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    • 第03章:微服务介绍
  • 第三篇:微服务环境搭建

    • 第04章:项目说明、流程设计、技术选型与模块划分
    • 第05章:完成通用模块的开发
    • 第06章:快速搭建三大微服务并完成交互开发与测试
  • 第四篇:服务治理

    • 第07章:实现服务的自动注册与发现
    • 第08章:实现服务调用的负载均衡
  • 第五篇:服务容错

    • 第09章:服务雪崩与容错方案
    • 第10章:项目整合Sentinel实现限流与容错
    • 第11章:Sentinel核心技术与配置规则(最全使用教程)
  • 第六篇:服务网关

    • 第12章:网关概述与核心架构
    • 第13章:项目整合SpringCloud Gateway网关
    • 第14章:SpringCloud Gateway核心技术
  • 第七篇:链路追踪

    • 第15章:核心原理与解决方案
    • 第16章:项目整合Sleuth实现链路追踪
    • 第17章:Sleuth整合ZipKin
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    • 第18章:MQ使用场景与选型对比
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  • 第九篇:服务配置

    • 第21章:服务配置介绍与Nacos核心概念
    • 第22章:项目整合Nacos配置中心
    • 第23章:实现动态刷新与配置共享
  • 第十篇:分布式事务

    • 第24章:分布式事务核心原理与Seata介绍
    • 第25章:项目整合Seata实现分布式事务
  • 结束语

    • 第26章:专栏总结及后续规划

SA实战 ·《SpringCloud Alibaba实战》第24章-分布式事务:分布式事务核心原理与Seata介绍

作者:冰河
星球:http://m6z.cn/6aeFbs
博客:https://binghe.site
文章汇总:https://binghe.site/md/all/all.html

大家好,我是冰河~~

一不小心《SpringCloud Alibaba实战》专栏都更新到第24章了,再不上车就跟不上了,小伙伴们快跟上啊!

注意:本项目完整源码加入 冰河技术 知识星球即可获取,文末有入场方式。

Seata相关的内容来自Seata官网。

链接:https://seata.io/zh-cn/docs/overview/what-is-seata.html

前文回顾

在《SpringCloud Alibaba实战》专栏前面的文章中,我们实现了用户微服务、商品微服务和订单微服务之间的远程调用,并且实现了服务调用的负载均衡。也基于阿里开源的Sentinel实现了服务的限流与容错,并详细介绍了Sentinel的核心技术与配置规则。简单介绍了服务网关,并对SpringCloud Gateway的核心架构进行了简要说明,也在项目中整合了SpringCloud Gateway网关实现了通过网关访问后端微服务.

同时,也基于SpringCloud Gateway整合Sentinel实现了网关的限流功能,详细介绍了SpringCloud Gateway网关的核心技术。在链路追踪章节,我们开始简单介绍了分布式链路追踪技术与解决方案,随后在项目中整合Sleuth实现了链路追踪,并使用Sleuth整合ZipKin实现了分布式链路追踪的可视化 。

在消息服务章节,我们介绍了MQ的使用场景,引入MQ后的注意事项以及MQ的选型对比,在项目中整合了RocketMQ,并给大家介绍了RocketMQ的核心技术。

在服务配置章节,我们首先介绍了服务配置与Nacos作为配置中心的相关概念,并在项目中整合了Nacos配置中心。接下来,又基于Nacos实现了动态刷新与配置共享。

今天,就正式进入分布式事务篇章的学习,首先,我们简单介绍下分布式事务的核心原理与SpringCloud Alibaba技术栈中的Seata框架。

本章总览

sa-2022-05-25-008

分布式事务

分布式事务是互联网行业一直无法绕过的技术难题,如何更加高效的学习分布式事务呢?

系统学习分布式事务

关于分布式事务的产生的场景、解决方案,分布式事务的核心原理可以订阅 【冰河技术】 微信公众号的 【分布式事务】专题进行学习。

深入理解分布式事务

可以阅读冰河出版的《深入理解分布式事务:原理与实战》一书。

sa-2022-05-25-001

《深入理解分布式事务:原理与实战》从实际需求出发,涵盖基础知识,解决方案,原理分析,源码实现和工程实践等五个维度,全面且细致地介绍了有关分布式事务的基础知识、解决方案、核心原理和源码实战。

如果想系统的学习深入理解分布式事务,建议大家阅读《深入理解分布式事务:原理与实战》一书。

Seata介绍

Seata相关的内容来自Seata官网。

链接:https://seata.io/zh-cn/docs/overview/what-is-seata.html

Seata 是什么?

Seata 是一款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。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式,为用户打造一站式的分布式解决方案。

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AT 模式

前提

  • 基于支持本地 ACID 事务的关系型数据库。
  • Java 应用,通过 JDBC 访问数据库。

整体机制

两阶段提交协议的演变:

  • 一阶段:业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交,释放本地锁和连接资源。
  • 二阶段:
    • 提交异步化,非常快速地完成。
    • 回滚通过一阶段的回滚日志进行反向补偿。

写隔离

  • 一阶段本地事务提交前,需要确保先拿到 全局锁 。
  • 拿不到 全局锁 ,不能提交本地事务。
  • 拿 全局锁 的尝试被限制在一定范围内,超出范围将放弃,并回滚本地事务,释放本地锁。

以一个示例来说明:

两个全局事务 tx1 和 tx2,分别对 a 表的 m 字段进行更新操作,m 的初始值 1000。

tx1 先开始,开启本地事务,拿到本地锁,更新操作 m = 1000 - 100 = 900。本地事务提交前,先拿到该记录的 全局锁 ,本地提交释放本地锁。 tx2 后开始,开启本地事务,拿到本地锁,更新操作 m = 900 - 100 = 800。本地事务提交前,尝试拿该记录的 全局锁 ,tx1 全局提交前,该记录的全局锁被 tx1 持有,tx2 需要重试等待 全局锁 。

sa-2022-05-25-003

tx1 二阶段全局提交,释放 全局锁 。tx2 拿到 全局锁 提交本地事务。

sa-2022-05-25-004

如果 tx1 的二阶段全局回滚,则 tx1 需要重新获取该数据的本地锁,进行反向补偿的更新操作,实现分支的回滚。

此时,如果 tx2 仍在等待该数据的 全局锁,同时持有本地锁,则 tx1 的分支回滚会失败。分支的回滚会一直重试,直到 tx2 的 全局锁 等锁超时,放弃 全局锁 并回滚本地事务释放本地锁,tx1 的分支回滚最终成功。

因为整个过程 全局锁 在 tx1 结束前一直是被 tx1 持有的,所以不会发生 脏写 的问题。

读隔离

在数据库本地事务隔离级别 读已提交(Read Committed) 或以上的基础上,Seata(AT 模式)的默认全局隔离级别是 读未提交(Read Uncommitted) 。

如果应用在特定场景下,必需要求全局的 读已提交 ,目前 Seata 的方式是通过 SELECT FOR UPDATE 语句的代理。

sa-2022-05-25-005

SELECT FOR UPDATE 语句的执行会申请 全局锁 ,如果 全局锁 被其他事务持有,则释放本地锁(回滚 SELECT FOR UPDATE 语句的本地执行)并重试。这个过程中,查询是被 block 住的,直到 全局锁 拿到,即读取的相关数据是 已提交 的,才返回。

出于总体性能上的考虑,Seata 目前的方案并没有对所有 SELECT 语句都进行代理,仅针对 FOR UPDATE 的 SELECT 语句。

工作机制

以一个示例来说明整个 AT 分支的工作过程。

业务表:product

FieldTypeKey
idbigint(20)PRI
namevarchar(100)
sincevarchar(100)

AT 分支事务的业务逻辑:

update product set name = 'GTS' where name = 'TXC';

一阶段

过程:

  1. 解析 SQL:得到 SQL 的类型(UPDATE),表(product),条件(where name = 'TXC')等相关的信息。
  2. 查询前镜像:根据解析得到的条件信息,生成查询语句,定位数据。
select id, name, since from product where name = 'TXC';

得到前镜像:

idnamesince
1TXC2014
  1. 执行业务 SQL:更新这条记录的 name 为 'GTS'。
  2. 查询后镜像:根据前镜像的结果,通过 主键 定位数据。
select id, name, since from product where id = 1;

得到后镜像:

idnamesince
1GTS2014
  1. 插入回滚日志:把前后镜像数据以及业务 SQL 相关的信息组成一条回滚日志记录,插入到 UNDO_LOG 表中。
{
	"branchId": 641789253,
	"undoItems": [{
		"afterImage": {
			"rows": [{
				"fields": [{
					"name": "id",
					"type": 4,
					"value": 1
				}, {
					"name": "name",
					"type": 12,
					"value": "GTS"
				}, {
					"name": "since",
					"type": 12,
					"value": "2014"
				}]
			}],
			"tableName": "product"
		},
		"beforeImage": {
			"rows": [{
				"fields": [{
					"name": "id",
					"type": 4,
					"value": 1
				}, {
					"name": "name",
					"type": 12,
					"value": "TXC"
				}, {
					"name": "since",
					"type": 12,
					"value": "2014"
				}]
			}],
			"tableName": "product"
		},
		"sqlType": "UPDATE"
	}],
	"xid": "xid:xxx"
}
  1. 提交前,向 TC 注册分支:申请 product 表中,主键值等于 1 的记录的 全局锁 。
  2. 本地事务提交:业务数据的更新和前面步骤中生成的 UNDO LOG 一并提交。
  3. 将本地事务提交的结果上报给 TC。

二阶段-回滚

  1. 收到 TC 的分支回滚请求,开启一个本地事务,执行如下操作。
  2. 通过 XID 和 Branch ID 查找到相应的 UNDO LOG 记录。
  3. 数据校验:拿 UNDO LOG 中的后镜与当前数据进行比较,如果有不同,说明数据被当前全局事务之外的动作做了修改。这种情况,需要根据配置策略来做处理,详细的说明在另外的文档中介绍。
  4. 根据 UNDO LOG 中的前镜像和业务 SQL 的相关信息生成并执行回滚的语句:
update product set name = 'TXC' where id = 1;
  1. 提交本地事务。并把本地事务的执行结果(即分支事务回滚的结果)上报给 TC。

二阶段-提交

  1. 收到 TC 的分支提交请求,把请求放入一个异步任务的队列中,马上返回提交成功的结果给 TC。
  2. 异步任务阶段的分支提交请求将异步和批量地删除相应 UNDO LOG 记录。

附录

回滚日志表

UNDO_LOG Table:不同数据库在类型上会略有差别。

以 MySQL 为例:

FieldType
branch_idbigint PK
xidvarchar(100)
contextvarchar(128)
rollback_infolongblob
log_statustinyint
log_createddatetime
log_modifieddatetime
-- 注意此处0.7.0+ 增加字段 context
CREATE TABLE `undo_log` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `branch_id` bigint(20) NOT NULL,
  `xid` varchar(100) NOT NULL,
  `context` varchar(128) NOT NULL,
  `rollback_info` longblob NOT NULL,
  `log_status` int(11) NOT NULL,
  `log_created` datetime NOT NULL,
  `log_modified` datetime NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `ux_undo_log` (`xid`,`branch_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

TCC 模式

回顾总览中的描述:一个分布式的全局事务,整体是 两阶段提交 的模型。全局事务是由若干分支事务组成的,分支事务要满足 两阶段提交 的模型要求,即需要每个分支事务都具备自己的:

  • 一阶段 prepare 行为
  • 二阶段 commit 或 rollback 行为

sa-2022-05-25-006

根据两阶段行为模式的不同,我们将分支事务划分为 Automatic (Branch) Transaction Mode 和 Manual (Branch) Transaction Mode.

AT 模式(参考链接 TBD)基于 支持本地 ACID 事务 的 关系型数据库:

  • 一阶段 prepare 行为:在本地事务中,一并提交业务数据更新和相应回滚日志记录。
  • 二阶段 commit 行为:马上成功结束,自动 异步批量清理回滚日志。
  • 二阶段 rollback 行为:通过回滚日志,自动 生成补偿操作,完成数据回滚。

相应的,TCC 模式,不依赖于底层数据资源的事务支持:

  • 一阶段 prepare 行为:调用 自定义 的 prepare 逻辑。
  • 二阶段 commit 行为:调用 自定义 的 commit 逻辑。
  • 二阶段 rollback 行为:调用 自定义 的 rollback 逻辑。

所谓 TCC 模式,是指支持把 自定义 的分支事务纳入到全局事务的管理中。

Saga 模式

Saga模式是SEATA提供的长事务解决方案,在Saga模式中,业务流程中每个参与者都提交本地事务,当出现某一个参与者失败则补偿前面已经成功的参与者,一阶段正向服务和二阶段补偿服务都由业务开发实现。

sa-2022-05-25-007

理论基础:Hector & Kenneth 发表论⽂ Sagas (1987)

适用场景

  • 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

优势

  • 一阶段提交本地事务,无锁,高性能
  • 事件驱动架构,参与者可异步执行,高吞吐
  • 补偿服务易于实现

缺点

  • 不保证隔离性

好了,今天我们就到儿吧,限于篇幅,文中并未给出完整的案例源代码,想要完整源代码的小伙伴可加入【冰河技术】知识星球获取源码。也可以加我微信:hacker_binghe,一起交流技术。

另外,一不小心就写了24章了,小伙伴们你们再不上车就真的跟不上了!!!

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上次更新: 2026/4/29 16:18
Contributors: binghe001
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第25章:项目整合Seata实现分布式事务
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