Seata简介
Seata（Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture，简单可扩展自治事务框架）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。Seata 开源半年左右，目前已经有超过 1.1 万 star，社区非常活跃。我们热忱欢迎大家参与到 Seata 社区建设中，一同将 Seata 打造成开源分布式事务标杆产品。
Seata：Seatagithub
Seata 的架构介绍
Seata 中有三大模块，分别是 TM、RM 和 TC。 其中 TM 和 RM 是作为 Seata 的客户端与业务系统集成在一起，TC 作为 Seata 的服务端独立部署。
- 事务协调器（Transaction Coordinator）：负责协调全局事务并驱动事务参与者提交或回滚事务。
- 事务参与者（Transaction Participant）：即业务系统，负责执行分支事务的提交和回滚操作。
- 事务管理器（Transaction Manager）：提供全局事务的管理和协调。
在 Seata 中，分布式事务的执行流程：
TM 开启分布式事务（TM 向 TC 注册全局事务记录）；
按业务场景，编排数据库、服务等事务内资源（RM 向 TC 汇报资源准备状态 ）；
TM 结束分布式事务，事务一阶段结束（TM 通知 TC 提交/回滚分布式事务）；
TC 汇总事务信息，决定分布式事务是提交还是回滚；
TC 通知所有 RM 提交/回滚 资源，事务二阶段结束；
Seata支持的模式
Seata 会有 4 种分布式事务解决方案，分别是 AT 模式、TCC 模式、Saga 模式和 XA 模式。
4种模式介绍
- XA模式（两阶段提交）：XA模式是一种经典的分布式事务模式，基于XA协议实现。
- AT模式（补偿性事务）：AT模式是一种基于补偿机制的分布式事务模式，也称为补偿性事务（Compensating Transaction）
- SAGA模式：SAGA模式是一种基于本地事务的分布式事务模式，也称为事务性流程（Transactional Saga）
- TCC模式：TCC模式是一种基于“Try/Confirm/Cancel”操作的分布式事务模式。
AT 模式
今年 1 月份，Seata 开源了 AT 模式。AT 模式是一种无侵入的分布式事务解决方案。在 AT 模式下，用户只需关注自己的“业务 SQL”，用户的 “业务 SQL” 作为一阶段，Seata 框架会自动生成事务的二阶段提交和回滚操作。
AT 模式如何做到对业务的无侵入 ：
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一阶段：
在一阶段，Seata 会拦截“业务 SQL”，首先解析 SQL 语义，找到“业务 SQL”要更新的业务数据，在业务数据被更新前，将其保存成“before image”，然后执行“业务 SQL”更新业务数据，在业务数据更新之后，再将其保存成“after image”，最后生成行锁。以上操作全部在一个数据库事务内完成，这样保证了一阶段操作的原子性。
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二阶段提交：
二阶段如果是提交的话，因为“业务 SQL”在一阶段已经提交至数据库， 所以 Seata 框架只需将一阶段保存的快照数据和行锁删掉，完成数据清理即可。
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二阶段回滚：
二阶段如果是回滚的话，Seata 就需要回滚一阶段已经执行的“业务 SQL”，还原业务数据。回滚方式便是用“before image”还原业务数据；但在还原前要首先要校验脏写，对比“数据库当前业务数据”和 “after image”，如果两份数据完全一致就说明没有脏写，可以还原业务数据，如果不一致就说明有脏写，出现脏写就需要转人工处理。
AT 模式的一阶段、二阶段提交和回滚均由 Seata 框架自动生成，用户只需编写“业务 SQL”，便能轻松接入分布式事务，AT 模式是一种对业务无任何侵入的分布式事务解决方案。
TCC 模式
2019 年 3 月份，Seata 开源了 TCC 模式，该模式由蚂蚁金服贡献。TCC 模式需要用户根据自己的业务场景实现 Try、Confirm 和 Cancel 三个操作；事务发起方在一阶段执行 Try 方式，在二阶段提交执行 Confirm 方法，二阶段回滚执行 Cancel 方法。
TCC 三个方法描述：
- Try：资源的检测和预留；
- Confirm：执行的业务操作提交；要求 Try 成功 Confirm 一定要能成功；
- Cancel：预留资源释放；
蚂蚁金服在 TCC 的实践经验
TCC 设计(1) - 业务模型分 2 阶段设计：
用户接入 TCC ，最重要的是考虑如何将自己的业务模型拆成两阶段来实现。
以“扣钱”场景为例，在接入 TCC 前，对 A 账户的扣钱，只需一条更新账户余额的 SQL 便能完成；但是在接入 TCC 之后，用户就需要考虑如何将原来一步就能完成的扣钱操作，拆成两阶段，实现成三个方法，并且保证一阶段 Try 成功的话 二阶段 Confirm 一定能成功。
如上图所示，
Try 方法作为一阶段准备方法，需要做资源的检查和预留。在扣钱场景下，Try 要做的事情是就是检查账户余额是否充足，预留转账资金，预留的方式就是冻结 A 账户的 转账资金。Try 方法执行之后，账号 A 余额虽然还是 100，但是其中 30 元已经被冻结了，不能被其他事务使用。
二阶段 Confirm 方法执行真正的扣钱操作。Confirm 会使用 Try 阶段冻结的资金，执行账号扣款。Confirm 方法执行之后，账号 A 在一阶段中冻结的 30 元已经被扣除，账号 A 余额变成 70 元 。
如果二阶段是回滚的话，就需要在 Cancel 方法内释放一阶段 Try 冻结的 30 元，使账号 A 的回到初始状态，100 元全部可用。
用户接入 TCC 模式，最重要的事情就是考虑如何将业务模型拆成 2 阶段，实现成 TCC 的 3 个方法，并且保证 Try 成功 Confirm 一定能成功。相对于 AT 模式，TCC 模式对业务代码有一定的侵入性，但是 TCC 模式无 AT 模式的全局行锁，TCC 性能会比 AT 模式高很多。
TCC 设计(2) - 允许空回滚：
Cancel 接口设计时需要允许空回滚。在 Try 接口因为丢包时没有收到，事务管理器会触发回滚，这时会触发 Cancel 接口，这时 Cancel 执行时发现没有对应的事务 xid 或主键时，需要返回回滚成功。让事务服务管理器认为已回滚，否则会不断重试，而 Cancel 又没有对应的业务数据可以进行回滚。
TCC 设计(3) - 防悬挂控制：
悬挂的意思是：Cancel 比 Try 接口先执行，出现的原因是 Try 由于网络拥堵而超时，事务管理器生成回滚，触发 Cancel 接口，而最终又收到了 Try 接口调用，但是 Cancel 比 Try 先到。按照前面允许空回滚的逻辑，回滚会返回成功，事务管理器认为事务已回滚成功，则此时的 Try 接口不应该执行，否则会产生数据不一致，所以我们在 Cancel 空回滚返回成功之前先记录该条事务 xid 或业务主键，标识这条记录已经回滚过，Try 接口先检查这条事务xid或业务主键如果已经标记为回滚成功过，则不执行 Try 的业务操作。
TCC 设计(4) - 幂等控制
幂等性的意思是：对同一个系统，使用同样的条件，一次请求和重复的多次请求对系统资源的影响是一致的。因为网络抖动或拥堵可能会超时，事务管理器会对资源进行重试操作，所以很可能一个业务操作会被重复调用，为了不因为重复调用而多次占用资源，需要对服务设计时进行幂等控制，通常我们可以用事务 xid 或业务主键判重来控制。
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。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 模式下分布式事务通常是由事件驱动的，各个参与者之间是异步执行的，Saga 模式是一种长事务解决方案。
Saga 模式使用场景
Saga 模式适用于业务流程长且需要保证事务最终一致性的业务系统，Saga 模式一阶段就会提交本地事务，无锁、长流程情况下可以保证性能。
事务参与者可能是其它公司的服务或者是遗留系统的服务，无法进行改造和提供 TCC 要求的接口，可以使用 Saga 模式。
Saga模式的特点
- 优势：
一阶段提交本地数据库事务，无锁，高性能；
参与者可以采用事务驱动异步执行，高吞吐；
补偿服务即正向服务的“反向”，易于理解，易于实现； - 缺点：Saga 模式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。后续会讲到对于缺乏隔离性的应对措施。
小结
Seata 的定位是分布式事全场景解决方案，未来还会有 XA 模式的分布式事务实现，每种模式都有它的适用场景，AT 模式是无侵入的分布式事务解决方案，适用于不希望对业务进行改造的场景，几乎0学习成本。TCC 模式是高性能分布式事务解决方案，适用于核心系统等对性能有很高要求的场景。Saga 模式是长事务解决方案，适用于业务流程长且需要保证事务最终一致性的业务系统，Saga 模式一阶段就会提交本地事务，无锁，长流程情况下可以保证性能，多用于渠道层、集成层业务系统。事务参与者可能是其它公司的服务或者是遗留系统的服务，无法进行改造和提供 TCC 要求的接口，也可以使用 Saga 模式。
