SpringCloud Alibaba 之分布式全局事务 Seata 原理分析

1. 什么是 Seata？为什么需要它？

想象一下，你去银行转账：

• 操作1：从你的账户扣款 1000 元
• 操作2：向对方账户增加 1000 元

如果 操作1 成功，但 操作2 失败了，你的钱就凭空消失了！这就是典型的分布式事务问题。

在微服务架构中，不同服务可能在不同的数据库上操作，如何保证多个服务的操作要么全部成功，要么全部失败？Seata（Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture） 就是为了解决这个问题而生的。

2. Seata 的核心概念（先理解，再读源码）

Seata 的核心思想是 “两阶段提交（2PC）”，但比传统 2PC 更轻量级。它的核心角色有：

1. TC（Transaction Coordinator）：事务协调者，负责全局事务的提交或回滚（Seata-Server）。
2. TM（Transaction Manager）：事务管理者（通常是业务入口方法），负责开启/提交/回滚全局事务。
3. RM（Resource Manager）：资源管理者（各个微服务），负责管理本地事务，并向 TC 汇报状态。

举个栗子🌰：

• TM 是银行柜员，负责发起转账事务。
• RM1 是你的账户服务，RM2 是对方账户服务。
• TC 是银行总部，决定最终是转账成功还是回滚。

3. Seata 的工作流程（源码核心逻辑）

Seata 的全局事务分为两个阶段：

阶段1：执行本地事务（RM 干活）

1. TM 向 TC 申请开启全局事务（GlobalBeginRequest）。
2. TC 生成全局事务 ID（XID），并返回给 TM。
3. TM 调用 RM1（你的账户扣款），RM1 执行本地事务，但不提交，而是记录 undo_log（用于回滚）。
4. RM1 向 TC 注册分支事务，并汇报状态（BranchRegisterRequest）。
5. TM 调用 RM2（对方账户加钱），同样记录 undo_log，但不提交。
6. RM2 也向 TC 注册分支事务。

👉 核心源码：

• GlobalTransactionScanner（TM 入口）
• DefaultCoordinator（TC 处理事务注册）
• DataSourceProxy（RM 代理数据源，拦截 SQL 生成 undo_log）

阶段2：全局提交或回滚（TC 决策）

• 如果所有 RM 都成功：
  • TC 发送 GlobalCommitRequest，RM 提交本地事务。
• 如果有 RM 失败：
  • TC 发送 GlobalRollbackRequest，RM 根据 undo_log 回滚数据。

👉 核心源码：

• DefaultCore（TC 决策逻辑）
• AsyncWorker（异步执行提交/回滚）
• UndoLogManager（RM 回滚时解析 undo_log 恢复数据）

4. Seata 如何保证数据一致性？（关键设计）

（1）undo_log 机制（回滚的关键）

• 在阶段1，RM 会记录修改前的数据快照（undo_log）。
• 如果 TC 通知回滚，RM 会根据 undo_log 恢复数据。

源码关键类：UndoLogManager

（2）AT 模式（默认模式，自动补偿）

• 自动生成反向 SQL（如 UPDATE account SET money = money - 100 的回滚 SQL 是 UPDATE account SET money = money + 100）。
• 依赖数据库本地事务，确保 undo_log 和业务 SQL 在同一个事务里。

源码关键类：SQLVisitorFactory（解析 SQL 生成回滚语句）

（3）全局锁（防止脏写）

• 在阶段1，RM 会申请全局锁，防止其他事务修改相同数据。
• 如果拿不到锁，事务会失败，避免数据不一致。

源码关键类：GlobalLockTemplate

5. 总结（Seata 的优缺点）

优点：

✅ 对业务代码侵入小（只需加 @GlobalTransactional 注解）。
✅ 支持多种模式（AT、TCC、SAGA、XA）。
✅ 高性能（相比传统 2PC，减少了阻塞时间）。

缺点：

❌ 依赖 TC（Seata-Server），TC 单点故障会影响整个系统（可集群部署）。
❌ AT 模式有幻读问题（高并发场景下可能读到中间状态）。

6. 进阶思考（如何优化 Seata？）

• TC 高可用：部署 Seata-Server 集群 + 数据库 HA。
• 混合模式：核心业务用 TCC（更强一致性），普通业务用 AT（更高性能）。
• 结合消息队列：用 RocketMQ 事务消息做最终一致性补偿。

---

🚀 现在，你对 Seata 的源码是不是有了清晰的认识？
💡 动手实践： 搭建一个 Seata Demo，Debug 跟踪 XID 传递和 undo_log 生成，理解会更深刻！

如果有疑问，欢迎留言讨论！🎯

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