單個掉隊,導致集體被動擺爛;
在分散式架構中,事務管理是個無法避開的複雜問題,雖然有多種解決方案,但是需要根據業務去選擇合適的;
從個人最近幾年的實踐經驗來看,Seata元件的AT模式比較常用,本文從實際的案例出發,來深入分析該模式的原理;
首先建立一個全域性事務管理的介面,這裡是在Facade服務中開啟全域性事務;
請求經過三個微服務,並且各個服務都進行資料來源的操作,然後模擬鏈路成功和異常的情況,來分析不同狀態的邏輯實現;
三大元件
即Transaction Coordinator,維護全域性和分支事務的狀態,驅動全域性事務提交或回滾。
即Transaction Manager,定義全域性事務的範圍,開始事務、提交事務,回滾事務。
即Resource Manager,管理分支事務處理的資源,向TC註冊分支事務,報告分支事務的狀態,驅動分支事務提交或回滾。
基礎互動
TC是需要獨立部署的服務,TM和RM是整合在服務中,三大元件相互共同作業,共同完成分佈事務的管理;
事務模型
AT是Seata預設的模式,需要基於支援本地ACID事務的關係型資料庫;Java應用,通過JDBC存取資料庫;基於案例流程,先分析AT的事務模型;
2.1 TM負責定義全域性事務的邊界,向TC申請,開啟一個全域性事務;
2.2 全域性事務建立成功後,生成全域性唯一的XID;
2.3 XID會在微服務請求鏈路上下文中傳播;
2.4 RM向TC註冊分支事務,並歸屬到XID對應的全域性事務進行排程;
2.5 TM向TC發起相應XID的全域性事務提交或回滾決議;
2.6 TC完成對XID管理的全部分支事務提交或回滾的排程;
核心機制
執行階段:每個微服務的請求完成後,基於本地資料庫的事務能力,保證業務資料和回滾紀錄檔在同一個本地事務中提交,快速釋放連線和對資源的鎖定;
完成階段:全域性提交時分支事務已經完成提交,會清理回滾紀錄檔,快速結束流程;全域性回滾基於XID和BranchID查詢回滾紀錄檔,完成資料回滾;
資料來源代理
在AT模式中,應用需要使用Seata元件中的JDBC代理資料來源DataSourceProxy,實現對真正目標資料來源的代理存取;
案例的簡單描述
在案例中涉及三個服務,Facade服務開啟全域性事務,然後分別請求Account和Quartz服務的更新介面,通過Quartz介面是否拋異常來偵錯AT模式的原理;
從實際的請求執行來說,絕大多數的請求都是可以執行成功的,而AT模式的非同步化提交極大限度的顧及全域性事務的效率問題,少數失敗的情況也可以通過回滾紀錄檔進行反向補償;
上述流程分析AT模式的原子性,即多個分支事務要麼都成功要麼都失敗,接下來分析多個事務中的全域性鎖隔離機制,先看寫隔離,假設TX1先開始;
TX1邏輯
TX2邏輯
假設TX1全域性提交
假設TX1全域性回滾
在該過程中,TX1在結束前一直持有全域性鎖,TX2獲取不到全域性鎖無法對相同的資料執行更新動作,所以避免了髒寫的問題;
在資料庫本地隔離級別為讀已提交或以上的基礎上,Seata的AT模式預設全域性隔離級別是讀未提交;如果需要全域性的讀已提交,可以通過SELECT FOR UPDATE
語句的代理;
該語句的執行也需要獲取全域性鎖,如果全域性鎖被TX1持有,TX2會釋放本地鎖,查詢會被阻塞並進行重試,拿到全域性鎖讀取成功後返回;
XA是一個分散式事務分段提交協定;事務管理器即TM:作為全域性事務的排程者,負責整個事務中本地資源的提交和回滾;本地資源管理器即RM:大部分關係型資料庫都實現了XA介面;
TM先向所有的參與事務的RM傳送確認請求,根據確認的結果,判斷是呼叫RM的commit提交還是rollback回滾;
XA具有強一致性,在2段提交的過程中,會持有資源的鎖,如果是在交易下單等複雜鏈路中,並且並行量很高,會存在長事務風險,XA無法滿足該類高並行的場景;
而在Seata的AT模式中,在服務執行完成後,直接進行RM提交和資源釋放,提供了對CAP理論相對平衡的解決方案,並且沒有侵入業務工程;
應用倉庫:
https://gitee.com/cicadasmile/butte-flyer-parent
元件封裝:
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