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Seata四种模式资料详解：初学者必读教程

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微服务

概述

本文详细介绍了Seata四种模式：AT模式、TCC模式、Saga模式和XA模式，并解释了每种模式的工作原理、优缺点以及实际应用案例。通过这些内容，读者可以更好地理解和使用Seata，以满足不同场景下的分布式事务需求。文章还提供了每种模式的具体应用场景和代码示例，帮助开发者快速掌握Seata四种模式资料。

Seata简介

Seata的作用

Seata（Simple Distributed Transaction Access Layer）是一个开源的分布式事务解决方案，旨在帮助开发者解决微服务架构下的分布式事务问题。它通过提供一个轻量级的中间件，使得开发者能够快速地在应用中集成分布式事务功能，从而确保跨服务调用时的数据一致性。

Seata主要支持四种分布式事务模式：AT模式、TCC模式、Saga模式和XA模式。通过这些模式，Seata能够满足不同场景下的分布式事务需求，确保在分布式环境中能够实现数据的一致性。

Seata的安装与配置

安装Seata相对简单，通常包括下载、配置和启动三个步骤。以下步骤以Linux环境为例，介绍如何安装和配置Seata。

下载Seata
首先，访问Seata的GitHub仓库，下载稳定版本的Seata。例如：
```
wget https://github.com/seata/seata/releases/download/v1.8.0/seata-server-1.8.0.zip
```
解压缩文件
将下载的文件进行解压缩，得到Seata的安装目录：
```
unzip seata-server-1.8.0.zip
```

配置Seata
进入解压后的目录，找到conf目录下的registry.conf文件，根据需要进行修改。例如，配置Nacos作为注册中心：

registry {
   # file 、nacos 、eureka 、redis 、consul、zookeeper
   type = "nacos"

   nacos {
       application = "seata"
       serverAddr = "localhost"
       namespace = ""
   }
}

启动Seata
进入Seata的安装目录，启动Seata服务：
```
sh bin/st.sh -m run
```

完成以上步骤后，Seata服务就安装并启动成功了。

Seata四种模式概述

Seata提供了四种模式，分别是AT模式、TCC模式、Saga模式和XA模式。每种模式都有其特点和适用场景，下面分别对这四种模式进行简要介绍。

AT模式

AT模式（Automatic Transaction）是Seata中最常用的一种模式。它通过数据库的行级锁定机制来管理事务，能够在不修改应用程序代码的情况下，实现分布式事务的自动管理。AT模式的工作原理是通过代理技术，将SQL操作劫持，生成对应的undo和redo日志，从而实现分布式事务的管理和回滚。

TCC模式

TCC模式（Try-Confirm-Cancel）是一种两阶段提交的模式。它将每个业务操作分为Try、Confirm和Cancel三个阶段。在Try阶段，业务操作执行准备工作，生成事务操作日志，但不会立即提交；在Confirm阶段，提交事务，确保事务的最终一致性；在Cancel阶段，取消事务，确保事务的回滚和一致性。

Saga模式

Saga模式是一种长事务模式，通过将长事务拆分为多个短事务来实现分布式事务的一致性。每个短事务的执行结果将决定后续短事务的操作，从而实现整个长事务的最终一致性。Saga模式的优点在于能够实现复杂的业务逻辑，但仍要求每个短事务能够独立执行。

XA模式

XA模式（Two-Phase Commit Protocol）是传统的分布式事务模式。它通过事务管理器和资源管理器的协调，实现分布式事务的两阶段提交协议。XA模式的优点在于能够支持多种资源类型（如数据库、消息队列等），但其缺点在于性能较低，且要求资源管理器支持XA规范。

AT模式详解与实践

AT模式的工作原理

AT模式的核心思想是通过数据库的行级锁定机制来管理事务。具体工作原理如下：

操作拦截：通过代理技术，将SQL操作劫持，生成对应的undo和redo日志。
事务注册：将事务注册到Seata的事务管理器，生成全局唯一的事务ID。
本地提交：执行本地事务操作，生成undo和redo日志。
全局提交：当所有分支事务成功提交后，事务管理器执行全局提交。
全局回滚：当出现异常时，事务管理器执行全局回滚操作，通过undo日志恢复数据库状态。

AT模式的优缺点

优点

自动管理：无需修改应用程序代码，自动管理分布式事务。
兼容性：兼容多种数据源。
性能：性能较高，适合大多数场景。

缺点

回滚复杂：回滚时需要解析undo日志，可能较为复杂。
事务隔离性：可能存在事务隔离性问题。

AT模式的实际应用案例

下面通过一个实际应用案例来说明AT模式的使用方法。假设我们有一个订单服务，需要更新订单状态和库存，通过AT模式实现分布式事务管理：

// 用于测试的数据库配置
@Configuration
public class DataSourceConfig {
    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
    public DataSource dataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
}

// 订单服务
@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;
    @Autowired
    private StockMapper stockMapper;

    @GlobalTransactional(name = "order-service", rollbackFor = Exception.class)
    public void createOrder(Order order) {
        orderMapper.insert(order);
        stockMapper.decreaseStock(order.getProductId(), order.getCount());
    }
}

// 订单Mapper
@Repository
public interface OrderMapper {
    @Insert("INSERT INTO t_order (user_id, product_id, count) VALUES (#{userId}, #{productId}, #{count})")
    int insert(Order order);
}

// 库存Mapper
@Repository
public interface StockMapper {
    @Update("UPDATE t_stock SET count = count - #{count} WHERE product_id = #{productId}")
    int decreaseStock(@Param("productId") int productId, @Param("count") int count);
}

在这个示例中，OrderService中的createOrder方法被标记为@GlobalTransactional，表示该方法将通过AT模式管理分布式事务。当createOrder方法执行时，Seata会自动拦截SQL操作，生成对应的undo和redo日志，并通过事务管理器管理全局事务。

TCC模式详解与实践

TCC模式的工作原理

TCC模式是一种两阶段提交的模式，通过将每个业务操作分为Try、Confirm和Cancel三个阶段来实现分布式事务的一致性。

Try阶段：业务操作执行准备工作，生成事务操作日志，但不会立即提交。
Confirm阶段：提交事务，确保事务的最终一致性。
Cancel阶段：取消事务，确保事务的回滚和一致性。

TCC模式的优缺点

优点

可控制性：能够精确控制每个阶段的操作。
可靠性：每个阶段的操作可以独立执行，提高事务的可靠性。

缺点

复杂性：需要编写大量的Try、Confirm和Cancel方法。
性能：性能相对较低。

TCC模式的实际应用案例

下面通过一个实际应用案例来说明TCC模式的使用方法。假设我们有一个订单服务，需要更新订单状态和库存，通过TCC模式实现分布式事务管理：

// 用于测试的数据库配置
@Configuration
public class DataSourceConfig {
    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
    public DataSource dataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
}

// 订单服务
@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;
    @Autowired
    private StockMapper stockMapper;

    @Transactional
    public void createOrder(Order order) {
        orderMapper.insert(order);
        stockMapper.decreaseStock(order.getProductId(), order.getCount());
    }
}

// Try阶段
@TransactionService(name = "order-service")
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
    @Override
    @Transactional(ordering = "order-service", action = "Try")
    public void createOrder(Order order) {
        orderMapper.insert(order);
        stockMapper.decreaseStock(order.getProductId(), order.getCount());
    }
}

// Confirm阶段
@TransactionService(name = "order-service")
public class OrderConfirmServiceImpl implements OrderConfirmService {
    @Override
    @Transactional(ordering = "order-service", action = "Confirm")
    public void confirmOrder(Order order) {
        // 确认订单操作
    }
}

// Cancel阶段
@TransactionService(name = "order-service")
public class OrderCancelServiceImpl implements OrderCancelService {
    @Override
    @Transactional(ordering = "order-service", action = "Cancel")
    public void cancelOrder(Order order) {
        // 取消订单操作
    }
}

// 订单Mapper
@Repository
public interface OrderMapper {
    @Insert("INSERT INTO t_order (user_id, product_id, count) VALUES (#{userId}, #{productId}, #{count})")
    int insert(Order order);
}

// 库存Mapper
@Repository
public interface StockMapper {
    @Update("UPDATE t_stock SET count = count - #{count} WHERE product_id = #{productId}")
    int decreaseStock(@Param("productId") int productId, @Param("count") int count);
}

在这个示例中，OrderServiceImpl中的createOrder方法被标记为Try阶段，表示该方法将执行准备工作。OrderConfirmServiceImpl中的confirmOrder方法被标记为Confirm阶段，表示该方法将提交事务。OrderCancelServiceImpl中的cancelOrder方法被标记为Cancel阶段，表示该方法将取消事务。

Saga模式详解与实践

Saga模式的工作原理

Saga模式是一种长事务模式，通过将长事务拆分为多个短事务来实现分布式事务的一致性。

拆分事务：将长事务拆分为多个短事务。
短事务执行：每个短事务执行相应的操作。
补偿操作：通过补偿操作确保事务的最终一致性。

Saga模式的优缺点

优点

灵活性：能够实现复杂的业务逻辑。
独立性：每个短事务可以独立执行。

缺点

复杂性：需要编写大量的补偿逻辑。
性能：性能相对较低。

Saga模式的实际应用案例

下面通过一个实际应用案例来说明Saga模式的使用方法。假设我们有一个订单服务，需要更新订单状态和库存，通过Saga模式实现分布式事务管理：

// 用于测试的数据库配置
@Configuration
public class DataSourceConfig {
    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
    public DataSource dataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
}

// 订单服务
@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;
    @Autowired
    private StockMapper stockMapper;

    public void createOrder(Order order) {
        try {
            orderMapper.insert(order);
            stockMapper.decreaseStock(order.getProductId(), order.getCount());
        } catch (Exception e) {
            // 补偿操作
            orderMapper.rollback(order);
            stockMapper.rollback(order.getProductId(), order.getCount());
        }
    }
}

// 订单Mapper
@Repository
public interface OrderMapper {
    @Insert("INSERT INTO t_order (user_id, product_id, count) VALUES (#{userId}, #{productId}, #{count})")
    int insert(Order order);

    @Update("DELETE FROM t_order WHERE order_id = #{orderId}")
    int rollback(Order order);
}

// 库存Mapper
@Repository
public interface StockMapper {
    @Update("UPDATE t_stock SET count = count - #{count} WHERE product_id = #{productId}")
    int decreaseStock(@Param("productId") int productId, @Param("count") int count);

    @Update("UPDATE t_stock SET count = count + #{count} WHERE product_id = #{productId}")
    int rollback(@Param("productId") int productId, @Param("count") int count);
}

在这个示例中，OrderService中的createOrder方法将订单和库存的更新拆分为两个短事务。当出现异常时，通过补偿操作回滚订单和库存的状态，确保事务的最终一致性。

XA模式详解与实践

XA模式的工作原理

XA模式是传统的分布式事务模式，通过事务管理器和资源管理器的协调，实现分布式事务的两阶段提交协议。

准备工作：事务管理器发送Prepare请求到资源管理器。
提交阶段：事务管理器发送Commit请求到资源管理器。
回滚阶段：事务管理器发送Rollback请求到资源管理器。

XA模式的优缺点

优点

支持多种资源：能够支持多种资源类型（如数据库、消息队列等）。
可靠性：通过两阶段提交协议确保事务的一致性。

缺点

性能：性能较低，不适合高并发场景。
复杂性：需要资源管理器支持XA规范。

XA模式的实际应用案例

下面通过一个实际应用案例来说明XA模式的使用方法。假设我们有一个订单服务，需要更新订单状态和库存，通过XA模式实现分布式事务管理：

// 用于测试的数据库配置
@Configuration
public class DataSourceConfig {
    @Bean(destroyMethod = "close")
    public DataSource xaDataSource() throws SQLException {
        XADataSource xaDataSource = new com.mchange.v2.c3p0.XADataSourceConfig();
        xaDataSource.setUser("root");
        xaDataSource.setPassword("password");
        xaDataSource.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb");
        xaDataSource.setDriverClass("com.mysql.jdbc.Driver");
        return xaDataSource;
    }

    @Bean
    public DataSourceTransactionManager transactionManager() throws SQLException {
        return new DataSourceTransactionManager(xaDataSource());
    }
}

// 订单服务
@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;
    @Autowired
    private StockMapper stockMapper;

    @Transactional
    public void createOrder(Order order) {
        orderMapper.insert(order);
        stockMapper.decreaseStock(order.getProductId(), order.getCount());
    }
}

// 订单Mapper
@Repository
public interface OrderMapper {
    @Insert("INSERT INTO t_order (user_id, product_id, count) VALUES (#{userId}, #{productId}, #{count})")
    int insert(Order order);
}

// 库存Mapper
@Repository
public interface StockMapper {
    @Update("UPDATE t_stock SET count = count - #{count} WHERE product_id = #{productId}")
    int decreaseStock(@Param("productId") int productId, @Param("count") int count);
}

在这个示例中，OrderService中的createOrder方法被标记为@Transactional，表示该方法将通过XA模式管理分布式事务。当createOrder方法执行时，事务管理器通过两阶段提交协议实现全局事务的管理和提交。

通过以上内容，我们详细介绍了Seata的四种模式，包括AT模式、TCC模式、Saga模式和XA模式。每种模式都有其特点和适用场景，可以根据实际需求选择合适的模式。希望这篇文章能够帮助读者更好地理解和使用Seata。

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