引言
Seata 的前身 Fescar 刚开源的时候，就看过相关的文章和代码，代码写得很好，我还在另一个自己的项目中，借鉴了它的很多设计风格。最近想总结一篇关于分布式事务的文章，所以就想以 Seata 为中心，围绕它来细述分布式事务的点点滴滴。本文作为该系列文章的开篇，先简单地介绍一下 Seata 的背景和使用方式，其他 Seata 相关文章均收录于 <Seata系列文章>中。
背景
互联网系统最初的设计一般都是单库单表，但随着业务数据规模的快速发展，数据量越来越大，单库单表逐渐成为瓶颈。所以，在这个阶段一般都会对数据库进行水平拆分，将原单库单表拆分成多个数据库分片。
如下图所示，分库分表之后，原来在一个数据库上就能完成的写操作，可能就会跨多个数据库，这就产生了跨数据库事务问题。
此外，在系统设计初期，一般都是将所有业务放在一个服务中，但是随着业务的快速发展，系统的访问量和业务复杂程度都在快速增长，这种单系统架构逐渐成为业务发展瓶颈，解决业务系统的高耦合、可伸缩问题的需求越来越强烈。
如上图所示，本着面向服务（SOA）的设计原则，会将单系统拆分成多个业务系统，这降低了各个系统之间的耦合度，使不同的业务系统专注于自身业务，更有利于各个子业务的发展和子系统容量的伸缩。但是，业务系统按照服务拆分之后，一个完整的业务往往需要调用多个服务，如何保证多个服务间的数据一致性成为一个难题。
为了应对这种需求，在数据库领域发展出了一个 XA 协议，在数据库层面基于 2PC 来实现分布式事务，但是并不是所有的数据库都支持该协议，如果有任意一个子系统使用的数据库不支持 XA 协议的话，就无法保证整个业务流程的一致性。此外，XA 的执行效率也很差，而且因为它处于数据库实现领域，所以数据库的使用者对此毫无办法，当然您也可以直接定制化数据库实现，但是成本很大。
为了解决上述问题，专注于分布式事务的应用层中间件就应运而生，它们有的是 2PC 型无侵入方案，有的是 TCC 方案。而我们今天介绍的主角 Seata，将各种方案都整合到了一起，并针对性能进行了很多优化，可谓是集大成者。接下来就让我们一起看一看 Seata 带给我们的便利，以及 Seata 的实现原理。
试玩
前面提到了 Seata 会给开发带来极大的便利，这里就以官方Demo为例，先给大家演示一下如何使用 Seata。这里我使用了官方 Demo 中的 springboot-dubbo-seata，因为它涉及到前面提到的多服务场景，每个服务操作各自的 DB(名义上)，使用 dubbo 进行 RPC，从而完成整个业务流程。
我的试玩流程：
- 下载代码
- 导入 IntelliJ IDEA，并下载 maven 依赖
- 下载
1.1.0版本的 nacos，后面会用它进行 RPC 的服务发现 - 下载
0.8.0版本的 seata-server，这里它扮演分布式事务协调者 - 在本地的 MySQL 服务中创建
seata数据库，并将springboot-dubbo-seata中的样例 SQL 导入到seata数据库，完成后可以发现数据库中有t_account,t_order,t_storage,undo_log这四个表，并且t_account中有一条用户数据，t_storage中有一条商品信息。 - 然后分别启动 3 个子服务
samples-account、samples-order、samples-storage，最后启动业务入口服务samples-business - 通过
curl调用业务入口服务
⚠️注意：我当时测试时，官方 Guide 中使用的 curl 命令有一些问题，其中使用的商品码有误，这里需要将其改为 DB 中保存的商品码
C201901140001，我已经给官方仓库提了
PR，但是可能还未合并。总之，最终完整的 curl 命令如下：
curl -H "Content-Type:application/json" -X POST -d '{"userId":"1","commodityCode":"C201901140001","name":"风扇","count":2,"amount":"100"}' localhost:8104/business/dubbo/buy事务提交
当业务流程成功完成时，请求结果是成功。查看 DB 你会发现 t_account 中用户的余额减少了：4000 -> 3900，t_storage 中商品的数量减少了: 1000 -> 998，t_order 中新增了一条订单。
事务回滚
接下来我们测试一下事务回滚的效果，首先打开回滚异常。
然后重启入口服务 samples-business，并重新发送请求，请求结果变成了失败，此时查看 DB 你会发现它没有任何变化。
我们回过头来看看业务入口的代码，你会发现这一切特性的接入对开发者来说，只是将全局事务注解 GlobalTransactional 标在入口函数上，然后在所有服务中引入 Seata，并进行正确的配置，剩下的脏活累活 Seata 就自动帮我们完成了, 是不是感觉很神奇?
/**
* 处理业务逻辑
*/
@Override
// 全局事务注解
@GlobalTransactional(timeoutMills = 300000, name = "dubbo-gts-seata-example")
public ObjectResponse handleBusiness(BusinessDTO businessDTO) {
System.out.println("开始全局事务，XID = " + RootContext.getXID());
ObjectResponse<Object> objectResponse = new ObjectResponse<>();
//1、扣减库存
CommodityDTO commodityDTO = new CommodityDTO();
commodityDTO.setCommodityCode(businessDTO.getCommodityCode());
commodityDTO.setCount(businessDTO.getCount());
ObjectResponse storageResponse = storageDubboService.decreaseStorage(commodityDTO);
//2、创建订单
OrderDTO orderDTO = new OrderDTO();
orderDTO.setUserId(businessDTO.getUserId());
orderDTO.setCommodityCode(businessDTO.getCommodityCode());
orderDTO.setOrderCount(businessDTO.getCount());
orderDTO.setOrderAmount(businessDTO.getAmount());
ObjectResponse<OrderDTO> response = orderDubboService.createOrder(orderDTO);
//打开注释测试事务发生异常后，全局回滚功能
if (!flag) {
throw new RuntimeException("测试抛异常后，分布式事务回滚！");
}
if (storageResponse.getStatus() != 200 || response.getStatus() != 200) {
throw new DefaultException(RspStatusEnum.FAIL);
}
objectResponse.setStatus(RspStatusEnum.SUCCESS.getCode());
objectResponse.setMessage(RspStatusEnum.SUCCESS.getMessage());
objectResponse.setData(response.getData());
return objectResponse;
}从业务服务的实现代码中可以看到，我们先调用了库存服务减少库存，然后调用订单服务创建订单，在订单服务里面，涉及到了减少用户余额（代码就不展示了），当所有的这一切都完成时，业务流程中抛出一个运行时异常，致使整个业务链路中的所有 DB 事务都回滚了。
至此，系统垂直扩展引入的分布式事务问题就解决了。
好了，实验课结束了，该学一下理论知识了。
文章说明
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参考内容
[1] fescar锁设计和隔离级别的理解
[2] 分布式事务中间件 Fescar - RM 模块源码解读
[3] Fescar分布式事务实现原理解析探秘
[4] Seata TCC 分布式事务源码分析
[5] 深度剖析一站式分布式事务方案 Seata-Server
[6] 分布式事务 Seata Saga 模式首秀以及三种模式详解
[7] 蚂蚁金服大规模分布式事务实践和开源详解
[8] 分布式事务 Seata TCC 模式深度解析
[9] Fescar （Seata）0.4.0 中文文档教程
[10] Seata Github Wiki
[11] 深度剖析一站式分布式事务方案Seata(Fescar)-Server
