【分布式事务】初步探索分布式事务的概率和理论，初识分布式事的解决方案 Seata，TC 服务的部署以及微服务集成 Seata

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一、分布式服务案例

在了解分布式事务之前，让我们通过一个微服务的案例来演示一下分布式事务存在的问题。

1.1 分布式服务 demo

首先，我准备了一个微服务的 demo 项目，这个项目的结构如下：

在这个Spring Cloud 项目中一共有三个服务：account-service 账户服务，order-service 订单服务和 storage-service 库存服务。其中order-service 负责下单业务，在下单时会调用订单服务，创建订单并写入数据库。然后订单服务调用账户服务和库存服务：

• 账户服务负责扣减用户余额；
• 库存服务负责扣减商品库存。

这个调用的流程图如下：

目前这三个服务涉及到了三种数据库表，它们的结构如下：

1. 首先是订单表：
   

2. 然后是账户表：
   

3. 最后是库存表：
   

这三个服务的核心业务代码如下：

1. 首先是 order-service ：

   @Override
   @Transactional
   public Long create(Order order) {// 创建订单orderMapper.insert(order);try {// 扣用户余额accountClient.deduct(order.getUserId(), order.getMoney());// 扣库存storageClient.deduct(order.getCommodityCode(), order.getCount());} catch (FeignException e) {log.error("下单失败，原因:{}", e.contentUTF8(), e);throw new RuntimeException(e.contentUTF8(), e);}return order.getId();
   }
   

2. 然后是account-service：

   @Override
   @Transactional
   public void deduct(String userId, int money) {log.info("开始扣款");try {accountMapper.deduct(userId, money);} catch (Exception e) {throw new RuntimeException("扣款失败，可能是余额不足！", e);}log.info("扣款成功");
   }
   

3. 最后是storage-service：

   @Transactional
   @Override
   public void deduct(String commodityCode, int count) {log.info("开始扣减库存");try {storageMapper.deduct(commodityCode, count);} catch (Exception e) {throw new RuntimeException("扣减库存失败，可能是库存不足！", e);}log.info("扣减库存成功");
   }
   

可以发现，这三个核心的业务代码都加上了 @Transactional 注解来开启事务，下面就通过 Postman 来演示一下这个过程。

1.2 演示分布式事务问题

在演示之前，先看看数据库中的数据：

1. order_tbl：
   

2. account_tbl：
   

3. storage_tbl：
   

首先是正常状态，即余额和库存都充足的情况：

通过 Postman 发送如下请求，此时指定商品的数量为 2，库存充足：

最终成功执行，然后让我们看一看数据库中的数据变化

1. order_tbl 中新增了一条订单数据：
   

2. account_tbl表中该用户的余额成功扣减 200：
   

3. storage_tbl表中该商品的库存数量也成功扣减 2 个：
   

然后让我们来演示一下当库存不足的情况下，是否会存在问题：

现在设置要扣减的库存为 10，而此时的库存数量为 8，则整个过程应该执行失败：

然后再让我们来看一看数据库中的数据变化：

1. order_tbl表中没有新增订单：
   

2. account_tbl表中却扣减了 200 金额：
   

3. storage_tbl表中没有扣减库存：
   

在上面的微服务中，一个业务跨越多个服务或数据源，每个服务都是一个分支事务，要保证所有分支事务最终状态一致，这样的事务就是分布式事务。

但是，上面的微服务上没有实现分布式事务，而只有分支事务，站在分支事务的角度上来看：

• 订单服务虽然下单成功，但是因为调用库存服务，库存服务因为库存不足调用失败回滚了，因此订单服务作为外部事务也会回滚。
• 账户服务在执行的时候没有问题，因此执行成功了。
• 库存服务因为库存不足，业务失败因此回滚了。

因此，要想保证整个业务的流程都能够正常执行，那么就需要采用分布式事务，即要么所有的分支事务都执行成功，要么都执行失败。

二、分布式事务的概念和理论

2.1 什么是分布式事务

分布式事务是指在分布式系统中，多个独立的事务操作需要协同工作以维护数据的一致性和完整性。在传统的单机事务中，ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性可以轻松满足，但在分布式系统中，由于涉及多个数据存储节点，实现分布式事务变得更加复杂。

关键问题包括如何协调各个参与者的事务、如何处理网络分区和节点故障、如何保证全局数据一致性等。因此，分布式事务需要特殊的技术和协议来管理和维护数据一致性，以确保分布式系统的正确运行。

2.2 CAP 定理

CAP 定理是分布式系统理论中的一个重要概念，由计算机科学家 Eric Brewer 提出。CAP 定理指出，一个分布式系统的设计不能同时满足以下三个属性：

• 一致性（Consistency）：所有节点看到的数据是一致的，即在任何时刻，系统中的所有节点都能看到相同的数据。
  

• 可用性（Availability）：系统在任何时刻都能处理读写请求，即系统保持可用状态，不会出现服务不可用的情况。
  

• 分区容忍性（Partition Tolerance）：系统能够在网络分区或节点故障的情况下继续工作，即系统能够容忍部分节点无法通信或故障。
  

CAP 定理指出，在分布式系统中，最多只能满足其中的两个属性，而必须牺牲其中一个。这意味着在面对网络分区或故障时，要么保证一致性和可用性，但失去了分区容忍性；要么保证一致性和分区容忍性，但失去了可用性。这对分布式系统的设计和架构提出了重要挑战。

例如：ES 集群出现分区时，故障节点会被剔除集群，数据分片会重新分配到其它节点，保证数据一致。因此是低可用性，高一致性，属于CP 模式。

2.3 BASE 理论

BASE 理论是对 CAP 定理的一种思考和解决方案，它的名称是对以下三个核心概念的缩写：

1. Basically Available（基本可用性）： 这意味着分布式系统在出现故障时仍然能够保持基本的可用性。即使部分组件故障或数据出现不一致，系统仍然可以提供有限的服务，不会变得完全不可用。这允许系统在面临问题时继续对外提供核心功能，确保用户体验。

2. Soft State（软状态）： BASE 理论承认在一定时间内，分布式系统的数据可以处于不一致的中间状态。这是因为各个节点在进行数据同步或处理时可能存在延迟、不同步的情况，导致数据不完全一致。允许出现软状态意味着系统可以容忍一段时间内的数据不一致，但要求最终达到一致状态。

3. Eventually Consistent（最终一致性）： 最终一致性是 BASE 理论的核心概念，它强调虽然分布式系统不能保证强一致性，但最终所有节点的数据将达到一致状态。系统会采取一系列措施来保证数据最终一致，例如定期数据同步、修复数据不一致等。这种方法可以在面临一致性挑战的同时，保持分布式系统的可用性和性能。

BASE 理论的思想在分布式系统中得到了广泛应用，特别是对于大规模、高可用性的系统。它提供了一种权衡可用性和一致性的方法，允许根据具体需求和应用场景来选择适当的数据一致性模型（如最终一致性），以满足不同业务的要求。这使得分布式系统更具弹性、可伸缩性和容错性，同时在最终实现数据一致性。

因此分布式事务最大的问题是各个子事务的一致性问题，因此可以借鉴 CAP 定理和 BASE 理论：

• AP模式：各子事务分别执行和提交，允许出现结果不一致，然后采用弥补措施恢复数据即可，实现最终一致。

• CP模式：各个子事务执行后互相等待，同时提交，同时回滚，达成强一致。但事务等待过程中，处于弱可用状态。

2.4 分布式事务模型

要解决分布式事务的问题，各个子系统之间必须能够感知彼此的事务状态，以确保状态一致性。为实现这一目标，通常需要引入一个事务协调者，它的职责是协调每个事务的参与者（子系统内的事务）。这些子系统内的事务通常被称为分支事务，而涉及多个分支事务的全局事务需要协调者来确保一致性。

以上述微服务为例，引入一个事务协调者后的架构如下：

在这种架构中，事务协调者负责协调每个分支事务的执行。当某一分支事务（例如库存服务）由于库存不足而导致业务失败时，事务协调者可以通知所有分支事务进行回滚，以确保所有事务状态的一致性。

分布式事务模型的关键点包括：

• 事务协调者（Coordinator）： 负责协调全局事务的执行和状态管理。它监控每个分支事务的执行情况，并根据需要发出提交或回滚命令。

• 分支事务（Branch Transaction）： 每个子系统内部的事务，负责执行具体的业务操作。分支事务会根据协调者的指示执行提交或回滚操作。

• 全局事务（Global Transaction）： 涉及多个子系统内的一组分支事务，全局事务由协调者协调管理，以确保所有分支事务的状态一致性。

引入事务协调者后，分布式系统可以更好地处理各个子系统之间的事务一致性问题，保证全局事务的正确执行。这种模型有助于应对网络故障、部分事务失败等情况，以确保分布式系统的数据一致性和完整性。

三、分布式事务解决方案 —— Seata

3.1 什么是 Seata

Seata（前身为Fescar）是一个分布式事务解决方案，最早由蚂蚁金服和阿里巴巴共同开源于2019年1月。Seata 的目标是提供高性能、简单易用的分布式事务服务，旨在为用户提供一站式的分布式解决方案。

Seata的主要功能和特点包括：

• 分布式事务协调： Seata充当分布式事务的协调者，负责管理和协调多个分支事务，以确保它们的一致性和完整性。

• 高性能： Seata通过优化事务日志存储和协调算法，提供高性能的分布式事务处理能力。

• 简单易用： Seata提供了简单的API和配置方式，使开发人员能够轻松地集成和使用分布式事务功能。

• 支持多种存储后端： Seata支持多种存储后端，包括MySQL、Oracle、PostgreSQL等，以满足不同环境的需求。

• 分布式事务模式： Seata支持两阶段提交（2PC）和补偿模式，可以根据业务需求选择合适的事务模式。

• 跨框架和跨语言： Seata可以与各种编程语言和框架集成，包括Java、Spring Cloud、Dubbo等，以及Node.js、Python等非Java语言。

Seata 的官方网站（http://seata.io/）提供了详细的文档、博客和源码分析，为用户提供了丰富的资源和支持，帮助开发人员更好地理解和使用分布式事务解决方案。Seata 的开源性质使得它成为解决分布式事务挑战的重要工具之一，广泛应用于云原生和微服务架构中。

3.2 Seata 的架构

Seata 的架构涉及三个重要的角色，它们分别是：

• TC (Transaction Coordinator) - 事务协调者： TC 是 Seata 中的核心组件，负责维护全局事务和分支事务的状态，协调全局事务的提交或回滚。TC通过全局事务的唯一标识来管理多个分支事务，确保它们的状态一致性，并根据协调结果决定是提交还是回滚全局事务。

• TM (Transaction Manager) - 事务管理器： TM 定义了全局事务的范围，它负责启动全局事务、提交或回滚全局事务。TM 与 TC 进行通信，以协调全局事务的状态和最终结果。TM可以是应用程序的一部分，用于启动和管理分布式事务。

• RM (Resource Manager) - 资源管理器： RM 管理分支事务处理的资源，包括数据库、消息队列、缓存等。RM 与 TC 进行通信以注册分支事务、报告分支事务的状态，并根据 TC 的指示来驱动分支事务的提交或回滚。RM 负责协调资源的一致性，以确保全局事务的一致性。

这三个角色的架构图如下：

这三个角色共同协作，构成了 Seata 的分布式事务管理架构。TC 作为协调者负责全局事务的管理，TM 负责事务的启动和控制，RM 负责资源的管理和一致性保障。通过这种分布式事务管理架构，Seata能够有效地管理分布式事务的状态和保证一致性，为分布式系统提供可靠的事务支持。

3.3 Seata 的四种分布式事务解决方案

Seata 提供了四种不同的分布式事务解决方案，以满足不同业务场景的需求。这些解决方案分别是：

1. XA 模式（eXtended Architecture）： XA模式是一种强一致性分阶段事务模式，它允许分布式事务在多个资源管理器（例如数据库）之间进行协调。在XA模式中，事务协调者（TC）协调多个RM（Resource Manager）来确保事务的一致性。虽然XA模式提供了强一致性，但通常会牺牲一定的可用性，并且需要支持XA协议的资源管理器。XA模式不需要业务侵入。

2. TCC 模式（Try-Confirm-Cancel）： TCC模式是一种最终一致性的分阶段事务模式，它要求业务代码显式地定义“尝试”、“确认”和“取消”三个阶段的操作。TCC模式通过在每个参与者（分支事务）上执行这些操作来实现最终一致性。虽然TCC模式具有一定的业务侵入，但它提供了更灵活的事务控制和适应性。

3. AT 模式（Automatic Transaction）： AT模式是一种最终一致性的分阶段事务模式，它无需业务代码显式地定义阶段操作，而是通过自动代理来管理分支事务。AT模式是Seata的默认模式，它提供了最终一致性的分布式事务解决方案，并且无需业务侵入。AT模式适用于大多数业务场景。

4. SAGA 模式： SAGA模式是一种长事务模式，它将分布式事务分解成多个连续的步骤，每个步骤都是一个本地事务。SAGA模式适用于需要跨多个微服务的长时间事务。虽然SAGA模式具有业务侵入，但它提供了更高级别的事务控制和业务流程管理。

这四种分布式事务解决方案使 Seata 能够适应不同的应用场景，从强一致性到最终一致性，从无业务侵入到有业务侵入，满足了多样化的分布式事务需求。根据具体的业务要求和架构设计，开发人员可以选择适当的 Seata 模式来实现分布式事务管理。

四、Seata 服务的部署和集成

4.1 部署 Seata 的 TC 服务

1. 首先我们要下载 seata-server （TC 服务）压缩包，下载地址：http://seata.io/zh-cn/blog/download.html。这里我选择的版本是 1.4.2：
   

2. 将这个压缩包解压到非中文目录下，其目录结构如下：
   

3. 修改conf目录下的registry.conf文件，这里我们选择将 seata-server 服务注册到 Nacos 中：

   registry {# 注册中心类型：file 、nacos 、eureka、redis、zk、consul、etcd3、sofatype = "nacos"nacos {application = "seata-tc-server"serverAddr = "127.0.0.1:8848"group = "DEFAULT_GROUP"namespace = ""cluster = "CD"username = "nacos"password = "nacos"}
   }config {# file、nacos 、apollo、zk、consul、etcd3type = "nacos"nacos {serverAddr = "127.0.0.1:8848"namespace = ""group = "SEATA_GROUP"username = "nacos"password = "nacos"dataId = "seataServer.properties"}
   }
   

4. 在 Nacos 中添加seataServer.properties配置文件。为了让 TC 服务的集群可以共享配置，所以选择了 Nacos 作为统一配置中心。因此服务端配置文件 seataServer.properties 文件需要添加到 Nacos 中。文件内容如下：

   # 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=passwd
   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
   

5. 创建数据库表
   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，需要提前创建好这些表。因此新建一个名为 seata 的数据库，然后创建一张分支事务表和一张全局事务表。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 seata-server 的 bin 目录，运行其中的 seata-server.bat 即可：
   
   启动成功后，可以发现 seata-server默认的端口号是 8091， 并且此时也应该注册到 Nacos 注册中心了。打开浏览器，访问 nacos 的控制台，然后进入服务列表页面，可以看到 seata-tc-server 的信息：
   

4.2 微服务集成 Seata

1. 首先，我们需要在微服务中引入 seata 依赖：

   <dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
   </dependency>
   <dependency><groupId>io.seata</groupId><artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId><version>1.4.2</version>
   </dependency>
   

   注意，引入的依赖版本要和 seata-server 版本匹配。

2. 修改配置文件，需要修改所有微服务的application.yml文件，添加下面的配置：

   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 服务的 registry.conf 中的配置type: nacosnacos: # tcserver-addr: 127.0.0.1:8848namespace: ""group: DEFAULT_GROUPapplication: seata-tc-server # tc服务在nacos中的服务名称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: CD
   

   注意，Seata 客户端获取 TC 服务的集群名称 cluster 是通过 tx-service-group 和 vgroup-mapping 的映射来获取的，即以 tx-service-group 为 key ，以 vgroup-mapping 为 value：
   

3. 完成了上面的所有配置之后，重启这三个微服务，就可以在 seata-server 的控制台中看到如下的日志：

通过这些日志可以发现，seata-server 成功为微服务注册了资源管理器和事务管理器了。