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分布式事务

问题背景

假设系统中有3个服务,分别是订单服务、账户服务、库存服务,用户在下一个订单之后会扣除用户的余额,同时扣减库存容量。在这样的场景下扣款和扣库存需要强一致性保证。就可能会使用到分布式事务解决方案。

分布式事务模型

解决分布式事务,各个子系统之间必须能感知到彼此的事务状态,才能保证状态一致,因此需要一个事务协调者来协调每一个事务的参与者(子系统事务)。这里的子系统事务,称为分支事务;有关联的各个分支事务在一起称为全局事务

分布式事务模型

名词解析:

  • 全局事务:整个分布式事务
  • 分支事务:分布式事务中包含的每个子系统的事务
  • 最终一致性:各分支事务分别执行并提交,如果有不一致的情况,想办法补偿恢复,达到数据的最终一致性
  • 强一致性:各事务执行完业务不要提交,等待彼此结束,之后统一提交或回滚

Seata分布式事务架构

Seata事务管理中有三个重要的角色:

  • 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。
  • 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架构

TM会首先注册全局事务,之后业务调用各个微服务,由各自的RM向TC发起分支事务的注册,之后执行各个分支事务的sql,执行完毕之后RM会向TC报告分支事务的状态,所有分支事务执行完毕之后,TM向TC发起提交或回滚全局事务,此时TC会检查分支事务的状态来决定是提交还是回滚发送给RM。
以上只是Seata分布式事务的基本模型。
Seata提供了4中不同的分布式事务解决方案:

  • 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
  • TCC模式:最终一致的分阶段事务模式,有业务侵入
  • AT模式:最终一致的分阶段事务模式,无业务侵入,也是Seata的默认模式
  • SAGA模式:长事务模式,有业务侵入

XA模式原理

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。
标准的XA模式为两阶段提交:

  • 第一阶段由事务协调者向RM(XA模式下一般由数据库实现)发起事务准备请求,RM执行完毕之后,并不直接提交事务,而是将执行的结果告知事务协调者。
  • 第二阶段由事务协调者判断RM的返回结果,如果分支事务都成功了,向RM发起提交请求,RM执行事务提交并返回已提交请求
    具体过程如下图所示
XA成功

但是,如果在事务执行过程中有一个失败了,事务协调者则会回滚所有已执行事务

XA失败

Seata在实现XA模式时进行了一定的调整,但大体上相似:
RM一阶段工作:

  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二阶段工作:

  • 接受TC指令,提交或回滚事务
XAseata
XA模式总结

优点:

  • 事务强一致性,满足ACID原则
  • 常用数据库都支持,实现简单,没有代码侵入
    缺点:
  • 因为一阶段需要锁定数据库资源,等待二阶段结束才释放,所以性能较差
  • 依赖关系型数据库实现事务

AT模式原理

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

AT

AT模式在执行完sql之后会直接提交事务,而不是进行等待,在执行的同时RM拦截本次执行,记录更新前后的快照到数据库的undo_log中。与XA的不同之处在于
阶段一RM的工作:

  • 注册分支事务
  • 记录undo-log(数据快照)
  • 执行业务sql并提交
  • 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回复数据到更新前

具体案例:例如,一个分支业务的SQL是这样的:update tb_account set money = money - 10 where id = 1

ATexample

如果这条sql执行成功,那么money字段自然是90,如果执行失败,则根据数据快照恢复数据。

AT模式总结

与XA模式最大的区别是:

  • 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

优点:

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

缺点:

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

TCC模式原理

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:

  • Try:资源的检测和预留;
  • Confirm:完成资源操作业务;要求Try成功Confirm一定要能成功。
  • Cancel:预留资源释放,可以理解为Try的反向操作。
    举例,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。
  • 阶段一(Try): 检查余额是否充足,如果充足则冻结金额增加30元,可用余额扣除30
TCC1
  • 阶段二:假如要提交(Confirm),则冻结金额扣减30
TCC2
  • 阶段三:如果要回滚(Cancel),则冻结金额扣减30,可用余额增加30
TCC3

TCC工作模型图:

TCCALL
TCC模式总结

TCC模式的每个阶段是做什么的?

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

TCC的优点是什么?

  • 一阶段完成直接提交事务,释放数据库资源,性能好
  • 相比AT模型,无需生成快照,无需使用全局锁,性能最强
  • 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

TCC的缺点是什么?

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

SAGA模式

Saga模式是SEATA提供的长事务解决方案。也分为两个阶段:

  • 一阶段:直接提交本地事务(TCC是预留)
  • 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

Saga模式优点:

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

缺点:

  • 软状态持续时间不确定,时效性差
  • 没有锁,没有事务隔离,会有脏写
    如图所示,SAGA模式下,事务一旦有一个出现问题,则反向按照事务调用顺序进行补偿,从而保证一致性
SAGA

四种模式对比

-XAATTCCSAGA
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
代码侵入有,需要编写3个接口有,需要编写状态机和补偿业务
性能非常好非常好
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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