微服务中的分布式事务问题
在单体应用中，3个子模块(库存stock,订单order，账户account),数据的一致性是由数据库保证。
但是当场景是微服务的场景时
库存,订单,账户只能保证各自的数据一致性，无法保证全局的数据一致性。
分布式事务seata
分布式事务的发展过程中，有一些著名的理论基础如二阶段提交协议(2pc),协议把分布式事务的过程分为2个阶段进行。
基于2pc的分布式事务模型有XA、AT、TCC、SAGA,他们的共同点都是基于2pc协议，同时各自有各自的特点和适用场景。
那么seata是什么，他跟2pc以及XA、AT、TCC、SAGA的关系?
Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。本质上，seata是打包实现了 XA、AT、TCC、SAGA模型，同时支持Dubbo、Spring Cloud、Sofa-RPC、Motan 和 gRPC 等RPC框架的便捷接入，高可用等。
也就是2pc以及XA、AT、TCC、SAGA偏协议和理论。
seata基于协议和理论给出了具体实用的解决方案。
其中AT模式的方便易用,代码无侵入的特点被广泛使用。
seata解决方案图示:
从图中看出,seata整个分布式事务分为3个角色(RM,TM,TC)。
RM,TM是内嵌于微服务中(或者说内嵌于客户端中),TC是独立部署的一个服务(相当于服务端)。
TC (Transaction Coordinator) - 事务协调者
维护全局和分支事务的状态，驱动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。
seata的-全局事务是由很多分支事务组成，一般来说,分支事务就是本地事务
seata的快速使用
用例
用户购买商品的业务逻辑。整个业务逻辑由3个微服务提供支持：
仓储服务：对给定的商品扣除仓储数量。
订单服务：根据采购需求创建订单。
帐户服务：从用户帐户中扣除余额。
架构图
仓储服务
public interface StorageService {
/**
* 扣除存储数量
*/
void deduct(String commodityCode, int count);
}
订单服务
public interface OrderService {
/**
* 创建订单
*/
Order create(String userId, String commodityCode, int orderCount);
}
帐户服务
public interface AccountService {
/**
* 从用户账户中借出
*/
void debit(String userId, int money);
}
主要业务逻辑
public class BusinessServiceImpl implements BusinessService {
private StorageService storageService;
private OrderService orderService;
/**
* 采购
*/
public void purchase(String userId, String commodityCode, int orderCount) {
storageService.deduct(commodityCode, orderCount);
orderService.create(userId, commodityCode, orderCount);
}
}
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
private OrderDAO orderDAO;
private AccountService accountService;
public Order create(String userId, String commodityCode, int orderCount) {
int orderMoney = calculate(commodityCode, orderCount);
accountService.debit(userId, orderMoney);
Order order = new Order();
order.userId = userId;
order.commodityCode = commodityCode;
order.count = orderCount;
order.money = orderMoney;
// INSERT INTO orders ...
return orderDAO.insert(order);
}
}
seata 的分布式交易解决方案
我们只需要使用一个 @GlobalTransactional 注解在业务方法上:
@GlobalTransactional
public void purchase(String userId, String commodityCode, int orderCount) {
......
}
dubbo中的seata
Business发起全局事务,那么Storage,Order,Account是如何感知的，或者说他们是如何串在一起的。
这里涉及一个xid的概念,xid是分布式全局事务的唯一id,所以只要Storage,Order,Account绑定的都是同一个xid就能保证他们是在同一个全局事务中,所以只要保证xid在链路上的传递就可以了。
在dubbo中,xid的传递是通过Fitter实现的。
/**
* The type Transaction propagation filter.
*/
@Activate(group = { Constants.PROVIDER, Constants.CONSUMER }, order = 100)
public class TransactionPropagationFilter implements Filter {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(TransactionPropagationFilter.class);
@Override
public Result invoke(Invoker invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
String xid = RootContext.getXID(); // 获取当前事务 XID
String rpcXid = RpcContext.getContext().getAttachment(RootContext.KEY_XID); // 获取 RPC 调用传递过来的 XID
if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
LOGGER.debug("xid in RootContext[" + xid + "] xid in RpcContext[" + rpcXid + "]");
}
boolean bind = false;
if (xid != null) { // Consumer：把 XID 置入 RPC 的 attachment 中
RpcContext.getContext().setAttachment(RootContext.KEY_XID, xid);
} else {
if (rpcXid != null) { // Provider：把 RPC 调用传递来的 XID 绑定到当前运行时
RootContext.bind(rpcXid);
bind = true;
if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
LOGGER.debug("bind[" + rpcXid + "] to RootContext");
}
}
}
try {
return invoker.invoke(invocation); // 业务方法的调用
} finally {
if (bind) { // Provider：调用完成后，对 XID 的清理
String unbindXid = RootContext.unbind();
if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
LOGGER.debug("unbind[" + unbindXid + "] from RootContext");
}
if (!rpcXid.equalsIgnoreCase(unbindXid)) {
LOGGER.warn("xid in change during RPC from " + rpcXid + " to " + unbindXid);
if (unbindXid != null) { // 调用过程有新的事务上下文开启，则不能清除
RootContext.bind(unbindXid);
LOGGER.warn("bind [" + unbindXid + "] back to RootContext");
}
}
}
}
}
}
参考
seata github
seata官方文档