Seata 分布式事务

Seata 分布式事务

​#Seata中间件#​

Seata是 2019 年 1 月份蚂蚁金服和阿里巴巴共同开源的分布式事务解决方案。致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务，为用户打造一站式的分布式解决方案。

官网地址：http://seata.io/

CAP定理和Base理论

这两个在前面弄Nacos的时候已经说过了

CAP定理 这是分布式事务中的一个方法论

1. C 即：Consistency 数据一致性。指的是：用户访问分布式系统中的任意节点，得到的数据必须一致
2. A 即：Availability 可用性。指的是：用户访问集群中的任意健康节点，必须能得到响应，而不是超时或拒绝
3. P 即：Partition Tolerance 分区容错性。指的是：由于某种原因导致系统中任意信息的丢失或失败都不能影响系统的继续独立运作

注： 分区容错性是必须满足的，数据一致性( C ）和 可用性（ A ）只满足其一即可，一般的搭配是如下的 （即：取舍策略）：

1. CP 保证数据的准确性
2. AP 保证数据的及时性

既然CAP定理都整了，那就再加一个Base理论吧，这个理论是对CAP中C和A这两个矛盾点的调和和选择

1. BA 即：Basically Available 基本可用性。指的是：在发生故障的时候，可以允许损失“非核心部分”的可用性，保证系统正常运行，即保证核心部分可用
2. S 即：Soft State 软状态。指的是：允许系统的数据存在中间状态，只要不影响整个系统的运行就行
3. E 即：Eventual Consistency 最终一致性。指的是：无论以何种方式写入数据库 / 显示出来，都要保证系统最终的数据是一致的

分布式事务最大问题就是各个子事务的数据一致性问题，由CAP定理和Base理论进行综合之后，得出的分布式事务中的两个模式：

1. AP模式 ——–> 最终一致性：各个分支事务各自执行和提交，允许出现短暂的结果不一致，采用弥补措施将数据进行同步，从而恢复数据，达到最终数据一致
2. CP模式 ——–> 强一致性：各个分支事务执行后互相等待，同时提交或回滚，达成数据的强一致性

Seata 的架构

Seata事务管理中有三个重要的角色：

1. 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
2. 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
3. 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基于上述架构提供了四种不同的分布式事务解决方案：

1. 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
2. AT模式：最终一致的分阶段事务模式，也是Seata的默认模式。无业务侵入
3. TCC模式：最终一致的分阶段事务模式。有业务侵入
4. SAGA模式：长事务模式。有业务侵入

无论哪种方案，都离不开TC，也就是事务的协调者

部署TC服务

1. 下载Seata-Server 并 解压。链接：https://github.com/seata/seata/releases 或 http://seata.io/zh-cn/blog/download.html

   不建议使用docker命令直接部署，会导致主机上的springcloud项目从nacos上拉出的地址是docker容器内的地址，连接不到！

   #创建docker容器互通网络
   docker network create dev
   #启动mysql
   docker run --name mysql-8.0.35 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 --network dev -p 3306:3306 -d mysql:latest --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci
   b7b55001e54de879f52a19c24bcedc08215356238b2647677f2aebf996bf47fe
   #启动seata-server
   docker run --name seata-server -p 8091:8091 -p 7091:7091 --net host --network dev seataio/seata-server:latest
    
   #启动nacos服务，详见：https://www.cnblogs.com/anhaoyang/p/17842070.html
   #将nacos服务加入网络：docker network connect dev  nacos-standalone

2. 修改 conf/registry.conf 文件

   最新版是修改application.yml​文件，详见nacos注册中心，db存储

   server:
     port: 7091
    
   spring:
     application:
       name: seata-server
    
   logging:
     config: classpath:logback-spring.xml
     file:
       path: ${user.home}/logs/seata
     extend:
       logstash-appender:
         destination: 127.0.0.1:4560
       kafka-appender:
         bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092
         topic: logback_to_logstash
    
   console:
     user:
       username: seata
       password: seata
    
   seata:
     config:
       # support: nacos, consul, apollo, zk, etcd3
       type: nacos
       nacos:
         server-addr: localhost:8848 #自己的nacos网络地址
         namespace: 
         group: SEATA_GROUP
         #username: nacos
         #password: nacos
         data-id: seataServer.properties
    
     registry:
       # support: nacos, eureka, redis, zk, consul, etcd3, sofa
       type: nacos
       nacos:
         application: seata-server
         server-addr: localhost:8848 #自己的nacos网络地址
         group: SEATA_GROUP
         namespace: 
         # tc集群名称
         cluster: default
         #username: nacos
         #password: nacos
     server:
       service-port: 8091 #If not configured, the default is '${server.port} + 1000'
     security:
       secretKey: SeataSecretKey0c382ef121d778043159209298fd40bf3850a017
       tokenValidityInMilliseconds: 1800000
       ignore:
         urls: /,/<span style="font-weight: bold;" data-type="strong">/*.css,/</span>/*.js,/<span style="font-weight: bold;" data-type="strong">/*.html,/</span>/*.map,/<span style="font-weight: bold;" data-type="strong">/*.svg,/</span>/*.png,/<span style="font-weight: bold;" data-type="strong">/*.ico,/console-fe/public/</span>,/api/v1/auth/login

registry {
  # TC服务的注册中心	file 、nacos 、eureka、redis、zk、consul、etcd3、sofa
  type = "nacos"
  # 配置Nacos注册中心信息
  nacos {
    application = "seata-tc-server"
    serverAddr = "127.0.0.1:8848"
    group = "DEFAULT_GROUP"
    namespace = ""
    cluster = "HZ"
    username = "nacos"
    password = "nacos"
  }
}
 
config {
  # 配置中心：读取TC服务端的配置文件的方式，这里是从nacos配置中心读取，这样如果tc是集群，可以共享配置
  #  file、nacos 、apollo、zk、consul、etcd3
  type = "nacos"
 
  nacos {
    serverAddr = "127.0.0.1:8848"
    namespace = ""
    group = "DEFAULT_GROUP"
    username = "nacos"
    password = "nacos"
    dataId = "seataServer.properties"
  }
}

3. 在Nacos的控制台配置管理中配置2中的 seataServer.properties，内容如下：

   测试的配置如下，最新的官方demo内容，详见：seata.io/zh-cn/docs/ops/...

   store.mode=db
   #-----db-----
   store.db.datasource=druid
   store.db.dbType=mysql
   # 需要根据mysql的版本调整driverClassName
   # mysql8及以上版本对应的driver：com.mysql.cj.jdbc.Driver
   # mysql8以下版本的driver：com.mysql.jdbc.Driver
   store.db.driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver
   store.db.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/seata-server?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true&useSSL=false
   store.db.user=root
   store.db.password=123456
   # 数据库初始连接数
   store.db.minConn=1
   # 数据库最大连接数
   store.db.maxConn=20
   # 获取连接时最大等待时间 默认5000，单位毫秒
   store.db.maxWait=5000
   # 全局事务表名 默认global_table
   store.db.globalTable=global_table
   # 分支事务表名 默认branch_table
   store.db.branchTable=branch_table
   # 全局锁表名 默认lock_table
   store.db.lockTable=lock_table
   # 查询全局事务一次的最大条数 默认100
   store.db.queryLimit=100
    
    
   # undo保留天数 默认7天,log_status=1（附录3）和未正常清理的undo
   server.undo.logSaveDays=7
   # undo清理线程间隔时间 默认86400000，单位毫秒
   server.undo.logDeletePeriod=86400000
   # 二阶段提交重试超时时长 单位ms,s,m,h,d,对应毫秒,秒,分,小时,天,默认毫秒。默认值-1表示无限重试
   # 公式: timeout>=now-globalTransactionBeginTime,true表示超时则不再重试
   # 注: 达到超时时间后将不会做任何重试,有数据不一致风险,除非业务自行可校准数据,否者慎用
   server.maxCommitRetryTimeout=-1
   # 二阶段回滚重试超时时长
   server.maxRollbackRetryTimeout=-1
   # 二阶段提交未完成状态全局事务重试提交线程间隔时间 默认1000，单位毫秒
   server.recovery.committingRetryPeriod=1000
   # 二阶段异步提交状态重试提交线程间隔时间 默认1000，单位毫秒
   server.recovery.asynCommittingRetryPeriod=1000
   # 二阶段回滚状态重试回滚线程间隔时间  默认1000，单位毫秒
   server.recovery.rollbackingRetryPeriod=1000
   # 超时状态检测重试线程间隔时间 默认1000，单位毫秒，检测出超时将全局事务置入回滚会话管理器
   server.recovery.timeoutRetryPeriod=1000

# 数据存储方式，db代表数据库
store.mode=db
store.db.datasource=druid
store.db.dbType=mysql
store.db.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
store.db.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/seata?useUnicode=true&rewriteBatchedStatements=true
store.db.user=root
store.db.password=zixieqing072413
store.db.minConn=5
store.db.maxConn=30
store.db.globalTable=global_table
store.db.branchTable=branch_table
store.db.queryLimit=100
store.db.lockTable=lock_table
store.db.maxWait=5000
# 事务、日志等配置
server.recovery.committingRetryPeriod=1000
server.recovery.asynCommittingRetryPeriod=1000
server.recovery.rollbackingRetryPeriod=1000
server.recovery.timeoutRetryPeriod=1000
server.maxCommitRetryTimeout=-1
server.maxRollbackRetryTimeout=-1
server.rollbackRetryTimeoutUnlockEnable=false
server.undo.logSaveDays=7
server.undo.logDeletePeriod=86400000
# 客户端与服务端传输方式
transport.serialization=seata
transport.compressor=none
# 关闭metrics功能，提高性能
metrics.enabled=false
metrics.registryType=compact
metrics.exporterList=prometheus
metrics.exporterPrometheusPort=9898

4. 创建数据库表：tc服务在管理分布式事务时，需要记录事务相关数据到数据库中(3中配置了的)

   最新的官方SQL见：github.com/seata/seata/t...

   -- -------------------------------- The script used when storeMode is 'db' --------------------------------
   -- the table to store GlobalSession data
   CREATE TABLE IF NOT EXISTS `global_table`
   (
       `xid`                       VARCHAR(128) NOT NULL,
       `transaction_id`            BIGINT,
       `status`                    TINYINT      NOT NULL,
       `application_id`            VARCHAR(32),
       `transaction_service_group` VARCHAR(32),
       `transaction_name`          VARCHAR(128),
       `timeout`                   INT,
       `begin_time`                BIGINT,
       `application_data`          VARCHAR(2000),
       `gmt_create`                DATETIME,
       `gmt_modified`              DATETIME,
       PRIMARY KEY (`xid`),
       KEY `idx_status_gmt_modified` (`status` , `gmt_modified`),
       KEY `idx_transaction_id` (`transaction_id`)
   ) ENGINE = InnoDB
     DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
    
   -- the table to store BranchSession data
   CREATE TABLE IF NOT EXISTS `branch_table`
   (
       `branch_id`         BIGINT       NOT NULL,
       `xid`               VARCHAR(128) NOT NULL,
       `transaction_id`    BIGINT,
       `resource_group_id` VARCHAR(32),
       `resource_id`       VARCHAR(256),
       `branch_type`       VARCHAR(8),
       `status`            TINYINT,
       `client_id`         VARCHAR(64),
       `application_data`  VARCHAR(2000),
       `gmt_create`        DATETIME(6),
       `gmt_modified`      DATETIME(6),
       PRIMARY KEY (`branch_id`),
       KEY `idx_xid` (`xid`)
   ) ENGINE = InnoDB
     DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
    
   -- the table to store lock data
   CREATE TABLE IF NOT EXISTS `lock_table`
   (
       `row_key`        VARCHAR(128) NOT NULL,
       `xid`            VARCHAR(128),
       `transaction_id` BIGINT,
       `branch_id`      BIGINT       NOT NULL,
       `resource_id`    VARCHAR(256),
       `table_name`     VARCHAR(32),
       `pk`             VARCHAR(36),
       `status`         TINYINT      NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0:locked ,1:rollbacking',
       `gmt_create`     DATETIME,
       `gmt_modified`   DATETIME,
       PRIMARY KEY (`row_key`),
       KEY `idx_status` (`status`),
       KEY `idx_branch_id` (`branch_id`),
       KEY `idx_xid` (`xid`)
   ) ENGINE = InnoDB
     DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
    
   CREATE TABLE IF NOT EXISTS `distributed_lock`
   (
       `lock_key`       CHAR(20) NOT NULL,
       `lock_value`     VARCHAR(20) NOT NULL,
       `expire`         BIGINT,
       primary key (`lock_key`)
   ) ENGINE = InnoDB
     DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
    
   INSERT INTO `distributed_lock` (lock_key, lock_value, expire) VALUES ('AsyncCommitting', ' ', 0);
   INSERT INTO `distributed_lock` (lock_key, lock_value, expire) VALUES ('RetryCommitting', ' ', 0);
   INSERT INTO `distributed_lock` (lock_key, lock_value, expire) VALUES ('RetryRollbacking', ' ', 0);
   INSERT INTO `distributed_lock` (lock_key, lock_value, expire) VALUES ('TxTimeoutCheck', ' ', 0);

SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
 
-- ----------------------------
-- 分支事务表
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `branch_table`;
CREATE TABLE `branch_table`  (
  `branch_id` bigint(20) NOT NULL,
  `xid` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  `transaction_id` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,
  `resource_group_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `resource_id` varchar(256) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `branch_type` varchar(8) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `status` tinyint(4) NULL DEFAULT NULL,
  `client_id` varchar(64) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `application_data` varchar(2000) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_create` datetime(6) NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_modified` datetime(6) NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`branch_id`) USING BTREE,
  INDEX `idx_xid`(`xid`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;
 
-- ----------------------------
-- 全局事务表
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `global_table`;
CREATE TABLE `global_table`  (
  `xid` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  `transaction_id` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,
  `status` tinyint(4) NOT NULL,
  `application_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `transaction_service_group` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `transaction_name` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `timeout` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  `begin_time` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,
  `application_data` varchar(2000) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_create` datetime NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_modified` datetime NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`xid`) USING BTREE,
  INDEX `idx_gmt_modified_status`(`gmt_modified`, `status`) USING BTREE,
  INDEX `idx_transaction_id`(`transaction_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;
 
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

5. 启动seat-server

​​

6. 验证是否成功

​​

Spring Cloud集成Seata

1. 依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
    <exclusions>
        <!--版本较低，1.3.0，因此排除-->
        <exclusion>
            <artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId>
            <groupId>io.seata</groupId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
<!--seata starter 采用1.4.2版本-->
<dependency>
    <groupId>io.seata</groupId>
    <artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>${seata.version}</version>
</dependency>

2. 给需要注册到TC的微服务的YAML文件配置如下内容：

server:
  port: 8081
 
spring:
  application:
    name: spring-cloud-alibaba-seata-storage
 
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        #service: seata-storage-service
        server-addr: 127.0.0.1:8848
 
  # 数据源配置
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/seata_stock?allowMultiQueries=true
    driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    username: root
    password: 123456
 
seata:
  registry: # TC服务注册中心的配置，微服务根据这些信息去注册中心获取tc服务地址	参考tc服务自己的registry.conf中的配置
    type: nacos
    nacos: # tc
      server-addr: 127.0.0.1:8848
      namespace: ""
      group: SEATA_GROUP
      application: seata-server # tc服务在nacos中的服务名称
  ## tx分组 - 业务应用分组
  tx-service-group: test-boot-seata-service-group
  ## tx分组 - 对应seata服务的cluster名称：seata服务端配置的 seata.registry.nacos.cluster
  service:
    vgroup-mapping:
      test-boot-seata-service-group: default

经过如上操作就集成成功了

分布式事务之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。实现的原理都是基于两阶段提交

1. 正常情况：

​​​​

2. 异常情况：

​​

一阶段：

1. 事务协调者通知每个事务参与者执行本地事务
2. 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

1. 如果一阶段都成功，则通知所有事务参与者，提交事务
2. 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

Seata之XA模式 - 强一致性

应用场景： 并发量不大，但数据很重要的项目

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

​​

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

1. 如果都成功，通知所有RM提交事务
2. 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

XA模式的优点：

1. 事务的强一致性，满足ACID原则
2. 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：

1. 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
2. 依赖关系型数据库实现事务

Java实现Seata的XA模式

1. 修改注册到TC的微服务的YAML配置

seata:
  data-source-proxy-mode: XA	# 开启XA模式

2. 给发起全局事务的入口方法添加 @GlobalTransactional 注解。就是要开启事务的方法，如下：

​​

3. 重启服务即可成功实现XA模式了

Seata之AT模式 - 最终一致性

AT模式同样是分阶段提交的事务模型，不过却弥补了XA模型中资源锁定周期过长的缺陷

应用场景： 高并发互联网应用，允许数据出现短时不一致

基本架构图：

​​

RM阶段一的工作：

1. 注册分支事务
2. 记录undo-log（数据快照）
3. 执行业务sql并提交
4. 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。恢复数据之后也会把undo-log中的数据删掉

流程图如下：

​​

AT模式与XA模式的区别是什么？

• 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

AT模式的脏写问题

​​​​​​

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，从而来做到写隔离

• 全局锁： 由TC记录当前正在执行数据的事务，该事务持有全局锁，具备执行权

​​

但就算引入了全局锁，也还会有BUG，因为上面两个事务都是Seata管理，若事务1是Seata管理，而事务2是非Seata管理，同时这两个事务都在修改同一条数据，那么就还会造成脏写问题

​​

为了防止这个问题，Seata在保存快照时实际上会记录2份快照，一份是修改之前的快照，一份是修改之后的快照

1. 在恢复快照数据时，会将更新后的快照值和当前数据库的实际值进行比对(类似CAS过程)
   如果数值不匹配则说明在此期间有另外的事务修改了数据，此时直接释放全局锁，事务1记录异常，发送告警信息让人工介入
   如果一致则恢复数据，释放全局锁即可

​​

AT模式的优点：

1. 一阶段完成直接提交事务，释放数据库资源，性能比较好
2. 利用全局锁实现读写隔离
3. 没有代码侵入，框架自动完成回滚和提交

AT模式的缺点：

1. 两阶段之间属于软状态，属于最终一致
2. 框架的快照功能会影响性能，但比XA模式要好很多

Java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

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。其中：

• lock_table表：需要放在“TC服务关联”的数据库中。例如表结构如下：

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;

• undo_log表 ：需要放在“微服务关联”的数据库中。例如表结构如下：

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;

然后修改注册到TC中的微服务的YAML配置，最后重启服务，模式就变为AT模式了

seata:
  data-source-proxy-mode: AT # 默认就是AT

Seata之TCC模式 - 最终一致性

应用场景： 高并发互联网应用，允许数据出现短时不一致，可通过对账程序或补录来保证最终一致性

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：

1. Try：资源的检测和预留
2. Confirm：完成资源操作业务；要求 Try 成功 Confirm 一定要能成功
3. Cancel：预留资源释放，可以理解为try的反向操作。

举例说明三个方法：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

​​

TCC模式的架构

​​​​

TCC模式的每个阶段是做什么的？

1. Try：资源检查和预留
2. Confirm：业务执行和提交
3. Cancel：预留资源的释放

解释说明：

1. Try（尝试）阶段： 在这个阶段，业务参与者会尝试执行事务，但并不真正提交。它会预留必要的资源，并记录执行所需的所有信息。
2. Confirm（确认）阶段： 如果所有的业务参与者成功执行了Try阶段，那么在Confirm阶段，它们会真正地提交事务。这一步实际上是确认执行事务。
3. Cancel（取消）阶段： 如果在Try阶段中有任何一个业务参与者失败，那么在Cancel阶段，它们会撤销已经预留的资源，实现事务的回滚。

TCC的优点是什么？

1. 一阶段完成直接提交事务，释放数据库资源，性能好
2. 相比AT模型，无需生成快照，无需使用全局锁，性能最强
3. 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(如：Redis)

TCC的缺点是什么？

1. 有代码侵入，需要人为编写try、Confirm和Cancel接口，太麻烦
2. 软状态，事务是最终一致
3. 需要考虑Confirm和Cancel的失败情况，做好幂等处理

空回滚和业务悬挂

空补偿 / 空回滚： 未执行try(原服务)就执行了cancel(补偿服务)。即当某分支事务的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”

因此：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

业务悬挂： 已经空回滚的业务，之前阻塞的try恢复了，然后继续执行try，之后就永不可能执行confirm或cancel，从而变成“业务悬挂”

因此：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

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Java实现TCC模式示例

Try业务：

• 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
• 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

• 需判断此方法的幂等性问题
• 根据xid删除account_freeze表的冻结记录

Cancel业务

• 需判断此方法的幂等性问题
• 根据xid查询account_freeze，如果为null则说明try还没做，需要空回滚
• 修改account_freeze表，冻结金额为0，state为2
• 修改account表，恢复可用金额

1. 在业务管理的库中建表：是为了实现空回滚、防止业务悬挂，以及幂等性要求。所以在数据库记录冻结金额的同时，记录当前事务id和执行状态

CREATE TABLE `account_freeze_tbl` (
  `xid` varchar(128) NOT NULL COMMENT '全局事务id',
  `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

2. 业务接口定义try+confirm+cancel三个方法

package com.zixieqing.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;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
/**
 * Seata之TCC模式实现业务的account接口
 *
 * "@LocalTCC"    SpringCloud + Feign，Feign的调用基于http
 *                此注解所在的接口需要实现TCC的两阶段提交对应方法才行
 *
 * <p>@author       : ZiXieqing</p>
 */
 
@Service
@LocalTCC
public interface AccountTccService {
    /**
     * 扣款
     *
     * Try逻辑	资源检查和预留，同时需要判断Cancel是否已经执行，是则拒绝执行本次业务
     *
     * "@TwoPhaseBusinessAction" 中
     * 								name属性				 要与当前方法名一致，用于指定Try逻辑对应的方法
     * 								commitMethod属性值		就是confirm逻辑的方法
     * 								rollbackMethod属性值	就是cancel逻辑的方法
     *
     * "@BusinessActionContextParameter" 将指定的参数传递给confirm和cancel
     *
     * @param userId 用户id
     * @param money 要扣的钱
     */
    @TwoPhaseBusinessAction(
            name = "deduct",
            commitMethod = "confirm",
            rollbackMethod = "cancel"
    )
    void deduct(@BusinessActionContextParameter(paramName = "userId") String userId,
                @BusinessActionContextParameter(paramName = "money") int money);
 
    /**
     * 二阶段confirm确认方法	业务执行和提交		另外需考虑幂等性问题
     * 						 方法名可以另命名，但需保证与commitMethod一致
     *
     * @param context 上下文，可以传递try方法的参数
     * @return boolean 执行是否成功
     */
    boolean confirm(BusinessActionContext context);
 
    /**
     * 二阶段回滚方法	预留资源释放	另外需考虑幂等性问题	需要判断try是否已经执行，否就需要空回滚
     * 				 方法名须保证与rollbackMethod一致
     *
     * @param context 上下文，可以传递try方法的参数
     * @return boolean 执行是否成功
     */
    boolean cancel(BusinessActionContext context);
}

3. 实现类逻辑编写

package com.zixieqing.account.service.impl;
 
import com.zixieqing.account.entity.AccountFreeze;
import com.zixieqing.account.mapper.AccountFreezeMapper;
import com.zixieqing.account.mapper.AccountMapper;
import com.zixieqing.account.service.AccountTccService;
import io.seata.core.context.RootContext;
import io.seata.rm.tcc.api.BusinessActionContext;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
 
/**
 * 扣款业务
 *
 * <p>@author       : ZiXieqing</p>
 */
 
 
public class AccountTccServiceImpl implements AccountTccService {
    @Autowired
    private AccountMapper accountMapper;
    @Autowired
    private AccountFreezeMapper accountFreezeMapper;
 
    /**
     * 扣款
     *
     * Try逻辑	资源检查和预留，同时需要判断Cancel是否已经执行，是则拒绝执行本次业务
     *
     * "@TwoPhaseBusinessAction" 中
     * 		name属性要				与当前方法名一致，用于指定Try逻辑对应的方法
     * 		commitMethod属性值		就是confirm逻辑的方法
     * 		rollbackMethod属性值	就是cancel逻辑的方法
     *
     * "@BusinessActionContextParameter" 将指定的参数传递给confirm和cancel
     *
     * @param userId 用户id
     * @param money  要扣的钱
     */
    @Override
    public void deduct(String userId, int money) {
        // 获取事务ID，RootContext 是seata中的
        String xid = RootContext.getXID();
        AccountFreeze accountFreeze = accountFreezeMapper.selectById(xid);
        // 业务悬挂处理：判断cancel是否已经执行，若执行过则free表中肯定有数据
        if (accountFreeze == null) {
            // 进行扣款
            accountMapper.deduct(userId, money);
            // 记录本次状态
            AccountFreeze freeze = new AccountFreeze();
            freeze.setXid(xid)
                    .setUserId(userId)
                    .setFreezeMoney(money)
                    .setState(AccountFreeze.State.TRY);
  
            accountFreezeMapper.insert(freeze);
        }
    }
 
    /**
     * 二阶段confirm确认方法	业务执行和提交		另外需考虑幂等性问题
     * 方法名可以另命名，但需保证与commitMethod一致
     *
     * @param context 上下文，可以传递try方法的参数
     * @return boolean 执行是否成功
     */
    @Override
    public boolean confirm(BusinessActionContext context) {
        // 删掉freeze表中的记录即可  delete方法本身就具有幂等性
        return accountFreezeMapper.deleteById(context.getXid()) == 1;
    }
 
    /**
     * 二阶段回滚方法	预留资源释放	另外需考虑幂等性问题	需要判断try是否已经执行，否 就需要空回滚
     * 方法名须保证与rollbackMethod一致
     *
     * @param context 上下文，可以传递try方法的参数
     * @return boolean 执行是否成功
     */
    @Override
    public boolean cancel(BusinessActionContext context) {
        // 空回滚处理：判断try是否已经执行
        AccountFreeze freeze = accountFreezeMapper.selectById(context.getXid());
        // 若为null，则try肯定没执行
        if (freeze == null) {
            // 需要进行空回滚
            freeze = new AccountFreeze();
            freeze.setXid(context.getXid())
                    // getActionContext("userId") 的key就是@BusinessActionContextParameter(paramName = "userId")的pramName值
                    .setUserId(context.getActionContext("userId").toString())
                    .setFreezeMoney(0)
                    .setState(AccountFreeze.State.CANCEL);
 
            return accountFreezeMapper.insert(freeze) <span style="font-weight: bold;" class="mark"> 1;
        }
 
        // 幂等性处理
        if (freeze.getState() </span> AccountFreeze.State.CANCEL) {
            // 说明已经执行过一次cancel了，直接拒绝执行本次业务
            return true;
        }
 
        // 不为null，则回滚数据
        accountMapper.refund(freeze.getUserId(), freeze.getFreezeMoney());
        // 将冻结金额归0，并修改本次状态
        freeze.setFreezeMoney(0)
                .setState(AccountFreeze.State.CANCEL);
  
        return accountFreezeMapper.updateById(freeze) == 1;
    }
}

最后正常使用service调用使用3中的实现类即可

Seata之Saga模式 - 最终一致性

Saga 模式是 Seata 的长事务解决方案，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：https://seata.io/zh-cn/docs/user/saga.html

适用场景：

1. 业务流程长、业务流程多且需要保证事务最终一致性的业务系统
2. 银行业金融机构
3. 需要与第三方交互，如：调用支付宝支付接口->出库失败->调用支付宝退款接口

优点：

1. 事务参与者可以基于事件驱动实现异步调用，吞吐高
2. 一阶段直接提交事务，无锁，性能好
3. 不用编写TCC中的三个阶段，实现简单

缺点：

1. 软状态持续时间不确定，时效性差
2. 由于一阶段已经提交本地数据库事务，且没有进行“预留”动作，所以不能保证隔离性，同时也没有锁，所以会有脏写

Saga模式是SEATA提供的长事务解决方案。也分为两个阶段：

1. 一阶段：直接提交本地事务
2. 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

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Saga 是一种补偿协议，Saga 正向服务与补偿服务也需要业务开发者实现。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

Seata四种模式对比

	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，要编写三个接口	有，要编写状态机和补偿业务
性能	差	好	非常好	非常好
场景	对一致性、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事务场景都可以	对性能要求较高的事务。有非关系型数据库要参与的事务	业务流程长、业务流程多参与者包含其它公司或遗留系统服务，无法提供 TCC 模式要求的三个接口

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本文章为个人摘抄笔记，原文章来源于www.cnblogs.com/xiegongz...

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