Seata分布式事务管理

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本地事务，也就是传统的单机事务。在传统数据库事务中，必须满足四个原则：

分布式事务

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分布式事务，就是指不是在单个服务或单个数据库架构下，产生的事务，例如：

• 在一个业务方法中跨数据源的分布式事务
• 在一个业务方法中跨服务的分布式事务
• 综合情况

在数据库水平拆分、服务垂直拆分之后，一个业务操作通常要跨多个数据库、服务才能完成。例如电商行业中比较常见的下单付款案例，包括下面几个行为：

• 创建新订单
• 扣减商品库存
• 从用户账户余额扣除金额

完成上面的操作需要访问三个不同的微服务和三个不同的数据库。

订单的创建、库存的扣减、账户扣款在每一个服务和数据库内是一个本地事务，可以保证ACID原则。

但是当我们把三件事情看做一个"业务"，要满足保证“业务”的原子性，要么所有操作全部成功，要么全部失败，不允许出现部分成功部分失败的现象，这就是分布式系统下的事务了。

也就是说ACID以及Spring的事务管理只能管理本地的事务。

分布式事务理论-CAP

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什么是CAP？
1998年，加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出，分布式系统有三个指标。

• Consistency（一致性）
• Availability（可用性）
• Partition tolerance （分区容错性）

它们的第一个字母分别是 C、A、P。
Eric Brewer 说，这三个指标不可能同时做到。这个结论就叫做 CAP 定理。

1. Consistency（一致性）：用户访问分布式系统中的任意节点，得到的数据必须一致。其中一个节点进行了修改，其他节点必须进行数据同步才能保证数据一致

2. Availability （可用性）：用户访问集群中的任意健康节点，必须能得到响应，而不是超时或拒绝。当有部分节点因为网络故障或其它原因无法访问时，代表节点不可用

3. Partition（分区容错）：因为网络故障或其它原因导致分布式系统中的部分节点与其它节点失去连接，形成独立分区。

CAP定理的矛盾点

在分布式系统中，系统间的网络不能100%保证健康，一定会有故障的时候，而服务有必须对外保证服务。因此Partition Tolerance不可避免。
当节点接收到新的数据变更时，就会出现问题了：

如果此时要保证一致性，就必须等待网络恢复，完成数据同步后，整个集群才对外提供服务，服务处于阻塞状态，不可用。
如果此时要保证可用性，就不能等待网络恢复，那node01、node02与node03之间就会出现数据不一致。
也就是说，CAP定理认为，在存在容错的情况下，可用性和一致性之间只能实现一个。

分布式事务理论-BASE

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BASE理论是由eBay架构师提出的，是对CAP的一种解决思路，包含三个思想：

• Basically Available （基本可用）：分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用性，即保证核心可用。
• **Soft State（软状态）：**在一定时间内，允许出现中间状态，比如临时的不一致状态。
• Eventually Consistent（最终一致性）：虽然无法保证强一致性，但是在软状态结束后，最终达到数据一致。

分布式事务最大的问题是各个子事务的一致性问题，因此可以借鉴CAP定理和BASE理论，有两种解决思路：

• AP模式：各子事务分别执行和提交，允许出现结果不一致，然后采用弥补措施恢复数据即可，实现最终一致。（强可用，弱一致）
• CP模式：各个子事务执行后互相等待，同时提交，同时回滚，达成强一致。但事务等待过程中，处于弱可用状态。（强一致，弱可用）

但不管是哪一种模式，都需要在子系统事务之间互相通讯，协调事务状态，也就是需要一个事务协调者(TC)：

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。

整合Seata-介绍

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Seata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。致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务，为用户打造一站式的分布式解决方案。 Gloal Transactional Application -> Fesca -> Seata

官网地址：http://seata.io/ (opens new window)，其中的文档、播客中提供了大量的使用说明、源码分析。

seata架构

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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（CP模式）
• TCC模式：最终一致的分阶段事务模式，有业务侵入（AP模式）
• 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（AP模式）
• SAGA模式：长事务模式，有业务侵入（AP模式）

无论哪种方案，都离不开TC，也就是事务的协调者。

整合Seata-部署TC服务器

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Seata的TC服务器运行架构图：

部署步骤

1）下载
首先我们要下载seata-server包，地址在http (opens new window)😕/seata.io/zh-cn/blog/download (opens new window). (opens new window)html (opens new window)

2）解压
在非中文目录解压缩这个zip包，其目录结构如下：

3）修改配置
修改conf目录下的registry.conf文件：

内容如下：

registry {
  # file 、nacos 、eureka、redis、zk、consul、etcd3、sofa
  type = "nacos"

  nacos {
    # seata tc 服务注册到 nacos的服务名称，可以自定义
    application = "seata-tc-server"
    serverAddr = "127.0.0.1:8848"
    group = "DEFAULT_GROUP"
    namespace = ""
    cluster = "SH"
    username = "nacos"
    password = "nacos"
  }
}

config {
  # file、nacos 、apollo、zk、consul、etcd3
  type = "nacos"

  nacos {
    serverAddr = "127.0.0.1:8848"
    namespace = ""
    group = "DEFAULT_GROUP"
    username = "nacos"
    password = "nacos"
    dataId = "seataServer.properties"
  }
}

4）在nacos添加配置
特别注意，为了让tc服务的集群可以共享配置，我们选择了nacos作为统一配置中心。因此服务端配置文件seataServer.properties文件需要在nacos中配好。

格式如下：

配置内容如下：

# 数据存储方式，db代表数据库
store.mode=db
store.db.datasource=druid
store.db.dbType=mysql
store.db.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
store.db.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/seata?useUnicode=true&rewriteBatchedStatements=true
store.db.user=root
store.db.password=root
store.db.minConn=5
store.db.maxConn=30
store.db.globalTable=global_table
store.db.branchTable=branch_table
store.db.queryLimit=100
store.db.lockTable=lock_table
store.db.maxWait=5000
# 事务、日志等配置
server.recovery.committingRetryPeriod=1000
server.recovery.asynCommittingRetryPeriod=1000
server.recovery.rollbackingRetryPeriod=1000
server.recovery.timeoutRetryPeriod=1000
server.maxCommitRetryTimeout=-1
server.maxRollbackRetryTimeout=-1
server.rollbackRetryTimeoutUnlockEnable=false
server.undo.logSaveDays=7
server.undo.logDeletePeriod=86400000

# 客户端与服务端传输方式
transport.serialization=seata
transport.compressor=none
# 关闭metrics功能，提高性能
metrics.enabled=false
metrics.registryType=compact
metrics.exporterList=prometheus
metrics.exporterPrometheusPort=9898

其中的数据库地址、用户名、密码都需要修改成自己的数据库信息。

5）创建数据库表
特别注意：tc服务在管理分布式事务时，需要记录事务相关数据到数据库中，你需要提前创建好这些表。

这些表主要记录全局事务、分支事务、全局锁信息：

SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;

-- ----------------------------
-- 分支事务表
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `branch_table`;
CREATE TABLE `branch_table`  (
  `branch_id` bigint(20) NOT NULL,
  `xid` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  `transaction_id` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,
  `resource_group_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `resource_id` varchar(256) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `branch_type` varchar(8) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `status` tinyint(4) NULL DEFAULT NULL,
  `client_id` varchar(64) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `application_data` varchar(2000) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_create` datetime(6) NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_modified` datetime(6) NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`branch_id`) USING BTREE,
  INDEX `idx_xid`(`xid`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;

-- ----------------------------
-- 全局事务表
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `global_table`;
CREATE TABLE `global_table`  (
  `xid` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  `transaction_id` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,
  `status` tinyint(4) NOT NULL,
  `application_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `transaction_service_group` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `transaction_name` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `timeout` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  `begin_time` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,
  `application_data` varchar(2000) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_create` datetime NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_modified` datetime NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`xid`) USING BTREE,
  INDEX `idx_gmt_modified_status`(`gmt_modified`, `status`) USING BTREE,
  INDEX `idx_transaction_id`(`transaction_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

6）启动TC服务

进入bin目录，运行其中的seata-server.bat即可：

启动成功后，seata-server应该已经注册到nacos注册中心了。

打开浏览器，访问nacos地址：http://localhost:8848，然后进入服务列表页面，可以看到seata-tc-server的信息：

整合Seata-微服务整合Seata

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整合步骤

1）引入依赖

首先，在order-service中引入依赖：

<!--seata-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
    <exclusions>
        <!--版本较低，1.3.0，因此排除--> 
        <exclusion>
            <artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId>
            <groupId>io.seata</groupId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.seata</groupId>
    <artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId>
    <!--seata starter 采用1.4.2版本-->
    <version>${seata.version}</version>
</dependency>

2）配置TC地址

在order-service中的application.yml中，配置TC服务信息，通过注册中心nacos，结合服务名称获取TC地址：

seata:
  registry: # TC服务注册中心的配置，微服务根据这些信息去注册中心获取tc服务地址
    type: nacos # 注册中心类型 nacos
    nacos:
      server-addr: 127.0.0.1:8848 # nacos地址
      namespace: "" # namespace，默认为空
      group: DEFAULT_GROUP # 分组，默认是DEFAULT_GROUP
      application: seata-tc-server # seata服务名称
      username: nacos
      password: nacos
  tx-service-group: seata-demo # 事务组名称
  service:
    vgroup-mapping: # 事务组与cluster的映射关系
      seata-demo: SH

微服务如何根据这些配置寻找TC的地址呢？

我们知道注册到Nacos中的微服务，确定一个具体实例需要四个信息：

• namespace：命名空间
• group：分组
• application：服务名
• cluster：集群名

以上四个信息，在刚才的yaml文件中都能找到：

namespace为空，就是默认的public

结合起来，TC服务的信息就是：public@DEFAULT_GROUP@seata-tc-server@SH，这样就能确定TC服务集群了。然后就可以去Nacos拉取对应的实例信息了。

Seata-XA模式

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什么是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，几乎所有主流的关系型数据库都对 XA 规范提供了支持，XA 属于 CP模式。

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。

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：

往调用接口上加上@GlobalTransactional注解后就把这个方法标记为全局事务了，也就是TM，调用接口后，向全局事务表中插入当前全局事务记录，分支事务执行，往分支事务表中插入当前分支事务记录，分支事务执行结束后不提交事务，更新分支事务表中的记录状态，TM等待所有的分支事务执行完毕后，提交一个检测申请到TC，TC根据全局事务id查询该全局事务下的所有分支事务，检测是否全部执行成功，若成功则响应提交事务，否则响应回滚事务。

XA模式优缺点

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XA模式的优点是什么？

• 事务的强一致性，满足ACID原则。
• 常用关系型数据库都支持，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

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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：

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.

3）重启服务并测试

Seata-AT模式

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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模式依赖于一张undo_log表（数据快照表），与XA模式不同在于分支事务在执行后会直接提交事务，然后在数据快照表中留下前后快照，到第二阶段TC检测分支事务状态，若全都正常，则通知RM删除log表中的数据，失败则通知RM根据log表中的数据进行回滚，也就是用前快照覆盖当前记录。

AT与XA的区别

• 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，AT模式的可用性比XA模式更好！
• 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模式弱一致（最终一致），AT模式一致性比XA更差！

脏写问题

由于AT模式是通过数据覆盖来进行回滚的，所以在并发环境下难免会发生脏写问题：

DB锁：数据库锁，比如update操作锁

由于事务会在事务结束时释放DB锁，导致当前事务回滚之前，被其他线程抢占DB锁，最终导致回滚覆盖其他事务的写操作。

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。

还有一个非seata事务的脏写问题，需要依靠after-image更新后快照来进行脏写校验

AT模式优缺点

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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
• 全局锁会造成一定的性能降低

实现AT模式

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AT模式中的快照生成、回滚等动作都是由框架自动完成，没有任何代码侵入，因此实现非常简单。
只不过，AT模式需要一个表来记录全局锁、另一张表来记录数据快照undo_log。

1）导入数据库表，记录全局锁和数据快照

SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;

-- ----------------------------
-- Table structure for undo_log
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `undo_log`;
CREATE TABLE `undo_log`  (
  `branch_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'branch transaction id',
  `xid` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT 'global transaction id',
  `context` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT 'undo_log context,such as serialization',
  `rollback_info` longblob NOT NULL COMMENT 'rollback info',
  `log_status` int(11) NOT NULL COMMENT '0:normal status,1:defense status',
  `log_created` datetime(6) NOT NULL COMMENT 'create datetime',
  `log_modified` datetime(6) NOT NULL COMMENT 'modify datetime',
  UNIQUE INDEX `ux_undo_log`(`xid`, `branch_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = 'AT transaction mode undo table' ROW_FORMAT = Compact;

-- ----------------------------
-- Records of undo_log
-- ----------------------------



-- ----------------------------
-- Table structure for lock_table
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `lock_table`;
CREATE TABLE `lock_table`  (
  `row_key` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  `xid` varchar(96) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `transaction_id` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,
  `branch_id` bigint(20) NOT NULL,
  `resource_id` varchar(256) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `table_name` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `pk` varchar(36) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_create` datetime NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_modified` datetime NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`row_key`) USING BTREE,
  INDEX `idx_branch_id`(`branch_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;


SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

2）修改application.yml文件，将事务模式修改为AT模式即可：

seata:
  data-source-proxy-mode: AT # 默认就是AT

3）重启服务并测试

Seata-TCC模式

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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，相当于AT的undo_log记录快照，只是具体快照什么由我们决定；
• Confirm：完成资源操作业务；要求 Try 成功 Confirm 一定要能成功，也就是提交逻辑。
• Cancel：预留资源释放，可以理解为try的反向操作，也就是回滚逻辑。

Seata中的TCC模型依然延续之前的事务架构，如图：

TCC就是将AT自动的过程全部换为手动的了，在执行分支事务的时候，走Try逻辑记录更新的数据到资源预留表中，跟AT模式一样，执行后直接提交分支事务，然后TC检查完分支事务状态后，若成功则走confirm的逻辑，若失败则走cancel的逻辑。（上面的三个逻辑都是要自己编写）
比如商品下单的场景，下单后，提交分支事务更新库存减10，然后就走try逻辑将这个10插入到资源预留表中，进行资源预留，然后TC检查分支事务状态后，若成功则走confirm逻辑直接删除资源预留表中的该条记录即可，若失败则走cancel逻辑，根据资源预留数据进行一个逆向操作，减了10我就加10回去，从而实现回滚。

TCC如何避免脏写？

数值的逆向操作由于不是覆盖，所以不会出现脏写的情况。比如起始库存为100，事务A进行了-10操作，往资源预留表中添加了10这个记录，当前库存90，然后事务A出现需要回滚的情况，但是这时事务B获取了DB锁进行库存-30的操作，并成功，当前库存60，最后事务A获取到DB锁进行逆向操作回滚事务，也就是在60的基础上进行了+10操作，60+10=70，这样数据依旧是一致的，所以就不存在脏写的情况。

注意：TCC避免脏写的场景仅限对数值进行加减操作，若是修改覆盖的情况，比如更改名字是没办法避免脏写的，所以若是改名这样的需求还是建议使用AT模式

TCC的优缺点

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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（编码成本高）
• 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

业务悬挂和空回滚问题

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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。导致其他分支事务在未执行try操作时先执行了cancel操作，这时cancel不能做回滚，就是空回滚，明明什么都没提交却进行了回滚。
**解决：**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。

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，但是这个分支事务的第二阶段已经结束，就永远不可能再次confirm或cancel ，事务一直处于中间状态，这就是业务悬挂。
**解决：**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

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1）定义一张表来充当预留资源
例如：

CREATE TABLE `account_freeze_tbl` (
  `xid` varchar(128) NOT NULL,
  `user_id` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '用户id',
  `freeze_money` int(11) unsigned DEFAULT '0' COMMENT '冻结金额',
  `state` int(1) DEFAULT NULL COMMENT '事务状态，0:try，1:confirm，2:cancel',
  PRIMARY KEY (`xid`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPACT;

其中：

• 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

设计逻辑

• Try业务：
  • 记录冻结金额和事务状态到account_freeze表
  • 扣减account表可用金额
• Confirm业务
  • 根据xid删除account_freeze表的冻结记录
• Cancel业务
  • 修改account_freeze表，冻结金额为0，state为2
  • 修改account表，恢复可用金额
• 如何判断是否空回滚？
  • cancel业务中，根据xid查询account_freeze，如果为null则说明try还没做，需要空回滚
• 如何避免业务悬挂？
  • try业务中，根据xid查询account_freeze ，如果已经存在则证明Cancel已经执行，拒绝执行try业务

2）声明TCC接口

import io.seata.rm.tcc.api.BusinessActionContext;
import io.seata.rm.tcc.api.BusinessActionContextParameter;
import io.seata.rm.tcc.api.LocalTCC;
import io.seata.rm.tcc.api.TwoPhaseBusinessAction;

/**
* TCC业务接口
*/
@LocalTCC  //标记为TCC业务接口
public interface AccountTCCService {
    
    /**
    * 从用户账户中扣款 (Try方法)
    *  name: try方法名称
    *  commitMethod: confirm方法名称
    *  rollbackMethod: cancel方法名称
    */
    @TwoPhaseBusinessAction(name = "deduct",commitMethod = "confirm",rollbackMethod = "cancel")
    void deduct(@BusinessActionContextParameter(paramName = "userId") String userId,@BusinessActionContextParameter(paramName = "money") int money);
    
    /**
    * 提交接口（Confirm方法）
    */
    boolean confirm(BusinessActionContext actionContext);
    
    /**
    * 回滚接口（Cancal接口）
    */
    boolean cancel(BusinessActionContext actionContext);
}

主要注意使用@LocalTCC和@TwoPhaseBusinessAction注解

3）编写实现类

示例

@Service
public class AccountTCCServiceImpl implements AccountTCCService {
    @Autowired
    private AccountMapper accountMapper;
    @Autowired
    private AccountFreezeMapper freezeMapper;

    @Override
    @Transactional
    public void deduct(String userId, int money) {
        //获取全局事务ID
        String xid = RootContext.getXID();

        //如果该事务执行过cancel，无需执行try方法
        //判断冻结金额表，该事务记录余额为0，且为cancel状态，代表该事务执行过cancel方法
        AccountFreeze dbFreeze = freezeMapper.selectById(xid);
        if(dbFreeze!=null && dbFreeze.getFreezeMoney().equals(0) && dbFreeze.getState().equals(AccountFreeze.State.CANCEL)){
            //该事务执行过cancel方法，无需执行try方法
            return;
        }

        //先扣减原账户余额
        accountMapper.deduct(userId,money);

        //再冻结金额
        AccountFreeze freeze = new AccountFreeze();
        freeze.setXid(xid);
        freeze.setUserId(userId);
        freeze.setFreezeMoney(money);
        freeze.setState(AccountFreeze.State.TRY);
        freezeMapper.insert(freeze);
    }

    @Override
    @Transactional
    public boolean confirm(BusinessActionContext actionContext) {
        //获取全局事务ID
        String xid = actionContext.getXid();
        //删除冻结记录
        int count = freezeMapper.deleteById(xid);
        return count>0;
    }

    @Override
    @Transactional
    public boolean cancel(BusinessActionContext actionContext) {
        //获取全局事务ID
        String xid = actionContext.getXid();

        //根据全局事务ID查询冻结金额记录
        AccountFreeze freeze = freezeMapper.selectById(xid);
        //获取账户和冻结金额信息

        String userId = (String)actionContext.getActionContext("userId");

        //如果该全局事务不存在冻结金额记录，则判断 该事务没有执行try方法
        if(freeze==null){
            //如果没有执行try，但执行了cancel，往冻结金额表插入cancel冻结金额
            AccountFreeze dbFreeze = new AccountFreeze();
            dbFreeze.setXid(xid);
            dbFreeze.setUserId(userId);
            dbFreeze.setFreezeMoney(0);
            dbFreeze.setState(AccountFreeze.State.CANCEL);
            freezeMapper.insert(dbFreeze);
            return true;
        }

        Integer freezeMoney = freeze.getFreezeMoney();
        //恢复原账户表余额
        accountMapper.refund(userId,freezeMoney);

        //修改冻结金额表，金额设置为0，状态设置cancel
        freeze.setFreezeMoney(0);
        freeze.setState(AccountFreeze.State.CANCEL);
        int count = freezeMapper.updateById(freeze);

        return count>0;
    }
}

Seata-saga模式

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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。其理论基础是Hector & Kenneth  在1987年发表的论文Sagas (opens new window)。

Seata官网对于Saga的指南：https://seata.io/zh-cn/docs/user/saga.html (opens new window)

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

所以saga模式只需要编写两个方法，一个是try方法，一个是cancel方法，一个try对应一个cancel，一直往下执行，当出现失败，则从当前try对应的cancel开始一个个cancel回滚。

SAGA的优缺点

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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

Seata使用-四种模式对比

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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