Go Mysql Driver 集成 Seata-Golang 解决分布式事务问题

本文涉及的产品
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
可观测监控 Prometheus 版,每月50GB免费额度
简介: 2020 年 4 月,我们开始尝试实现 go 语言的分布式事务框架 Seata-Golang。众所周知,Seata AT 模式以无业务代码侵入的特点,被广大开发者推崇。Java 版 Seata AT 模式通过对 DataSource 数据源进行代理,在 sql 语句执行时,对 sql 拦截解析,获取数据库对应数据在 sql 语句执行前后的副本,序列化后保存起来,在 TC 协调回滚时用来回滚对应数据。实现 go 版本 client 的 AT 模式时,怎样对业务开发者更友好,入侵更少,成了首要考虑的目标。

头图.png

作者 | 刘晓敏  GitHub ID:dk-lockdown
来源 | 阿里巴巴云原生公众号

背景

2020 年 4 月,我们开始尝试实现 go 语言的分布式事务框架 Seata-Golang。众所周知,Seata AT 模式以无业务代码侵入的特点,被广大开发者推崇。Java 版 Seata AT 模式通过对 DataSource 数据源进行代理,在 sql 语句执行时,对 sql 拦截解析,获取数据库对应数据在 sql 语句执行前后的副本,序列化后保存起来,在 TC 协调回滚时用来回滚对应数据。实现 go 版本 client 的 AT 模式时,怎样对业务开发者更友好,入侵更少,成了首要考虑的目标。

1.png

使用 go 操作数据库时,我们会使用到 go 语言的官方库 database/sql,通过 sql.Open("mysql", ${dsn}) 获取一个数据源操作对象 db。开启事务时,使用 db.Begin()db.BeginTx(ctx, &sql.TxOptions{}) 获得事务操作对象 tx,执行 sql 查询使用 tx.Query;执行 sql 新增、修改、删除,使用 tx.Exec;最后使用 tx.Commit() 提交或使用 tx.Rollback() 回滚。

go 语言官方库 database/sql 提供了一个标准抽象层,通过实现不同的 driver 一套标准的抽象 API 可以操作不同的数据库。开发 Go 版本的 AT 模式,必然要兼容 database/sql。通过研究 database/sql 的 api,创建数据源操作对象,数据库有关的配置必须通过 Data Source Name (DSN) 抽象传递进去,下面是 DSN 的定义:

[username[:password]@][protocol[(address)]]/dbname[?param1=value1&...&paramN=valueN]

实现 AT 模式对数据源代理是需要和事务协调器 TC 进行交互的,如果将 AT 模式实现在 driver 层,那么和 TC 交互的一些参数必须要通过 DSN 传递到 driver,这样有些破坏它的设计。所以,最后采取了一种折中方案,在 database/sql 层之上实现 AT 模式,代理 database/sql 创建出来的数据源操作对象。数据源代理对象实现 database/sql 库定义的 Tx 接口,另外再提供一个开启事务的方法:Begin(),虽然没有完全兼容 database/sql 的 api,但是关键接口和它的定义成一样,勉强还能接受。到此,Seata-Golang 项目核心功能的开发已完成。

type Tx interface {
    Commit() error
    Rollback() error
}

转折

Seata-Golang  开源后,逐渐被一些开发者了解和接触,社区也对 Seata-Golang 发出了一些反馈的声音,不少开发者并不习惯写原生 sql,他们希望将 Seata-Golang 集成到 ORM 框架,因为当时的设计没有完全兼容 database/sql 导致集成上遇到一些困难。随着社区的热切呼唤,且得益于前期对 driver 的一些研究,念念不忘必有回响,今年 3 月突然灵感迸发:为什么参数一定要通过 DSN 传递?Seata-Golang Client 初始化后,在需要时通过 Client 端的 API config.GetATConfig() 直接获取使用不就可以了。

2.png

于是工作之余,历时 2 周开发,第一个集成 Seata-Golang 的完全兼容 database/sql 的 mysql driver 被开发出来,项目开源在 https://github.com/opentrx/mysql,现处于 beta 状态,希望社区开发者使用后能有一些反馈,可通过例子:https://github.com/opentrx/seata-go-samples,查看使用方式并进行测试。

driver 的一些细节

  • 使用该 driver 进行分布式事务操作时,不能在 dsn 中设置 interpolateParams 参数为 true

这涉及到 mysql 的两个协议:Text 协议和 Binary 协议。有关两个协议的区别,可以在文末参考文档找到资料。实现该 driver 只对 binary 协议进行了处理,开启 interpolateParams 会使用 text 协议执行 sql。

  • 使用该 driver 在需要加入全局事务组和 tc 进行交互时,需要使用 db.BeginTx(ctx context.Context, opts driver.TxOptions) 方法,并在 ctx 中加入 XID 全局事务 id 的值
ctx := context.WithValue(context.Background(), mysql.XID, c.Request.Header.Get("XID"))
tx, err := dao.BeginTx(ctx, &sql.TxOptions{
        Isolation: sql.LevelDefault,
        ReadOnly:  false,
    })

XID 传递到 driver 层,会保存在 &mysqlConn 连接对象中,在和 TC 交互时用到。

  • 使用该 driver 的分布式事务功能前需要先初始化 seata-golang client 和 mysql driver
  config.InitConf(configPath)
  client.NewRpcClient()
  mysql.InitDataResourceManager()
  mysql.RegisterResource(config.GetATConfig().DSN)

具体可参考 seata-go-samples

寄语

此项目开源到今年 4 月即满一年,通过本文中的 mysql driver,希望能降低使用门槛,让大家真正用起来,大家在选择微服务开发技术栈时也不用担心 go 语言没有分布式事务处理方案。另外,此项目还很年轻,仍有许多需要完善的地方,希望感兴趣的朋友一起参与到社区来对它进行完善!希望听到社区更多用户的反馈!
如果你有任何疑问,欢迎钉钉扫码加入交流群【钉钉群号 33069364】:

3.png

作者简介

刘晓敏 (GitHubID dk-lockdown),目前就职于 h3c 成都分公司,擅长使用 Java/Go 语言,在云原生和微服务相关技术方向均有涉猎,目前专攻分布式事务。

参考资料

相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
8月前
|
Java 数据库
在Java中使用Seata框架实现分布式事务的详细步骤
通过以上步骤,利用 Seata 框架可以实现较为简单的分布式事务处理。在实际应用中,还需要根据具体业务需求进行更详细的配置和处理。同时,要注意处理各种异常情况,以确保分布式事务的正确执行。
|
4月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
418 0
|
5月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
本教程展示如何使用Flink CDC YAML快速构建从MySQL到Kafka的流式数据集成作业,涵盖整库同步和表结构变更同步。无需编写Java/Scala代码或安装IDE,所有操作在Flink CDC CLI中完成。首先准备Flink Standalone集群和Docker环境(包括MySQL、Kafka和Zookeeper),然后通过配置YAML文件提交任务,实现数据同步。教程还介绍了路由变更、写入多个分区、输出格式设置及上游表名到下游Topic的映射等功能,并提供详细的命令和示例。最后,包含环境清理步骤以确保资源释放。
489 2
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
|
4月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
|
5月前
|
Java 关系型数据库 MySQL
SpringBoot 通过集成 Flink CDC 来实时追踪 MySql 数据变动
通过详细的步骤和示例代码,您可以在 SpringBoot 项目中成功集成 Flink CDC,并实时追踪 MySQL 数据库的变动。
1111 43
|
4月前
|
关系型数据库 MySQL OLAP
无缝集成 MySQL,解锁秒级 OLAP 分析性能极限,完成任务可领取三合一数据线!
通过 AnalyticDB MySQL 版、DMS、DTS 和 RDS MySQL 版协同工作,解决大规模业务数据统计难题,参与活动完成任务即可领取三合一数据线(限量200个),还有机会抽取蓝牙音箱大奖!
|
4月前
|
SQL
seata是怎么进行分布式事务控制的
seata是怎么进行分布式事务控制的
|
8月前
|
数据库
如何在Seata框架中配置分布式事务的隔离级别?
总的来说,配置分布式事务的隔离级别是实现分布式事务管理的重要环节之一,需要认真对待和仔细调整,以满足业务的需求和性能要求。你还可以进一步深入研究和实践 Seata 框架的配置和使用,以更好地应对各种分布式事务场景的挑战。
246 63
|
8月前
|
存储 Java 关系型数据库
在Spring Boot中整合Seata框架实现分布式事务
可以在 Spring Boot 中成功整合 Seata 框架,实现分布式事务的管理和处理。在实际应用中,还需要根据具体的业务需求和技术架构进行进一步的优化和调整。同时,要注意处理各种可能出现的问题,以保障分布式事务的顺利执行。
440 53
|
6月前
|
Cloud Native 关系型数据库 MySQL
无缝集成 MySQL,解锁秒级数据分析性能极限
在数据驱动决策的时代,一款性能卓越的数据分析引擎不仅能提供高效的数据支撑,同时也解决了传统 OLTP 在数据分析时面临的查询性能瓶颈、数据不一致等挑战。本文将介绍通过 AnalyticDB MySQL + DTS 来解决 MySQL 的数据分析性能问题。

推荐镜像

更多