userId, int money) {
// 0.获取事务id
String xid = RootContext.getXID();
// 1.扣减可用余额
accountMapper.deduct(userId, money);
// 2.记录冻结金额，事务状态
AccountFreeze freeze = new AccountFreeze();
freeze.setUserId(userId);
freeze.setFreezeMoney(money);
freeze.setState(AccountFreeze.State.TRY);
freeze.setXid(xid);
freezeMapper.insert(freeze);
}
@Override
public boolean confirm(BusinessActionContext ctx) {
// 1.获取事务id
String xid = ctx.getXid();
// 2.根据id删除冻结记录
int count = freezeMapper.deleteById(xid);
return count == 1;
}
@Override
public boolean cancel(BusinessActionContext ctx) {
// 0.查询冻结记录
String xid = ctx.getXid();
AccountFreeze freeze = freezeMapper.selectById(xid);
// 1.恢复可用余额
accountMapper.refund(freeze.getUserId(), freeze.getFreezeMoney());
// 2.将冻结金额清零，状态改为CANCEL
freeze.setFreezeMoney(0);
freeze.setState(AccountFreeze.State.CANCEL);
int count = freezeMapper.updateById(freeze);
return count == 1;
}}
1.4.SAGA模式
Saga 模式是 Seata 即将开源的长事务解决方案，将由蚂蚁金服主要贡献。
其理论基础是Hector & Kenneth 在1987年发表的论文Sagas。
Seata官网对于Saga的指南：/zh-cn/docs/user/saga.html
1.4.1.原理
在 Saga 模式下，分布式事务内有多个参与者，每一个参与者都是一个冲正补偿服务，需要用户根据业务场景实现其正向操作和逆向回滚操作。
分布式事务执行过程中，依次执行各参与者的正向操作，如果所有正向操作均执行成功，那么分布式事务提交。如果任何一个正向操作执行失败，那么分布式事务会去退回去执行前面各参与者的逆向回滚操作，回滚已提交的参与者，使分布式事务回到初始状态。
Saga也分为两个阶段：
- 一阶段：直接提交本地事务
- 二阶段：成功则什么都不做；失败则通过编写补偿业务来回滚
PS：其他的内容不讲解了，可以参考官网的内容
1.4.2.优缺点
优点：
- 事务参与者可以基于事件驱动实现异步调用，吞吐高
- 一阶段直接提交事务，无锁，性能好
- 不用编写TCC中的三个阶段，实现简单
缺点：
- 软状态持续时间不确定，时效性差
- 没有锁，没有事务隔离，会有脏写
1.5.四种模式对比
我们从以下几个方面来对比四种实现：
- 一致性：能否保证事务的一致性？强一致还是最终一致？
- 隔离性：事务之间的隔离性如何？
- 代码侵入：是否需要对业务代码改造？
- 性能：有无性能损耗？
- 场景：常见的业务场景
对比如下表所示：
| XA |
AT |
TCC |
SAGA |
|
| 一致性 |
强一致 |
弱一致 |
弱一致 |
最终一致 |
| 隔离性 |
完全隔离 |
基于全局锁隔离 |
基于资源预留隔离 |
无隔离 |
| 代码侵入 |
无 |
无 |
有，要实现接口的是三个方法 |
有，要编写状态机和补偿业务 |
| 性能 |
差（同步阻塞） |
好 |
非常好 |
非常好 |
| 场景 |
与一致性、隔离性有高要求的业务 |
基于关系型数据库的大多数分布式业务场景都可以 |
对性能要求较高的事务； |
业务流程长、业务流程多； |