分布式事务解决方案

分布式事务的实现主要有以下 6 种方案：

• 两阶段/XA 方案
• TCC 方案
• SAGA 方案
• 本地消息表
• 可靠消息最终一致性方案
• 最大努力通知方案

1、两阶段/XA 方案

两阶段提交，有一个事务管理器的概念，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问问各个数据库你准备好了吗？如果每个数据库都回复 ok，那么就正式提交事务，在各个数据库上执行操作；如果任何其中一个数据库回答不 ok，那么就回滚事务。跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，绝对不适合高并发的场景

JTAJ  ava Transaction API，通常称为JTA，是用于管理 Java中的事务的API 。它允许我们以资源无关的方式启动，提交和回滚事务。

多个数据库

@Bean("dataSourceAccount")
public DataSource dataSource() throws Exception {
    return createHsqlXADatasource("jdbc:hsqldb:mem:accountDb");
}

@Bean("dataSourceAudit")
public DataSource dataSourceAudit() throws Exception {
    return createHsqlXADatasource("jdbc:hsqldb:mem:auditDb");
}

让我们用@Transactional注解服务方法 executeTranser（）。 这表明事务管理器开始事务：

@Transactional
public void executeTransfer(String fromAccontId, String toAccountId,
        BigDecimal amount) {
    bankAccountService.transfer(fromAccontId, toAccountId, amount);
    auditService.log(fromAccontId, toAccountId, amount);
    BigDecimal balance = bankAccountService.balanceOf(fromAccontId);
    if (balance.compareTo(BigDecimal.ZERO) < 0) {
        throw new RuntimeException("余额不足!");
    }
}

这里 executeTranser（）方法调用了2个不同的服务：AccountService和AuditService。这2个服务使用2个不同的数据库。

当 executeTransfer（）返回时，该事务管理器识别出它是事务的结束，将作用于两个数据库。

在方法结束时，如果转账人的资金不足， executeTransfer（）会检查帐户余额并抛出 RuntimeException异常

 

2、TCC 的全称是： Try 、 Confirm 、 Cancel 。

• Try 阶段：这个阶段说的是对各个服务的资源做检测以及对资源进行锁定或者预留。
• Confirm 阶段：这个阶段说的是在各个服务中执行实际的操作。
• Cancel 阶段：如果任何一个服务的业务方法执行出错，那么这里就需要进行补偿，就是执行已经执行成功的业务逻辑的回滚操作。（把那些执行成功的回滚）

 

3、本地消息表

本地消息表其实是国外的 ebay 搞出来的这么一套思想。

这个大概意思是这样的：

1. A 系统在自己本地一个事务里操作同时，插入一条数据到消息表；
2. 接着 A 系统将这个消息发送到 MQ 中去；
3. B 系统接收到消息之后，在一个事务里，往自己本地消息表里插入一条数据，同时执行其他的业务操作，如果这个消息已经被处理过了，那么此时这个事务会回滚，这样保证不会重复处理消息；
4. B 系统执行成功之后，就会更新自己本地消息表的状态以及 A 系统消息表的状态；
5. 如果 B 系统处理失败了，那么就不会更新消息表状态，那么此时 A 系统会定时扫描自己的消息表，如果有未处理的消息，会再次发送到 MQ 中去，让 B 再次处理；
6. 这个方案保证了最终一致性，哪怕 B 事务失败了，但是 A 会不断重发消息，直到 B 那边成功为止。

这个方案说实话最大的问题就在于严重依赖于数据库的消息表来管理事务啥的，如果是高并发场景咋办呢？咋扩展呢？所以一般确实很少用。

 

4、可靠消息最终一致性方案  rocketMq方案

 

大概的意思就是：

1. A 系统先发送一个 prepared 消息到 mq，如果这个 prepared 消息发送失败那么就直接取消操作别执行了；
2. 如果这个消息发送成功过了，那么接着执行本地事务，如果成功就告诉 mq 发送确认消息，如果失败就告诉 mq 回滚消息；
3. 如果发送了确认消息，那么此时 B 系统会接收到确认消息，然后执行本地的事务；
4. mq 会自动定时轮询所有 prepared 消息回调你的接口，问你，这个消息是不是本地事务处理失败了，所有没发送确认的消息，是继续重试还是回滚？一般来说这里你就可以查下数据库看之前本地事务是否执行，如果回滚了，那么这里也回滚吧。这个就是避免可能本地事务执行成功了，而确认消息却发送失败了。
5. 这个方案里，要是系统 B 的事务失败了咋办？重试咯，自动不断重试直到成功，如果实在是不行，要么就是针对重要的资金类业务进行回滚，比如 B 系统本地回滚后，想办法通知系统 A 也回滚；或者是发送报警由人工来手工回滚和补偿。
6. 这个还是比较合适的，目前国内互联网公司大都是这么玩儿的，要不你就用 RocketMQ 支持的，要不你就自己基于类似 ActiveMQ？RabbitMQ？自己封装一套类似的逻辑出来，总之思路就是这样子的。

 

5、最大努力通知方案

这个方案的大致意思就是：

1. 系统 A 本地事务执行完之后，发送个消息到 MQ；
2. 这里会有个专门消费 MQ 的最大努力通知服务，这个服务会消费 MQ 然后写入数据库中记录下来，或者是放入个内存队列也可以，接着调用系统 B 的接口；
3. 要是系统 B 执行成功就 ok 了；要是系统 B 执行失败了，那么最大努力通知服务就定时尝试重新调用系统 B，反复 N 次，最后还是不行就放弃。

 

 

你们公司是如何处理分布式事务的？

如果你真的被问到，可以这么说，我们某某特别严格的场景，用的是 TCC 来保证强一致性；然后其他的一些场景基于阿里的 RocketMQ 来实现分布式事务。

你找一个严格资金要求绝对不能错的场景，你可以说你是用的 TCC 方案；如果是一般的分布式事务场景，订单插入之后要调用库存服务更新库存，库存数据没有资金那么的敏感，可以用可靠消息最终一致性方案。

友情提示一下，RocketMQ 3.2.6 之前的版本，是可以按照上面的思路来的，但是之后接口做了一些改变，我这里不再赘述了。

当然如果你愿意，你可以参考可靠消息最终一致性方案来自己实现一套分布式事务，比如基于 RocketMQ 来玩儿。