Seata中四种解决分布式事务的模式

Seata的架构

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。

整体的架构如图：

Seata基于上述架构提供了四种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

无论哪种方案，都离不开TC，也就是事务的协调者。

Seata的四种模式

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。

分两阶段提交

XA是规范，目前主流数据库都实现了这种规范，实现的原理都是基于两阶段提交。

正常情况：

异常情况：

一阶段：

事务协调者通知每个事物参与者执行本地事务
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
- 如果一阶段都成功，则通知所有事务参与者，提交事务
- 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的XA模型

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，基本架构如图：

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

a.如果都成功，通知所有RM提交事务

b.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

优缺点

XA模式的优点是什么？

事务的强一致性，满足ACID原则。
常用数据库都支持，实现简单，并且没有代码侵入

XA模式的缺点是什么？

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
依赖关系型数据库实现事务

实现XA模式

Seata的starter已经完成了XA模式的自动装配，实现非常简单，步骤如下：

1）修改application.yml文件（每个参与事务的微服务），开启XA模式：

1 2	seata: data-source-proxy-mode: XA

2）给发起全局事务的入口方法添加@GlobalTransactional注解:

本例中是OrderServiceImpl中的create方法.

@Override
    @GlobalTransactional
    public Long create(Order order) {
        // 创建订单
        orderMapper.insert(order);
        try {
            // 扣用户余额
            accountClient.deduct(order.getUserId(), order.getMoney());
            // 扣库存
            storageClient.deduct(order.getCommodityCode(), order.getCount());

        } catch (FeignException e) {
            log.error("下单失败，原因:{}", e.contentUTF8(), e);
            throw new RuntimeException(e.contentUTF8(), e);
        }
        return order.getId();
    }
}

AT模式

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。

Seata的AT模型

基本流程图：

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恢复数据到更新前

AT与XA的区别

简述AT模式与XA模式最大的区别是什么？

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

脏写问题

在多线程并发访问AT模式的分布式事务时，有可能出现脏写问题，如图：

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。

优缺点

AT模式的优点：

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

AT模式的缺点：

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

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。

流程分析

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

初识余额：

余额充足，可以冻结：

此时，总金额 = 冻结金额 + 可用金额，数量依然是100不变。事务直接提交无需等待其它事务。

**阶段二（Confirm)**：假如要提交（Confirm），则冻结金额扣减30

确认可以提交，不过之前可用金额已经扣减过了，这里只要清除冻结金额就好了：

此时，总金额 = 冻结金额 + 可用金额 = 0 + 70 = 70元

**阶段二(Canncel)**：如果要回滚（Cancel），则冻结金额扣减30，可用余额增加30

需要回滚，那么就要释放冻结金额，恢复可用金额：

Seata的TCC模型

Seata中的TCC模型依然延续之前的事务架构，如图：

优缺点

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，太麻烦
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

事务悬挂和空回滚

1）空回滚

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。

如图：

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。

2）业务悬挂

对于已经空回滚的业务，之前被阻塞的try操作恢复，继续执行try，就永远不可能confirm或cancel ，事务一直处于中间状态，这就是业务悬挂。

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

实现TCC模式

1）数据库新建表‘account_freeze_tbl’，包含

xid：是全局事务id
freeze_money：用来记录用户冻结金额
state：用来记录事务状态

2）声明TCC接口，基于注解来声明

@LocalTCC
public interface AccountTCCService {

    @TwoPhaseBusinessAction(name = "deduct", commitMethod = "confirm", rollbackMethod = "cancel")
    void deduct(@BusinessActionContextParameter(paramName = "userId") String userId,
                @BusinessActionContextParameter(paramName = "money")int money);

    boolean confirm(BusinessActionContext ctx);

    boolean cancel(BusinessActionContext ctx);
}

3）编写实现类

@Service
@Slf4j
public class AccountTCCServiceImpl implements AccountTCCService {

    @Autowired
    private AccountMapper accountMapper;
    @Autowired
    private AccountFreezeMapper freezeMapper;

    @Override
    @Transactional
    public void deduct(String userId, int money) {
        // 0.获取事务id
        String xid = RootContext.getXID();
        // 1.扣减可用余额
        accountMapper.deduct(userId, money);
        // 2.记录冻结金额，事务状态
        AccountFreeze freeze = new AccountFreeze();
        freeze.setUserId(userId);
        freeze.setFreezeMoney(money);
        freeze.setState(AccountFreeze.State.TRY);
        freeze.setXid(xid);
        freezeMapper.insert(freeze);
    }

    @Override
    public boolean confirm(BusinessActionContext ctx) {
        // 1.获取事务id
        String xid = ctx.getXid();
        // 2.根据id删除冻结记录
        int count = freezeMapper.deleteById(xid);
        return count == 1;
    }

    @Override
    public boolean cancel(BusinessActionContext ctx) {
        // 0.查询冻结记录
        String xid = ctx.getXid();
        AccountFreeze freeze = freezeMapper.selectById(xid);

        // 1.恢复可用余额
        accountMapper.refund(freeze.getUserId(), freeze.getFreezeMoney());
        // 2.将冻结金额清零，状态改为CANCEL
        freeze.setFreezeMoney(0);
        freeze.setState(AccountFreeze.State.CANCEL);
        int count = freezeMapper.updateById(freeze);
        return count == 1;
    }
}

SAGA模式

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也分为两个阶段：

一阶段：直接提交本地事务
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

优缺点

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

四种模式对比

我们从以下几个方面来对比四种实现：

一致性：能否保证事务的一致性？强一致还是最终一致？
隔离性：事务之间的隔离性如何？
代码侵入：是否需要对业务代码改造？
性能：有无性能损耗？
场景：常见的业务场景

如图：