Seata
分布式事务问题
单机单库没这个问题,分布式之前从1: 1 -> 1:N ->N:N
分布式之后
单体应用被拆分成微服务应用,原来的三个模块被拆分成三个独立的应用分别使用三个独立的数据源,业务操作需要调用三个服务来完成。
此时每个服务内部的数据一致性由本地事务来保证,但是全局的数据一致健问题没法保证。
一句话:一次业务操作需要跨多个数据源或需要跨多个系统进行远程调用,就会产生分布式事务问题
Seata简介
是什么
Seata是一款开源的分布式事务解决方案,致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。
术语
一个典型的分布式事务过程
分布式事务处理过程的一ID+三组件模型:
一ID
- Transaction lD XID
全局唯一的事务ID
三组件
- 事务协调者 Transaction Coordinator(TC)
维护全局事务的运行状态,负责协调并驱动全局事务的提交或回滚 - 事务管理器 Transaction Manager(TM)
控制全局事务的边界,负责开启一个全局事务,并最终发起全局提交或全局回滚的决议 - 资源管理器 Resource Manager(RM)
控制分支事务,负责分支注册、状态汇报,并接收事务协调器的指令,驱动分支(本地)事务的提交和回滚
处理过程
- TM 向 TC 申请开启一个全局事务,全局事务创建成功并生成一个全局唯一的XID
- XID 在微服务调用链路的上下文中传播;
- RM 向 TC 注册分支事务,将其纳入 XID 对应全局事务的管辖
- TM 向 TC 发起针对 XID 的全局提交或回滚决议
- TC 调度 XID 下管辖的全部分支事务完成提交或回滚请求。
Seata-Server安装与使用
安装可参考这篇文章:https://blog.csdn.net/Alaric_L/article/details/123935320
SEATA 的分布式交易解决方案
我们只需要使用一个 @GlobalTransactional 注解在业务方法上:
@GlobalTransactional
public void purchase(String userId, String commodityCode, int orderCount) {
......
}
订单/库存/账户业务数据库准备
以下演示都需要先启动Nacos后启动Seata,保证两个都OK
分布式事务业务说明
这里我们会创建三个服务一个订单服务,一个库存服务,一个账户服务。
当用户下单时,会在订单服务中创建一个订单,
然后通过远程调用库存服务来扣减下单商品的库存,
再通过远程调用账户服务来扣减用户账户里面的余额,
最后在订单服务中修改订单状态为已完成。
该操作跨越三个数据库,有两次远程调用,很明显会有分布式事务问题。
创建业务数据库
#存储订单的数据库
CREATE DATABASE seata_order;
#存储库存的数据库
CREATE DATABASE seata_storage;
#存储账户信息的数据库
CREATE DATABASE seata_account;
按照上述3库分别建对应业务表
#seata_order库下建t_order表
CREATE TABLE t_order (
`id` BIGINT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
`user_id` BIGINT(11) DEFAULT NULL COMMENT '用户id',
`product_id` BIGINT(11) DEFAULT NULL COMMENT '产品id',
`count`INT(11) DEFAULT NULL COMMENT '数量',
`money` DECIMAL(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '金额',
`status`INT(1)DEFAULT NULL COMMENT '订单状态:0:创建中;1:已完结'
)ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8;
SELECT * FROM t_order;
#seata_storage库下建t_storage表
CREATE TABLE t_storage (
id BIGINT(11)NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
product_id BIGINT(11) DEFAULT NULL COMMENT'产品id',
`total`INT(11) DEFAULT NULL COMMENT '总库存',
`used` INT(11) DEFAULT NULL COMMENT'已用库存',
`residue`INT(11) DEFAULT NULL COMMENT'剩余库存'
)ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;
#创建一条数据
INSERT INTO t_storage(`id`,`product_id`,`total`,`used`,`residue`) VALUES ('1','1','100','0','100');
SELECT * FROM t_storage;
#seata_account库下建t_account表
CREATE TABLE t_account (
`id`BIGINT(11)NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT 'id',
`user_id` BIGINT(11) DEFAULT NULL COMMENT'用户id',
`total` DECIMAL(10,0) DEFAULT NULL COMMENT '总额度',
`used` DECIMAL(10,0)DEFAULT NULL COMMENT '已用余额',
`residue` DECIMAL(10,0) DEFAULT '0' COMMENT '剩余可用额度'
)ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;
#插入一条数据
INSERT INTO t_account(`id`,`user_id`,`total`,`used`,`residue`) VALUES ('1','1','1000','0','1000');
SELECT * FROM t_account;
按照上述3库分别建对应的回滚日志表
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,
`ext` varchar(100) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `ux_undo_log` (`xid`,`branch_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
最终效果
订单/库存/账户业务微服务准备
业务需求
下订单 -> 减库存 -> 扣余额 -> 改(订单)状态
新建订单Order-Module(seata-order-service2001)
POM
<dependencies>
<!--nacos-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!--seata-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<artifactId>seata-all</artifactId>
<groupId>io.seata</groupId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.seata</groupId>
<artifactId>seata-all</artifactId>
<version>0.9.0</version>
</dependency>
<!--feign-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
<!--web-actuator-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<!--mysql-druid-->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.37</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.1.10</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
</dependencies>
YML
server:
port: 2001
spring:
application:
name: seata-order-service
cloud:
alibaba:
seata:
#自定义事务组名称需要与seata-server中的对应
tx-service-group: fsp_tx_group
nacos:
discovery:
server-addr: localhost:8848
datasource:
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/seata_order
username: root
password: 123456
feign:
hystrix:
enabled: false
logging:
level:
io:
seata: info
mybatis:
mapperLocations: classpath:mapper/*.xml
将 seata/conf/ 下的 file.conf 和 registry.cong 两个文件拷贝到 resource 目录下。
domain
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class CommonResult<T>
{
private Integer code;
private String message;
private T data;
public CommonResult(Integer code, String message)
{
this(code,message,null);
}
}
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Order
{
private Long id;
private Long userId;
private Long productId;
private Integer count;
private BigDecimal money;
private Integer status; //订单状态:0:创建中;1:已完结
}
Dao接口及实现
@Mapper
public interface OrderDao
{
//1 新建订单
void create(Order order);
//2 修改订单状态,从零改为1
void update(@Param("userId") Long userId,@Param("status") Integer status);
}
在resource目录下创建Mapper文件夹及OrderMapper.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >
<!--OrderDao的全类名-->
<mapper namespace="com.atguigu.springcloud.alibaba.dao.OrderDao">
<!--与实体类Order做一个映射-->
<resultMap id="BaseResultMap" type="com.atguigu.springcloud.alibaba.domain.Order">
<id column="id" property="id" jdbcType="BIGINT"/>
<result column="user_id" property="userId" jdbcType="BIGINT"/>
<result column="product_id" property="productId" jdbcType="BIGINT"/>
<result column="count" property="count" jdbcType="INTEGER"/>
<result column="money" property="money" jdbcType="DECIMAL"/>
<result column="status" property="status" jdbcType="INTEGER"/>
</resultMap>
<insert id="create">
insert into t_order (id,user_id,product_id,count,money,status)
values (null,#{userId},#{productId},#{count},#{money},0);
</insert>
<update id="update">
update t_order set status = 1
where user_id=#{userId} and status = #{status};
</update>
</mapper>
Service接口及实现
AccountService
@FeignClient(value = "seata-account-service")
public interface AccountService
{
@PostMapping(value = "/account/decrease")
CommonResult decrease(@RequestParam("userId") Long userId, @RequestParam("money") BigDecimal money);
}
OrderService
public interface OrderService
{
void create(Order order);
}
StorageService
@FeignClient(value = "seata-storage-service")
public interface StorageService
{
@PostMapping(value = "/storage/decrease")
CommonResult decrease(@RequestParam("productId") Long productId, @RequestParam("count") Integer count);
}
OrderServiceImpl
@Service
@Slf4j
public class OrderServiceImpl implements OrderService
{
@Resource
private OrderDao orderDao;
@Resource
private StorageService storageService;
@Resource
private AccountService accountService;
/**
* 创建订单->调用库存服务扣减库存->调用账户服务扣减账户余额->修改订单状态
* 简单说:下订单->扣库存->减余额->改状态
*/
@Override
public void create(Order order)
{
log.info("----->开始新建订单");
//1 新建订单
orderDao.create(order);
//2 扣减库存
log.info("----->订单微服务开始调用库存,做扣减Count");
storageService.decrease(order.getProductId(),order.getCount());
log.info("----->订单微服务开始调用库存,做扣减end");
//3 扣减账户
log.info("----->订单微服务开始调用账户,做扣减Money");
accountService.decrease(order.getUserId(),order.getMoney());
log.info("----->订单微服务开始调用账户,做扣减end");
//4 修改订单状态,从零到1,1代表已经完成
log.info("----->修改订单状态开始");
orderDao.update(order.getUserId(),0);
log.info("----->修改订单状态结束");
log.info("----->下订单结束了,O(∩_∩)O哈哈~");
}
}
Controller
@RestController
public class OrderController
{
@Resource
private OrderService orderService;
@GetMapping("/order/create")
public CommonResult create(Order order)
{
orderService.create(order);
return new CommonResult(200,"订单创建成功");
}
}
Config配置
@Configuration
@MapperScan({"com.mzr.springcloud.dao"})
public class MyBatisConfig {
}
//使用Seata对数据源进行代理
@Configuration
public class DataSourceProxyConfig {
@Value("${mybatis.mapperLocations}")
private String mapperLocations;
@Bean
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
public DataSource druidDataSource(){
return new DruidDataSource();
}
@Bean
public DataSourceProxy dataSourceProxy(DataSource dataSource) {
return new DataSourceProxy(dataSource);
}
@Bean
public SqlSessionFactory sqlSessionFactoryBean(DataSourceProxy dataSourceProxy) throws Exception {
SqlSessionFactoryBean sqlSessionFactoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
sqlSessionFactoryBean.setDataSource(dataSourceProxy);
sqlSessionFactoryBean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(mapperLocations));
sqlSessionFactoryBean.setTransactionFactory(new SpringManagedTransactionFactory());
return sqlSessionFactoryBean.getObject();
}
}
主启动
@EnableDiscoveryClient
@EnableFeignClients
@SpringBootApplication(exclude = DataSourceAutoConfiguration.class)//取消数据源的自动创建
public class SeataOrderMainApp2001
{
public static void main(String[] args)
{
SpringApplication.run(SeataOrderMainApp2001.class, args);
}
}
新建库存Storage -Module(seata-storage-service2002)
与Order模块没有什么大的区别,唯一区别是没有openFeign模块
新建账户Account-Module(seata-account-service2003)
与Order模块没有什么大的区别,唯一区别是没有openFeign模块
Test
访问http://localhost:2001/order/create?userld=1&productld=1&count=10&money=100进行测试
此时正常下单可以正常使用
模拟超时异常,没加@GlobalTransactional
countServiceImpl添加超时
public void decrease(Long userId, BigDecimal money) {
LOGGER.info("------->account-service中扣减账户余额开始");
//模拟超时异常,全局事务回滚
//暂停几秒钟线程
try { TimeUnit.SECONDS.sleep(20); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
accountDao.decrease(userId,money);
LOGGER.info("------->account-service中扣减账户余额结束");
}
再次测试
数据库情况
发现订单及库存数据库数据已经发生变化!!事务并没有回滚
故障情况
当库存和账户金额扣减后,订单状态并没有设置为已经完成,没有从0改为1
而且由于feign的重试机制,账户余额还有可能被多次扣减
超时异常,添加@GlobalTransactional
此时我们在程序的入口添加上@GlobalTransactional
/**
* 创建订单->调用库存服务扣减库存->调用账户服务扣减账户余额->修改订单状态
* 简单说:下订单->扣库存->减余额->改状态
*/
@Override
@GlobalTransactional(name = "fsp-create-order",rollbackFor = Exception.class)
public void create(Order order)
{
log.info("----->开始新建订单");
//1 新建订单
orderDao.create(order);
//2 扣减库存
log.info("----->订单微服务开始调用库存,做扣减Count");
storageService.decrease(order.getProductId(),order.getCount());
log.info("----->订单微服务开始调用库存,做扣减end");
//3 扣减账户
log.info("----->订单微服务开始调用账户,做扣减Money");
accountService.decrease(order.getUserId(),order.getMoney());
log.info("----->订单微服务开始调用账户,做扣减end");
//4 修改订单状态,从零到1,1代表已经完成
log.info("----->修改订单状态开始");
orderDao.update(order.getUserId(),0);
log.info("----->修改订单状态结束");
log.info("----->下订单结束了,O(∩_∩)O哈哈~");
}
再次测试
程序依然报错,但是数据库数据没有发生变化,证实事务已经回滚
Seata之原理简介
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
Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture,简单可扩展自治事务框架2020起始
结合上述案例理解三大组件
TC:seata服务器
TM:@GlobalTransactional事务的发起方
RM:事务的参与方(三个数据库)
执行流程
TM开启分布式事务(TM向TC注册全局事务记录)
按业务场景,编排数据库、服务等事务内资源(RM向TC汇报资源准备状态)
TM结束分布式事务,事务一阶段结束(TM通知TC提交/回滚分布式事务)
TC汇总事务信息,决定分布式事务是提交还是回滚
TC通知所有RM提交/回滚资源事务二阶段结束。
AT模式如何做到对业务的无侵入
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。
一阶段加载
在一阶段,Seata会拦截“业务SQL”,
- 解析SQL语义,找到“业务SQL”要更新的业务数据,在业务数据被更新前
将其保存成“before image”, - 执行“业务SQL”更新业务数据,在业务数据更新之后,
- 其保存成“after image”,最后生成行锁
以上操作全部在一个数据库事务内完成,这样保证了一阶段操作的原子性。
二阶段提交
二阶段如是顺利提交的话,因为“业务SQL”在一阶段已经提交至数据库,所以Seata框架只需将一阶段保存的快照数据和行锁删掉,完成数据清理即可
二阶段回滚
二阶段如果是回滚的话,Seata就需要回滚一阶段已经执行的“业务SQL”,还原业务数据。
回滚方式便是用“before image”还原业务数据,但在还原前要首先要校验脏写(检验数据是否被动过),对比“数据库当前业务数据”和“after image”,如果两份数据完全一致就说明没有脏写,可以还原业务数据,如果不一致就说明有脏写,出现脏写就需要转人工处理。
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_45734647/article/details/135443576
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