引言

随着业务量的不断增长，单体架构渐渐扛不住巨大的流量，此时就需要对服务进行 拆分 ，数据库、表做 分库分表 处理。以订单系统为例，也就产生了订单中心、用户中心、库存中心等，由此带来的问题就是业务间相互隔离，每个业务都维护着自己的数据库，数据的交换只能进行 RPC 调用。

当用户再次下单时，需同时对订单库 order、库存库 storage、用户库 account 进行操作，可此时我们只能保证自己本地的数据一致性，无法保证调用其他服务的操作是否成功，所以为了保证整个下单流程的数据一致性，就需要分布式事务介入。

分布式事务方案一览

实现分布式事务的方案比较多，常见的比如基于 XA 协议的 2PC、3PC，基于业务层的 TCC，还有应用消息队列 + 消息表实现的终一致性方案。

• 2PC

基于 XA 协议实现的分布式事务，XA 协议中分为两部分：事务管理器和本地资源管理器。其中本地资源管理器往往由数据库实现，比如 Oracle、MYSQL 这些数据库都实现了 XA 接口，而事务管理器则作为一个全局的调度者。

两阶段提交（2PC），对业务侵⼊很小，它⼤的优势就是对使⽤⽅透明，用户可以像使⽤本地事务⼀样使⽤基于 XA 协议的分布式事务，能够严格保障事务 ACID 特性。

2PC的缺点也是显而易见，它是一个强一致性的同步阻塞协议，事务执⾏过程中需要将所需资源全部锁定，也就是俗称的 刚性事务。所以它比较适⽤于执⾏时间确定的短事务，整体性能比较差。

一旦事务协调者宕机或者发生网络抖动，会让参与者一直处于锁定资源的状态或者只有一部分参与者提交成功，导致数据的不一致。因此，在⾼并发性能⾄上的场景中，基于 XA 协议的分布式事务并不是选择。

• 3PC

三段提交（3PC）是二阶段提交（2PC）的一种改进版本 ，为解决两阶段提交协议的阻塞问题，上边提到两段提交，当协调者崩溃时，参与者不能做出的选择，就会一直保持阻塞锁定资源。

2PC 中只有协调者有超时机制，3PC 在协调者和参与者中都引入了超时机制，协调者出现故障后，参与者就不会一直阻塞。而且在阶段和第二阶段中又插入了一个准备阶段（如下图），保证了在提交阶段之前各参与节点的状态是一致的。

虽然 3PC 用超时机制，解决了协调者故障后参与者的阻塞问题，但与此同时却多了一次网络通信，性能上反而变得更差，也不太推荐。

• TCC

所谓的 TCC 编程模式，也是两阶段提交的一个变种，不同的是 TCC 为在业务层编写代码实现的两阶段提交。TCC 分别指 Try、Confirm、Cancel ，一个业务操作要对应的写这三个方法。

以下单扣库存为例，Try 阶段去占库存，Confirm 阶段则实际扣库存，如果库存扣减失败 Cancel 阶段进行回滚，释放库存。

TCC 不存在资源阻塞的问题，因为每个方法都直接进行事务的提交，一旦出现异常通过则 Cancel 来进行回滚补偿，这也就是常说的补偿性事务。

原本一个方法，现在却需要三个方法来支持，可以看到 TCC 对业务的侵入性很强，而且这种模式并不能很好地被复用，会导致开发量激增。还要考虑到网络波动等原因，为保证请求一定送达都会有重试机制，所以考虑到接口的幂等性。

• 消息事务（终一致性）

消息事务其实就是基于消息中间件的两阶段提交，将本地事务和发消息放在同一个事务里，保证本地操作和发送消息同时成功。

下单扣库存原理图：

• 订单系统向 MQ 发送一条预备扣减库存消息，MQ 保存预备消息并返回成功 ACK
• 接收到预备消息执行成功 ACK，订单系统执行本地下单操作，为防止消息发送成功而本地事务失败，订单系统会实现 MQ 的回调接口，其内不断的检查本地事务是否执行成功，如果失败则 rollback 回滚预备消息；成功则对消息进行终 commit 提交。
• 库存系统消费扣减库存消息，执行本地事务，如果扣减失败，消息会重新投，一旦超出重试次数，则本地表持久化失败消息，并启动定时任务做补偿。

基于消息中间件的两阶段提交方案，通常用在高并发场景下使用，牺牲数据的强一致性换取性能的大幅提升，不过实现这种方式的成本和复杂度是比较高的，还要看实际业务情况。

基于RokectMQ实现终一致性具体实现可参考：订单系统中的数据一致性方案及RocketMQ事务消息详解

分布式事务Seata

Seata 也是从两段提交演变而来的一种分布式事务解决方案，提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 等事务模式。

• XA模式：强一致性分阶段事务模式，牺牲了一定的可用性，无业务侵入
• TCC模式：终一致的分阶段事务模式，有业务侵入
• AT模式：终一致的分阶段事务模式，无业务侵入，也是Seata的默认模式
• SAGA模式：长事务模式，有业务侵入

Seata事务管理中有三个重要的角色：

• TC (Transaction Coordinator) - 事务协调者：维护全局和分支事务的状态，协调全局事务提交或回滚。
• TM (Transaction Manager) - 事务管理器：定义全局事务的范围、开始全局事务、提交或回滚全局事务。
• RM (Resource Manager) - 资源管理器：管理分支事务处理的资源，与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态，并驱动分支事务提交或回滚。

Seata实现原理

（1）XA模式

seata的XA模式做了一些调整，但大体相似：

RM一阶段的工作：

• 注册分支事务到TC
• 执行分支业务sql但不提交
• 报告执行状态到TC

TC二阶段的工作：

• TC检测各分支事务执行状态：如果都成功，通知所有RM提交事务；如果有失败，通知所有RM回滚事务

RM二阶段的工作：

• 接收TC指令，提交或回滚事务

XA模式

【XA模式实现】

Seata的starter已经完成了XA模式的自动装配，实现非常简单，步骤如下：

1、修改application.yml文件，开启XA模式：

seata: data-source-proxy-mode: XA # 开启数据源代理的XA模式
				

					
					

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2、给发起全局事务的入口方法添加@GlobalTransactional注解，

@GlobalTransactional public Long create(Order order) { // 创建订单  orderMapper.insert(order); // 扣余额 ...略  // 扣减库存 ...略  return order.getId(); }
				

					
					

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（2）AT模式

AT模式同样是分阶段提交的事务模型，但缺弥补了XA模型中资源锁定周期过长的缺陷。

阶段一RM的工作：

• 注册分支事务
• 记录undo-log（数据快照）
• 执行业务sql并提交
• 报告事务状态

阶段二提交时RM的工作：

• 删除undo-log即可

阶段二回滚时RM的工作：

• 根据undo-log恢复数据到更新前

AT模式

执行流程如下：

（3）TCC模式

TCC模式与AT模式非常相似，每阶段都是独立事务，不同的是TCC通过人工编码来实现数据恢复。需要实现三个方法：

• Try：资源的检测和预留；
• Confirm：完成资源操作业务；要求 Try 成功 Confirm 一定要能成功。
• Cancel：预留资源释放，可以理解为try的反向操作。

TCC的工作模型图：

TCC模式

【TCC的空回滚和业务悬挂】

当某分支事务的try阶段阻塞时，可能导致全局事务超时而触发二阶段的cancel操作。在未执行try操作时先执行了cancel操作，这时cancel不能做回滚，就是空回滚。

对于已经空回滚的业务，如果以后继续执行try，就永远不可能confirm或cancel，这就是业务悬挂。应当阻止执行空回滚后的try操作，避免悬挂。

（4）Saga模式

Saga模式是SEATA提供的长事务解决方案。也分为两个阶段：

• 一阶段：直接提交本地事务
• 二阶段：成功则什么都不做；失败则通过编写补偿业务来回滚

Saga模式优点：

• 事务参与者可以基于事件驱动实现异步调用，吞吐高
• 一阶段直接提交事务，无锁，性能好
• 不用编写TCC中的三个阶段，实现简单

缺点：

• 软状态持续时间不确定，时效性差
• 没有锁，没有事务隔离，会有脏写

（5）模式对比

参考&感谢

https://www.cnblogs.com/chengxy-nds/p/14046856.html