分布式事务Seata(二) Seata介绍
目录
Seata介绍
Seata(Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture) 是 阿里巴巴开源的分布式事务中间件，以高效并且对业务 0 侵入的方式，解决微服务场景下面临的分布式事务问题，是一套分布式事务解决方案。2019 年 1 月，阿里巴巴中间件团队发起了开源项目 Fescar（Fast & EaSy Commit AndRollback），其愿景是让分布式事务的使用像本地事务的使用一样，简单和高效，并逐步解决开发者们遇到的分布式事务方面的所有难题。
Seata的设计目标是对业务无侵入，因此从业务无侵入的2PC方案着手，在传统2PC的基础上演进。它把一个分布式事务理解成一个包含了若干分支事务的全局事务。全局事务的职责是协调其下管辖的分支事务达成一致，要么一起成功提交，要么一起失败回滚。此外，通常分支事务本身就是一个关系数据库的本地事务。
Seata主要由三个重要组件组成
TC：Transaction Coordinator 事务协调器，管理全局的分支事务的状态，用于全局性事务的提交和回滚。
TM：Transaction Manager 事务管理器，用于开启、提交或者回滚全局事务。
RM：Resource Manager 资源管理器，用于分支事务上的资源管理，向TC注册分支事务，上报分支事务的状态，接受TC的命令来提交或者回滚分支事务。
Seata的执行流程
A服务的TM向TC申请开启一个全局事务，TC就会创建一个全局事务并返回一个唯一的XID
A服务的RM向TC注册分支事务，并及其纳入XID对应全局事务的管辖
A服务执行分支事务，向数据库做操作
A服务开始远程调用B服务，此时XID会在微服务的调用链上传播
B服务的RM向TC注册分支事务，并将其纳入XID对应的全局事务的管辖
B服务执行分支事务，向数据库做操作
全局事务调用链处理完毕，TM根据有无异常向TC发起全局事务的提交或者回滚
TC协调其管辖之下的所有分支事务， 决定是否回滚
Seata实现2PC与传统2PC的差别：
架构层次方面，传统2PC方案的 RM 实际上是在数据库层，RM本质上就是数据库自身，通过XA协议实现，而 Seata的RM是以jar包的形式作为中间件层部署在应用程序这一侧的。
两阶段提交方面，传统2PC无论第二阶段的决议是commit还是rollback，事务性资源的锁都要保持到Phase2完成才释放。而Seata的做法是在Phase1 就将本地事务提交，这样就可以省去Phase2持锁的时间，整体提高效率
Seata设计
解决分布式事务问题，有两个设计初衷
- 对业务无侵入：即减少技术架构上的微服务化所带来的分布式事务问题对业务的侵入
- 高性能：减少分布式事务解决方案所带来的性能消耗
seata中有两种分布式事务实现方案，AT及TCC
- AT模式主要关注多 DB 访问的数据一致性，当然也包括多服务下的多 DB 数据访问一致性问题
- TCC 模式主要关注业务拆分，在按照业务横向扩展资源时，解决微服务间调用的一致性问题
AT模式(业务侵入小)
前提
- 基于支持本地 ACID 事务的关系型数据库。
- Java 应用，通过 JDBC 访问数据库。
整体机制
一阶段：业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交，释放本地锁和连接资源。
二阶段：
- 提交异步化，非常快速地完成。
- 回滚通过一阶段的回滚日志进行反向补偿。
Seata AT模式是基于XA事务演进而来的一个分布式事务中间件，XA是一个基于数据库实现的分布式事务协议，本质上和两阶段提交一样，需要数据库支持，Mysql5.6以上版本支持XA协议，其他数据库如Oracle，DB2也实现了XA接口
Branch就是指的分布式事务中每个独立的本地局部事务
Seata 的 JDBC 数据源代理通过对业务 SQL 的解析，把业务数据在更新前后的数据镜像组织成回滚日志，利用 本地事务 的 ACID 特性，将业务数据的更新和回滚日志的写入在同一个 本地事务 中提交。
这样，可以保证：任何提交的业务数据的更新一定有相应的回滚日志存在
基于这样的机制，分支的本地事务便可以在全局事务的第一阶段提交，并马上释放本地事务锁定的资源
这也是Seata和XA事务的不同之处，两阶段提交往往对资源的锁定需要持续到第二阶段实际的提交或者回滚操作，而有了回滚日志之后，可以在第一阶段释放对资源的锁定，降低了锁范围，提高效率，即使第二阶段发生异常需要回滚，只需找对undolog中对应数据并反解析成sql来达到回滚目的
同时Seata通过代理数据源将业务sql的执行解析成undolog来与业务数据的更新同时入库，达到了对业务无侵入的效果
如果决议是全局提交，此时分支事务此时已经完成提交，不需要同步协调处理（只需要异步清理回滚日志），Phase2 可以非常快速地完成
如果决议是全局回滚，RM 收到协调器发来的回滚请求，通过 XID 和 Branch ID 找到相应的回滚日志记录，通过回滚记录生成反向的更新 SQL 并执行，以完成分支的回滚
TCC(高性能)
seata也针对TCC做了适配兼容，支持TCC事务方案，原理前面已经介绍过，基本思路就是使用侵入业务上的补偿及事务管理器的协调来达到全局事务的一起提交及回滚，详情参考demo回滚
一个分布式的全局事务，整体是 两阶段提交 的模型。全局事务是由若干分支事务组成的，分支事务要满足 两阶段提交 的模型要求，即需要每个分支事务都具备自己的
- 一阶段 prepare 行为
- 二阶段 commit 或 rollback 行为
Spring框架下Transactional的失效
在Spring框架下@Transactional注解来保证单一数据源增删改查的一致性
/**
* @param fromUserName 转账人
* @param toUserName 被转账人
* @param changeSal 转账额度
*/
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void changeSal(String fromUserName,String toUserName,int changeSal) {
bankMapper.updateSal(fromUserName, -1 * changeSal);
bankMapper.updateSal(toUserName, changeSal);
}但是随着业务的不断扩大，用户数在不断变多，几百万几千万用户时数据可以存一个库甚至一个表里。为了解决数据库上的瓶颈，分库是很常见的解决方案，不同用户就可能落在不同的数据库里，原来一个库里的事务操作，现在变成了跨数据库的事务操作。此时@Transactional注解就失效了，这就是跨数据库分布式事务问题
更多的情形是随着业务不断增长，将业务中不同模块服务拆分成微服务后，同时调用多个微服务所产生的
微服务化的银行转账情景往往是这样的，每个系统都对应一个独立的数据源，且可能位于不同机房，同时调用多个系统的服务很难保证同时成功，这就是跨服务分布式事务问题
- 调用交易系统服务创建交易订单；
- 调用支付系统记录支付明细；
- 调用账务系统执行 A 扣钱；
- 调用账务系统执行 B 加钱;