分布式事务

首先想要了解分布式事务，得先了解什么是事务。可以浏览我上面写过的事务的博客

Spring事务原理分析-部分一

Spring事务原理分析-部分二

什么是分布式事务

分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。

分布式事务产生的原因

数据库分库分表

当数据库单表一年产生的数据超过1000W，那么就要考虑分库分表，具体分库分表的原理在此不做解释，以后有空详细说，简单的说就是原来的一个数据库变成了多个数据库。这时候，如果一个操作既访问01库，又访问02库，而且要保证数据的一致性，那么就要用到分布式事务。

应用SOA化

所谓的SOA化，就是业务的服务化。比如原来单机支撑了整个电商网站，现在对整个网站进行拆解，分离出了订单中心、用户中心、库存中心。对于订单中心，有专门的数据库存储订单信息，用户中心也有专门的数据库存储用户信息，库存中心也会有专门的数据库存储库存信息。这时候如果要同时对订单和库存进行操作，那么就会涉及到订单数据库和库存数据库，为了保证数据一致性，就需要用到分布式事务。

事务基本特性

⑴ 原子性（Atomicity）

原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。

⑵ 一致性（Consistency）

一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。

拿转账来说，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000，这就是事务的一致性。

⑶ 隔离性（Isolation）

隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。

即要达到这么一种效果：对于任意两个并发的事务T1和T2，在事务T1看来，T2要么在T1开始之前就已经结束，要么在T1结束之后才开始，这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。

关于事务的隔离性数据库提供了多种隔离级别，稍后会介绍到。

⑷ 持久性（Durability）

持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。

例如我们在使用JDBC操作数据库时，在提交事务方法后，提示用户事务操作完成，当我们程序执行完成直到看到提示后，就可以认定事务以及正确提交，即使这时候数据库出现了问题，也必须要将我们的事务完全执行完成，否则就会造成我们看到提示事务处理完毕，但是数据库因为故障而没有执行事务的重大错误。

电商系统分布式事务应用场景

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。

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。

常见分布式事务解决方案

基于XA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，主备切换会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。

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。

另外此方案严重依赖消息中间件的高可用性，一旦消息中间件挂了整个系统就挂了。洪峰到来时，所有的系统都依赖消息中间件的话，消息中间件很容易就挂了。

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，我们今天着重讲解TCC编程模式的代码实现。

理解TCC编程模式

什么是TCC

TCC是一种补偿性分布式事务解决方案，最初由支付宝提出。TCC是三个英文单词的首字母缩写,分别对应Try、Confirm和Cancel三种操作，这三种操作的业务含义如下：

Try：预留业务资源

Confirm：确认执行业务操作

Cancel：取消执行业务操作

稍稍对照下关系型数据库事务的三种操作：DML、Commit和Rollback，会发现和TCC有异曲同工之妙。在一个跨应用的业务操作中，Try操作是先把多个应用中的业务资源预留和锁定住，为后续的确认打下基础，类似的，DML操作要锁定数据库记录行，持有数据库资源；Confirm操作是在Try操作中涉及的所有应用均成功之后进行确认，使用预留的业务资源，和Commit类似；而Cancel则是当Try操作中涉及的所有应用没有全部成功，需要将已成功的应用进行取消(即Rollback回滚)。其中Confirm和Cancel操作是一对反向业务操作。

简而言之，TCC是应用层的2PC(2 Phase Commit,两阶段提交)，如果你将应用看做资源管理器的话。详细来说，TCC每项操作需要做的事情如下：

1、Try：尝试执行业务。

完成所有业务检查(一致性)

预留必须业务资源(准隔离性)

2、Confirm：确认执行业务。

真正执行业务

不做任何业务检查

只使用Try阶段预留的业务资源

3、Cancel：取消执行业务

释放Try阶段预留的业务资源

业务模拟分析

TCC的理论有点让人费解。故接下来将以账务拆分为例，对TCC事务的流程做一个描述，希望对理解TCC有所帮助。账务拆分的业务场景如下，分别位于三个不同分库的帐户A、B、C，A和B一起向C转帐共80元：

1、Try：尝试执行业务。

完成所有业务检查(一致性)：检查A、B、C的帐户状态是否正常，帐户A的余额是否不少于30元，帐户B的余额是否不少于50元。

预留必须业务资源(准隔离性)：帐户A的冻结金额增加30元，帐户B的冻结金额增加50元，这样就保证不会出现其他并发进程扣减了这两个帐户的余额而导致在后续的真正转帐操作过程中，帐户A和B的可用余额不够的情况。

2、Confirm：确认执行业务。

真正执行业务：如果Try阶段帐户A、B、C状态正常，且帐户A、B余额够用，则执行帐户A给账户C转账30元、帐户B给账户C转账50元的转帐操作。

不做任何业务检查：这时已经不需要做业务检查，Try阶段已经完成了业务检查。

只使用Try阶段预留的业务资源：只需要使用Try阶段帐户A和帐户B冻结的金额即可。

3、Cancel：取消执行业务

释放Try阶段预留的业务资源：如果Try阶段部分成功，比如帐户A的余额够用，且冻结相应金额成功，帐户B的余额不够而冻结失败，则需要对帐户A做Cancel操作，将帐户A被冻结的金额解冻掉。

什么是幕等性

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。

TCC开源框架-tcc-transaction

框架简介

tcc-transaction是开源的TCC补偿性分布式事务框架

Git 地址： https://github.com/changmingxie/tcc-transaction

安装tcc-transaction到本地仓库

我们目前使用的版本是1.2，引入tcc-transaction工程。

安装tcc-transaction-api tcc-transaction-core 和 tcc-transaction-dubbo到本地仓库

分布式项目使用tcc-transaction框架

配置tcc-transaction

（1）pom.xml中引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.mengyun</groupId>
    <artifactId>tcc-transaction-dubbo-capital-api</artifactId>
    <version>1.2.4.14</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.mengyun</groupId>
    <artifactId>tcc-transaction-dubbo</artifactId>
    <version>1.2.4.14</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.mengyun</groupId>
    <artifactId>tcc-transaction-spring</artifactId>
    <version>1.2.4.14</version>
</dependency>

（2）web.xml上下文加载tcc-transaction

<context-param>
    <param-name>contextConfigLocation</param-name>
 <param-value>classpath*:config/spring/local/appcontext-*.xml,classpath:tcc-transaction.xml,classpath:tcc-transaction-dubbo.xml
    </param-value>
</context-param>

发布服务

发布一个Tcc服务方法，可被远程调用并参与到Tcc事务中，四个约束：

（1）在服务提供方的实现方法上加上@Compensable注解，并设置注解的属性

（2）在服务提供方的接口方法上加上@Compensable注解

（3）服务方法的入参能被序列化(默认使用jdk序列化机制，需要参数实现Serializable接口，可以设置repository的serializer属性自定义序列化实现)

（4）try方法、confirm方法和cancel方法入参类型须一样

Compensable的属性包括propagation、confirmMethod、cancelMethod、transactionContextEditor。propagation可不用设置，框架使用缺省值；设置confirmMethod指定CONFIRM阶段的调用方法；设置cancelMethod指定CANCEL阶段的调用方法；设置transactionContextEditor为DubboTransactionContextEditor.class。

发布Tcc服务示例：

try接口方法：

@Compensable
public String record(CapitalTradeOrderDto
  tradeOrderDto);

try实现方法：

@Compensable(confirmMethod
  = "confirmRecord", cancelMethod = "cancelRecord",
  transactionContextEditor = DubboTransactionContextEditor.class)
public String record(CapitalTradeOrderDto
  tradeOrderDto) {}

confirm方法：

public  void confirmRecord(CapitalTradeOrderDto tradeOrderDto) {}

cancel方法：

public void  cancelRecord(CapitalTradeOrderDto tradeOrderDto) {}

调用服务

调用远程Tcc服务，将远程Tcc服务参与到本地Tcc事务中，本地的服务方法也需要声明为Tcc服务，有三个约束：

（1）在服务方法上加上@Compensable注解,并设置注解属性

（2）服务方法的入参都须能序列化(实现Serializable接口)

（3）try方法、confirm方法和cancel方法入参类型须一样

调用Tcc服务示例：

try方法：

@Compensable(confirmMethod
  = "confirmMakePayment", cancelMethod =
  "cancelMakePayment")
public void makePayment(Order order,
  BigDecimal redPacketPayAmount, BigDecimal capitalPayAmount) {
   
  System.out.println("order try make payment called.time seq:"
  + DateFormatUtils.format(Calendar.getInstance(), "yyyy-MM-dd
  HH:mm:ss"));
   
  order.pay(redPacketPayAmount, capitalPayAmount);
   
  orderRepository.updateOrder(order);
   
  String result = capitalTradeOrderService.record(buildCapitalTradeOrderDto(order));
   
  String result2 =
  redPacketTradeOrderService.record(buildRedPacketTradeOrderDto(order));
}

confirm方法：

public void confirmMakePayment(Order  order, BigDecimal redPacketPayAmount, BigDecimal capitalPayAmount) {}

cancel方法：

public void cancelMakePayment(Order  order, BigDecimal redPacketPayAmount, BigDecimal capitalPayAmount) {}

示例工程安装部署

数据库脚本

执行提供的建库建表脚本（资源文件夹）

工程说明

tcc-transaction-dubbo-capital 资产服务

tcc-transaction-dubbo-capital-api 资产服务接口

tcc-transaction-dubbo-redpacket 红包服务

tcc-transaction-dubbo-redpacket-api 红包服务接口

tcc-transaction-dubbo-order 订单WEB工程（TCC调用方）

修改zookeeper地址与数据库连接地址

修改sample-dubbo-xxxxx.properties和jdbc.properties

posted @ 2019-06-16 00:57 GiyBoy 阅读(587) 评论(0) 编辑收藏举报

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