AI 助理
备案控制台
开发者社区 微服务 文章 正文

Seata的部署和集成

2024-01-17 415
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： 部署Seata的tc-server

一、部署Seata的tc-server
1.下载
下载seata-server地址在：http://seata.io/zh-cn/blog/download.html，版本：1.5.1。或使用提供好的资料中的：seata-server-1.5.1.zip
2.解压
在非中文目录解压缩这个zip包，其目录结构如下：
image.png

3.修改配置
修改conf目录下的application.yml文件，内容如下：
server:
port: 7091

spring:
application:
name: seata-server

logging:
config: classpath:logback-spring.xml
file:
path: ${user.home}/logs/seata

console:
user:
username: seata
password: seata

seata:
config:

# 读取tc服务端的配置文件的方式，这里是从nacos配置中心读取，这样如果tc是集群，可以共享配置
type: nacos
nacos:
  server-addr: 127.0.0.1:8848
  namespace:
  group: SEATA_GROUP
  username: nacos
  password: nacos
  ##if use MSE Nacos with auth, mutex with username/password attribute
  #access-key: ""
  #secret-key: ""
  data-id: seataServer.properties

registry:

# tc服务的注册中心类，这里选择nacos，也可以是eureka、zookeeper等
type: nacos
nacos:
  application: seata-server
  server-addr: 127.0.0.1:8848
  group: DEFAULT_GROUP
  namespace:
  cluster: GZ
  username: nacos
  password: nacos

server:

service-port: 8091 #If not configured, the default is '${server.port} + 1000'

security:
secretKey: SeataSecretKey0c382ef121d778043159209298fd40bf3850a017
tokenValidityInMilliseconds: 1800000
ignore:
urls: /,//*.css,//.js,/**/.html,//*.map,//.svg,/**/.png,//*.ico,/console-fe/public/,/api/v1/auth/login
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：
image.png

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、密码都需要修改成你自己的数据库信息。
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。
新建一个名为seata的数据库，运行sql（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seata控制台；地址：http://localhost:7091
image.png

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

二、微服务集成seata
需要进行分布式事务处理的每个微服务上都配置如下：
1.引入依赖
首先，我们需要在每个微服务中引入seata依赖：


com.alibaba.cloud
spring-cloud-starter-alibaba-seata



seata-spring-boot-starter
io.seata




io.seata
seata-spring-boot-starter
${seata.version}

2.修改配置文件
需要修改每个微服务中的application.yml文件，添加一些配置：
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

# 参考tc服务自己的application.yml中的配置
type: nacos
nacos: # tc
  server-addr: 127.0.0.1:8848
  namespace: ""
  group: DEFAULT_GROUP
  application: seata-server # tc服务在nacos中的服务名称
  cluster: GZ  #无效

tx-service-group: seata-demo # 事务组，根据这个获取tc服务的cluster名称
service:
vgroup-mapping: # 事务组与TC服务cluster的映射关系
seata-demo: GZ
三、TC服务的高可用和异地容灾
1.模拟异地容灾的TC集群
计划启动两台seata的tc服务节点：
节点名称 ip地址 端口号 集群名称
seata 127.0.0.1 8091 GZ
seata2 127.0.0.1 8092 HZ
之前我们已经启动了一台seata服务，端口是8091，集群名为GZ。现在，将seata目录复制一份，起名为seata2。修改seata2/conf/application.yml内容如下：
server:
port: 7092

spring:
application:
name: seata-server

logging:
config: classpath:logback-spring.xml
file:
path: ${user.home}/logs/seata

console:
user:
username: seata
password: seata

seata:
config:

# 读取tc服务端的配置文件的方式，这里是从nacos配置中心读取，这样如果tc是集群，可以共享配置
type: nacos
nacos:
  server-addr: 127.0.0.1:8848
  namespace:
  group: SEATA_GROUP
  username: nacos
  password: nacos
  ##if use MSE Nacos with auth, mutex with username/password attribute
  #access-key: ""
  #secret-key: ""
  data-id: seataServer.properties

registry:

# tc服务的注册中心类，这里选择nacos，也可以是eureka、zookeeper等
type: nacos
nacos:
  application: seata-server
  server-addr: 127.0.0.1:8848
  group: DEFAULT_GROUP
  namespace:
  cluster: HZ
  username: nacos
  password: nacos

server:
service-port: 8092 #If not configured, the default is '${server.port} + 1000'
security:
secretKey: SeataSecretKey0c382ef121d778043159209298fd40bf3850a017
tokenValidityInMilliseconds: 1800000
ignore:
urls: /,//*.css,//.js,/**/.html,//*.map,//.svg,/**/.png,//*.ico,/console-fe/public/,/api/v1/auth/login
进入seata2/bin目录，然后运行双击 seata-server.bat。打开nacos控制台，查看服务列表：
image.png

点进详情查看：

image.png

2.将事务组映射配置到nacos
接下来，我们需要将tx-service-group与cluster的映射关系都配置到nacos配置中心。新建一个配置：
image.png

配置的内容如下：

事务组映射关系

service.vgroupMapping.seata-demo=GZ

service.enableDegrade=false
service.disableGlobalTransaction=false

与TC服务的通信配置

transport.type=TCP
transport.server=NIO
transport.heartbeat=true
transport.enableClientBatchSendRequest=false
transport.threadFactory.bossThreadPrefix=NettyBoss
transport.threadFactory.workerThreadPrefix=NettyServerNIOWorker
transport.threadFactory.serverExecutorThreadPrefix=NettyServerBizHandler
transport.threadFactory.shareBossWorker=false
transport.threadFactory.clientSelectorThreadPrefix=NettyClientSelector
transport.threadFactory.clientSelectorThreadSize=1
transport.threadFactory.clientWorkerThreadPrefix=NettyClientWorkerThread
transport.threadFactory.bossThreadSize=1
transport.threadFactory.workerThreadSize=default
transport.shutdown.wait=3

RM配置

client.rm.asyncCommitBufferLimit=10000
client.rm.lock.retryInterval=10
client.rm.lock.retryTimes=30
client.rm.lock.retryPolicyBranchRollbackOnConflict=true
client.rm.reportRetryCount=5
client.rm.tableMetaCheckEnable=false
client.rm.tableMetaCheckerInterval=60000
client.rm.sqlParserType=druid
client.rm.reportSuccessEnable=false
client.rm.sagaBranchRegisterEnable=false

TM配置

client.tm.commitRetryCount=5
client.tm.rollbackRetryCount=5
client.tm.defaultGlobalTransactionTimeout=60000
client.tm.degradeCheck=false
client.tm.degradeCheckAllowTimes=10
client.tm.degradeCheckPeriod=2000

undo日志配置

client.undo.dataValidation=true
client.undo.logSerialization=jackson
client.undo.onlyCareUpdateColumns=true
client.undo.logTable=undo_log
client.undo.compress.enable=true
client.undo.compress.type=zip
client.undo.compress.threshold=64k
client.log.exceptionRate=100
3.微服务读取nacos配置
接下来，需要修改每一个微服务的application.yml文件，让微服务读取nacos中的client.properties文件：
seata:
config:
type: nacos
nacos:
server-addr: 127.0.0.1:8848
username: nacos
password: nacos
group: SEATA_GROUP
data-id: client.properties
也注释掉原来文件中的如下内容（如果不注释也可以；则作为一个默认，对动态切换集群不受影响）：
service:
vgroup-mapping: # 事务组与TC服务cluster的映射关系
seata-demo: GZ
重启微服务，现在微服务到底是连接tc的GZ集群，还是tc的HZ集群，都统一由nacos的client.properties来决定了。

文章标签：
Nacos
微服务
数据库
Java
关系型数据库
关键词：
部署集成
集成部署
seata部署
seata集成
集成seata
一枕清风梦绿萝
目录
相关文章
大熊计算机
|
5月前
|
存储 文字识别 自然语言处理
通义大模型在文档自动化处理中的高效部署指南（OCR集成与批量处理优化）
本文深入探讨了通义大模型在文档自动化处理中的应用，重点解决传统OCR识别精度低、效率瓶颈等问题。通过多模态编码与跨模态融合技术，通义大模型实现了高精度的文本检测与版面分析。文章详细介绍了OCR集成流程、批量处理优化策略及实战案例，展示了动态批处理和分布式架构带来的性能提升。实验结果表明，优化后系统处理速度可达210页/分钟，准确率达96.8%，单文档延迟降至0.3秒，为文档处理领域提供了高效解决方案。
大熊计算机
646 1
xionghuyi-13330
|
7月前
|
弹性计算 机器人 应用服务中间件
一键部署开源Qwen3并集成到钉钉、企业微信
Qwen3系列模型现已正式发布并开源，包含8款“混合推理模型”，其中涵盖两款MoE模型（Qwen3-235B-A22B与Qwen3-30B-A3B）及六个Dense模型。阿里云计算巢已支持Qwen3-235B-A22B和Qwen3-32B的私有化部署，用户可通过计算巢轻松完成部署，并借助AppFlow集成至钉钉机器人或企业微信。文档详细介绍了从模型部署、创建应用到配置机器人的全流程，帮助用户快速实现智能助手的接入与使用。
xionghuyi-13330
606 19
一键部署开源Qwen3并集成到钉钉、企业微信
阿里云新鲜事
|
6月前
|
JSON 缓存 并行计算
NVIDIA 实现通义千问 Qwen3 的生产级应用集成和部署
阿里巴巴近期开源了通义千问Qwen3大语言模型（LLM），包含两款混合专家模型（MoE）235B-A22B与30B-A3B，以及六款稠密模型（Dense）从0.6B到32B不等。开发者可基于NVIDIA GPU使用TensorRT-LLM、Ollama、SGLang、vLLM等框架高效部署Qwen3系列模型，实现快速词元生成和生产级应用开发。
阿里云新鲜事
1341 8
探索云世界动手实践
|
9月前
|
人工智能 Kubernetes jenkins
容器化AI模型的持续集成与持续交付（CI/CD）：自动化模型更新与部署
在前几篇文章中，我们探讨了容器化AI模型的部署、监控、弹性伸缩及安全防护。为加速模型迭代以适应新数据和业务需求，需实现容器化AI模型的持续集成与持续交付（CI/CD）。CI/CD通过自动化构建、测试和部署流程，提高模型更新速度和质量，降低部署风险，增强团队协作。使用Jenkins和Kubernetes可构建高效CI/CD流水线，自动化模型开发和部署，确保环境一致性并提升整体效率。
探索云世界动手实践
817 5
GoFly开发者
|
4月前
|
物联网 Linux 开发者
快速部署自己私有MQTT-Broker-下载安装到运行不到一分钟，快速简单且易于集成到自己项目中
本文给物联网开发的朋友推荐的是GMQT，让物联网开发者快速拥有合适自己的MQTT-Broker，本文从下载程序到安装部署手把手教大家安装用上私有化MQTT服务器。
GoFly开发者
1307 5
Deephub
|
6月前
|
人工智能 安全 Shell
Jupyter MCP服务器部署实战：AI模型与Python环境无缝集成教程
Jupyter MCP服务器基于模型上下文协议（MCP），实现大型语言模型与Jupyter环境的无缝集成。它通过标准化接口，让AI模型安全访问和操作Jupyter核心组件，如内核、文件系统和终端。本文深入解析其技术架构、功能特性及部署方法。MCP服务器解决了传统AI模型缺乏实时上下文感知的问题，支持代码执行、变量状态获取、文件管理等功能，提升编程效率。同时，严格的权限控制确保了安全性。作为智能化交互工具，Jupyter MCP为动态计算环境与AI模型之间搭建了高效桥梁。
Deephub
447 2
Jupyter MCP服务器部署实战：AI模型与Python环境无缝集成教程
xionghuyi-13330
|
9月前
|
弹性计算 人工智能 应用服务中间件
一键部署开源DeepSeek并集成到企业微信
DeepSeek近期发布了两款先进AI模型V3和R1，分别适用于通用应用和推理任务。由于官方API流量过大，建议通过阿里云的计算巢进行私有化部署，以确保稳定使用。用户无需编写代码即可完成部署，并可通过AppFlow轻松集成到钉钉、企业微信等渠道。具体步骤包括选择适合的机器资源、配置安全组、创建企业微信应用及连接流，最后完成API接收消息配置和测试应用。整个过程简单快捷，帮助用户快速搭建专属AI服务。
xionghuyi-13330
1745 7
一键部署开源DeepSeek并集成到企业微信
xionghuyi-13330
|
9月前
|
人工智能 自然语言处理 机器人
一键部署开源DeepSeek并集成到钉钉
DeepSeek发布了两款先进AI模型V3和R1，分别适用于对话AI、内容生成及推理任务。由于官方API流量限制，阿里云推出了私有化部署方案，无需编写代码即可完成部署，并通过计算巢AppFlow集成到钉钉等渠道。用户可独享资源，避免服务不可用问题。部署步骤包括选择机器资源、配置安全组、创建应用与连接流，最终发布应用版本，实现稳定高效的AI服务。
xionghuyi-13330
761 4
一键部署开源DeepSeek并集成到钉钉
aliyun8599273441-30642
|
运维 Devops jenkins
DevOps实践：持续集成与持续部署在现代软件开发中的作用
【10月更文挑战第42天】在快节奏的软件开发世界里，DevOps已经成为一种提升效率、确保质量和加速交付的重要方法。本文将深入探讨DevOps的核心组成部分—持续集成(CI)和持续部署(CD)—并展示它们如何通过自动化流程优化开发周期。我们将从基础概念讲起，逐步过渡到实际操作，最终通过一个简单代码示例来演示这一过程。文章旨在为读者提供清晰的指导，帮助他们理解和实现CI/CD流程，从而在软件开发领域取得竞争优势。
aliyun8599273441-30642
219 4
德国都芳最好
|
运维 jenkins Java
Jenkins在持续集成与持续部署中的价值
Jenkins在持续集成与持续部署中的价值
德国都芳最好
322 6

热门文章

最新文章

  • 1
    Dify平台集成阿里云AI安全护栏，构建AI Runtime安全防线
  • 2
    百宝箱开放平台 ✖️ iOS 集成说明
  • 3
    百宝箱开放平台 ✖️ Android 集成说明
  • 4
    Java与大模型集成实战：构建智能Java应用的新范式
  • 5
    136_生产监控：Prometheus集成 - 设置警报与指标选择与LLM部署监控最佳实践
  • 6
    快速集成GPT-4o：下一代多模态AI实战指南
  • 7
    75_TPU集成：Google Cloud加速
  • 8
    SpringSecurity认证授权及项目集成
  • 9
    面向能效和低延迟的语音控制智能家居：离线语音识别与物联网集成方案——论文阅读
  • 10
    孔夫子旧书网开放平台接口实战：古籍图书检索与商铺数据集成
  • 1
    通义大模型与现有企业系统集成实战《CRM案例分析与安全最佳实践》
    229
  • 2
    通义大模型在文档自动化处理中的高效部署指南（OCR集成与批量处理优化）
    646
  • 3
    Docker与Kubernetes集成挑战及方案
    274
  • 4
    朴素贝叶斯处理混合数据类型，基于投票与堆叠集成的系统化方法理论基础与实践应用
    200
  • 5
    集成电路设计：从概念到实现的完整解析优雅草卓伊凡
    249
  • 6
    M3T联邦基础模型用于具身智能：边缘集成的潜力与挑战
    198
  • 7
    SpringBoot2.3.1集成Knife4j接口文档
    559
  • 8
    Shiro简介及SpringBoot集成Shiro(狂神说视频简易版)
    494
  • 9
    Jupyter MCP服务器部署实战：AI模型与Python环境无缝集成教程
    447
  • 10
    Dataphin V5.0：增全量一体实时集成
    232

    • 相关课程

    更多
  • 事件总线EventBridge生态集成课程
  • 消息队列 RocketMQ 消息集成

    • 相关电子书

    更多
  • 阿里邮箱—安全高效集成
  • 集成智能接入网关APP：优化企业级移动办公网络
  • 云效助力企业集成安全到DevOps中

    • 相关实验场景

    更多
  • AnalyticDB Zero-ETL：简单易用零成本的一站式数据分析
    • 下一篇
    拔俗AI临床大数据科研分析平台：让医学研究更智能、更高效