前文 分布式事务：从理论到实践（一）我们提到了Seata的AT和TCC模式，本文中我们针对这两个模式进行深入分析和开发实践。
AT 模式
原理回顾
根据 官方文档[1] 及提供的 博客[2] 我们先回顾一下AT模式下分布式事务的原理
AT 模式的一阶段、二阶段提交和回滚均由 Seata 框架自动生成，用户只需编写“业务 SQL”，便能轻松接入分布式事务，AT 模式是一种对业务无任何侵入的分布式事务解决方案。
一阶段：在一阶段，Seata 会拦截“业务 SQL”，首先解析 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”，然后执行“业务 SQL”更新业务数据，在业务数据更新之后，再将其保存成“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：二阶段如果是提交的话，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，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。
环境搭建
本文demo使用的环境是基于
- SpringBoot
- Spring Cloud Alibaba
- Nacos
- Apollo
- docker compose
首先将 seata-server 在服务器搭建起来，由于我们使用 nacos作为seata的注册中心、apollo为注册中心，所以先将这两个组件搭建起来，具体的安装方法请分别参考各自的官方文档。nacos[3]apollo[4]
nacos 和 apollo 搭起来以后，我们开始搭建 seata-server 以下是 docker-compose 的配置：
version: "3.1" services: seata-server: image: seataio/seata-server:latest hostname: seata-server ports: - 8091:8091 environment: - SEATA_PORT=8091 - SEATA_IP={你的IP} - SEATA_CONFIG_NAME=file:/seata-server/resources/registry volumes: - ./seata/registry.conf:/seata-server/resources/registry.conf expose: - 8091
修改 registry.conf 配置文件，由于我们使用 nacos 作为注册中心，apollo 作为配置中心，所以需要修改到以下配置：
registry { # file 、nacos 、eureka、redis、zk、consul、etcd3、sofa type = "nacos" loadBalance = "RandomLoadBalance" loadBalanceVirtualNodes = 10 nacos { application = "seata-server" serverAddr = "你的IP:端口" group = "SEATA_GROUP" namespace = "" cluster = "default" username = "" password = "" } } config { # file、nacos 、apollo、zk、consul、etcd3 type = "apollo" apollo { appId = "seata-server" apolloMeta = "http://你的IP:端口" namespace = "application" env= "dev" apolloAccesskeySecret = "" } }
注意：seata-server 是可以配置数据库存储 seata 所用数据的，我们为了方便利用本地 file 的方式存储数据，所以没有再做数据库的配置。如需修改可以修改配置文件 file.conf
下面是 file.conf 的默认配置：
store { ## store mode: file、db、redis mode = "file" ## file store property file { ## store location dir dir = "sessionStore" # branch session size , if exceeded first try compress lockkey, still exceeded throws exceptions maxBranchSessionSize = 16384 # globe session size , if exceeded throws exceptions maxGlobalSessionSize = 512 # file buffer size , if exceeded allocate new buffer fileWriteBufferCacheSize = 16384 # when recover batch read size sessionReloadReadSize = 100 # async, sync flushDiskMode = async } ## database store property db { ## the implement of javax.sql.DataSource, such as DruidDataSource(druid)/BasicDataSource(dbcp)/HikariDataSource(hikari) etc. datasource = "druid" ## mysql/oracle/postgresql/h2/oceanbase etc. dbType = "mysql" driverClassName = "com.mysql.jdbc.Driver" url = "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/seata" user = "mysql" password = "mysql" minConn = 5 maxConn = 100 globalTable = "global_table" branchTable = "branch_table" lockTable = "lock_table" queryLimit = 100 maxWait = 5000 } ## redis store property redis { host = "127.0.0.1" port = "6379" password = "" database = "0" minConn = 1 maxConn = 10 maxTotal = 100 queryLimit = 100 } }
启动 nacos、apollo、seata-server
当显示以下信息时，代表seata-server启动了。
这时我们查看 nacos ,也注册上了
apollo 中我们添加一个名为 service.vgroup-mapping.demo-service-seata的key ,value为 default,至于这个的作用，我们后面再说。
我们的 demo 中包含三个服务
- demo-order
- demo-storage
- demo-user
服务间调用使用的是Spring Cloud OpenFeign,除了 SpringBoot 和Spring Cloud 等基础 bom 要依赖外，还需要加入 seata 的依赖，我的pom,大致如下：
<properties> <spring-boot-dependencies.version>2.3.2.RELEASE</spring-boot-dependencies.version> <spring-cloud-dependencies.version>Hoxton.SR8</spring-cloud-dependencies.version> <spring-cloud-alibaba-dependencies.version>2.2.3.RELEASE</spring-cloud-alibaba-dependencies.version> </properties> <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>${spring-boot-dependencies.version}</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId> <version>${spring-cloud-dependencies.version}</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId> <version>${spring-cloud-alibaba-dependencies.version}</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> <dependencies> <!-- 实现对 Spring MVC 的自动化配置 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!-- 引入 Spring Cloud Alibaba Seata 相关依赖，使用 Seata 实现分布式事务，并实现对其的自动配置 --> <dependency> <groupId>io.seata</groupId> <artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId> </dependency> <!-- 引入 Spring Cloud Alibaba Nacos Discovery 相关依赖，将 Nacos 作为注册中心，并实现对其的自动配置 --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId> </dependency> <!-- 引入 Spring Cloud OpenFeign 相关依赖，使用 OpenFeign 提供声明式调用，并实现对其的自动配置 --> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId> </dependency> </dependencies>
至于项目中所用ORM框架，数据库连接池等就因人而异了，我用的是mybatis-plus和hikari，数据库用的是 mysql5.7。
针对上面的三个服务分别创建三个数据库，order、user、storage，并在每个库中分别创建一个业务表 t_order、t_user、t_storage 这里就不贴建库表的脚本了，大家可以按照自己的设计自己建，需要注意的是每个库都需要再创建一个 undo_log 表，这是为seata做分布式事务回滚所用。
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, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `ux_undo_log` (`xid`,`branch_id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
每个服务中 application.yml 中对应 seata 的配置如下
spring: profiles: active: dev cloud: nacos: discovery: namespace: public password: nacos server-addr: IP:PORT networkInterface: eth1 username: nacos # Seata 配置项，对应 SeataProperties 类 seata: application-id: ${spring.application.name} # Seata 应用编号，默认为 ${spring.application.name} tx-service-group: demo-service-seata # Seata 事务组编号，用于 TC 集群名 # Seata 服务配置项，对应 ServiceProperties 类 service: # 虚拟组和分组的映射 vgroup-mapping: demo-service-seata: default # Seata 注册中心配置项，对应 RegistryProperties 类 registry: type: nacos # 注册中心类型，默认为 file nacos: cluster: default # 使用的 Seata 分组 namespace: # Nacos 命名空间 serverAddr: 你的IP:端口 # Nacos 服务地址
这里有几点需要注意：
demo-service-seata出现了两次，这两个地方要写成一样demo-service-seata: default
- 与我们在 apollo 中配置的要一样
- 与 seata-server registry.conf 中 nacos 的 cluster 配置一样。
- nacos 配置
networkInterface: eth1
- 这样写是因为服务部署在服务器后用的内网IP注册到了nacos，想配置它用外网地址就改了下走特定网卡。
- 解决方案参考：这里[5]例如，使用了Spring cloud alibaba（官方文档）作为Nacos客户端，服务默认获取了内网IP 192.168.1.21,可以通过配置 spring.cloud.inetutils.preferred-networks=10.34.12，使服务获取内网中前缀为10.34.12的IP
- 在老版本的 seata 是需要手动设置 DataSourceProxy的 ，参考 官网文档[6] 新版本的默认是自动代理的，不需要再写了。
至此我们的环境搭建和准备工作就结束了。
分布式事务具体代码
我们设计这样一个同步的业务流程，创建订单前先扣减库存，再扣减账户余额，然后再创建订单，demo设计上参考了 芋道源码[7]。大致流程如下图：
通过入口进入orderServicer后，进行上面的三步流程，分别调用两个微服务，再调自己的订单服务，这里注意两点：
- 分布式全局事务入口，要添加 @GlobalTransactional
- 要抛出异常
接下来是扣减库存微服务部分，简单做了下扣减，小于10抛出异常
然后是账户微服务部分
最后是订单
代码都比较简单，有几个点需要注意下
- 全局事务的隔离性和本地事务的不是一个概念。
- 全局事务的隔离级别一定基础上依赖本地事务的隔离级别。因此本地事务的隔离级别只要大于等于seata支持的隔离级别就行，所以一般数据库的默认级别就可以
- seata的全局事务注解是@GlobalTransactional，@Transactional 是spring的注解，解决本地事务问题，属于两种不同粒度的事务范畴。
- 如果要加全局事务就一定要用 @GlobalTransactional。
- 在一个事务方法上，是可以叠加两个注解的，仅意味着功能的叠加，即：有本地事务的处理，也有全局事务的加持。两者不冲突。
由于在数据库本地事务隔离级别 读已提交（Read Committed） 或以上的基础上，Seata（AT 模式）的默认全局隔离级别是 读未提交（Read Uncommitted） 。
所以这种隔离性会带来问题(注意这里说的是全局事务)：
- 脏读：一个事务读取到另一个事务未提交的数据 解决方案：
- @GlobalLock+@Transactional 注解 + select语句加for update 或
- GlobalTransactional注解+select语句加for update
- 脏写：一个事务提交的数据覆盖了另一个事务未提交的数据 解决方案:必须使用@GlobalTransaction
其实上面这部分，官方文档也写的很清楚，尤其对于隔离性的解析：
上图有些地方理解起来要注意：
- 这里说的事务指的是全局的分布式事务，别想成本地事务了，
- 关于@GlobalLock,场景是一个是全局分布式事务，另一个不是分布式事务，如果你想让分布式事务不产生“脏读”，那么可以在另一个非分布式事务上加@GlobalLock。
我的测试中事务的正常执行和回滚都没有问题，如果你观察各数据库的 undo_log 表，可能会发现没有数据，但实际情况是数据是插入后又很快清除了，所以你没看到，如果你观察主键的 auto_increment 可以看到一直在增长。由于我用了阿里云的RDS，可以通过SQL洞察看到SQL的执行历史，这里看到sql确实执行过。
XID是全局事务ID，有时候我们需要获得并进行一些操作，那么可以这样做
String xid = RootContext.getXID(); RootContext.unbind();//解绑 //中途做一些与事务无关的事。比如日志服务等等 排除掉，然后 RootContext.bind(xid);//再绑回来
@GlobalTransactional也有自己的隔离级别和rollback等，可根据业务情况自行设置
package io.seata.spring.annotation; import io.seata.tm.api.transaction.Propagation; import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Inherited; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target; @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE}) @Inherited public @interface GlobalTransactional { int timeoutMills() default 60000; String name() default ""; Class<? extends Throwable>[] rollbackFor() default {}; String[] rollbackForClassName() default {}; Class<? extends Throwable>[] noRollbackFor() default {}; String[] noRollbackForClassName() default {}; Propagation propagation() default Propagation.REQUIRED; }
AT 总结
- 再次强调AT模式是自动的，它自动帮你做回滚和提交，使用时考虑跟自己的实际业务场景是否适合。
- 例子中我对执行事务的方法并没有做幂等，在实际生产情况下，一定会出现问题的，所以大家在用的时候要注意做接口幂等处理。
- 有关更多seata的参数配置，如超时，重试次数等。请参考 官网[8] 。这里当然要结合你的feign的重试和超时时间整体考虑。
- 通过上文的描述我们利用一个例子将AT模式的全局分布式事务模拟了出来，也总结了一些比较难理解和需要注意的点，希望能够帮助到正在使用seata的小伙伴。
