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Seata四种模式详解入门教程

概述

Seata是一套开源的分布式事务解决方案,支持包括AT、TCC、Saga和XA在内的四种模式,旨在解决微服务架构中的分布式事务问题。它通过提供一套完整的事务管理框架,确保了跨多个服务的事务一致性和高性能。这些模式各有优势和局限性,适用于不同的业务场景和需求。

Seata简介
Seata是什么

Seata(Simple Distributed Transaction Access)是一套开源的分布式事务解决方案,它能够帮助开发者在微服务架构中实现高性能的分布式事务。Seata的核心目标是为了解决微服务架构下的分布式事务问题。它支持多种事务模式,包括AT、TCC、Saga和XA,并且提供了一套完整的解决方案,使得开发者可以轻松地使用分布式事务。

Seata的作用

Seata的主要作用在于提供一套统一的分布式事务管理框架,以确保在微服务架构中跨多个服务的事务一致性。在微服务架构下,一个业务操作可能涉及多个服务,而这些服务可能会使用不同的数据库和存储系统。Seata通过提供分布式事务的管理功能,确保这些操作要么全部成功,要么全部失败,从而保证了数据的一致性。

Seata的核心概念

Seata中有几个核心概念,理解这些概念对于使用Seata非常重要。以下是主要的核心概念:

  • Transaction Service:事务服务是Seata的引擎层,负责管理全局事务的状态。它通过注册中心来实现服务的注册和发现,同时管理事务的生命周期。
  • Transaction Log:事务日志是Seata的关键组件之一,它负责存储和管理事务的相关信息。这些信息包括事务的提交和回滚状态,以及未提交的事务的上下文信息。
  • ResourceManager:资源管理器负责管理事务参与方(通常是数据库)的资源。它负责处理事务的准备、提交和回滚操作。
  • Transaction Manager:事务管理器负责管理全局事务,协调各个资源管理器之间的操作。它通过注册中心来实现服务的注册和发现,并管理全局事务的生命周期。
  • TM (Transaction Manager):全局事务管理器,负责启动和提交全局事务。
  • RM (Resource Manager):资源管理器,负责管理参与分布式事务的资源,如数据库。
  • TC (Transaction Coordinator):事务协调器,负责协调全局事务的执行。
Seata四种模式概述
AT模式

AT模式是Seata中最常用的一种模式,它基于数据库的预处理(Prepare)和提交(Commit)机制来实现事务的管理。AT模式的特点是不需要对数据库进行任何侵入性的修改,因为它使用了数据库的预处理机制来实现事务的控制。

AT模式的工作原理

AT模式的工作原理如下:

  1. 启动全局事务:全局事务的发起者(TM)会向事务协调器(TC)发起一个请求,启动一个新的全局事务。
  2. 执行本地操作:事务协调器(TC)将事务的状态更新为“准备阶段”,然后调用本地事务的执行方法(例如SQL操作)。
  3. 记录上下文:在本地事务执行的过程中,Seata会自动记录事务的上下文信息,包括执行的SQL语句、参数、结果等。
  4. 提交或回滚:当所有本地事务执行完毕后,事务协调器(TC)会根据全局事务的状态(提交或回滚)来决定是否提交或回滚本地事务。如果全局事务需要提交,则Seata会将记录的上下文信息应用到数据库中,以完成事务的提交。如果全局事务需要回滚,则Seata会执行回滚操作,撤销已经执行的本地事务。
  5. 清理事务上下文:当全局事务的状态变为“完成”时,Seata会清理掉记录的事务上下文信息,释放资源。

AT模式的优势和局限性

  • 优势
    • 无需侵入性修改:AT模式不需要对数据库进行任何侵入性的修改,因此它可以与现有的数据库系统无缝集成。
    • 自动处理:Seata会自动记录和处理事务的上下文信息,减少了人工干预的需要。
    • 高可用性:由于不需要侵入数据库,因此AT模式具有很高的可用性。
  • 局限性
    • 数据库兼容性:虽然AT模式兼容多种数据库,但仍有一些数据库可能不完全支持,例如某些NoSQL数据库。
    • 性能损耗:由于需要记录和处理事务的上下文信息,因此在某些场景下可能会带来一定的性能损耗。

AT模式的适用场景

  • 微服务架构:当使用微服务架构时,AT模式可以很好地管理跨多个服务的分布式事务。
  • 高并发场景:在高并发场景下,AT模式可以实现高可用性的事务管理。
  • 无需侵入数据库:如果需要与现有的数据库系统无缝集成,且不希望对数据库进行任何侵入性的修改,那么AT模式是一个很好的选择。

示例代码

以下是一个AT模式的示例代码,展示了如何使用Seata来管理分布式事务:

@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;

    @GlobalTransactional(name = "create-order", rollbackFor = Exception.class)
    public void createOrder(Order order) {
        // 本地事务操作
        orderMapper.insert(order);

        // 模拟调用远程服务
        // RemoteService remoteService = new RemoteService();
        // remoteService.invoke();
    }
}

public interface OrderMapper {
    @Update("INSERT INTO order (order_id, user_id, order_amount) VALUES (#{orderId}, #{userId}, #{orderAmount})")
    int insert(Order order);
}
``

在这个示例代码中,`OrderService`类中的`createOrder`方法使用了`@GlobalTransactional`注解来启动一个全局事务。当`createOrder`方法执行时,Seata会自动管理事务的上下文信息,并根据全局事务的状态(提交或回滚)来决定是否提交或回滚本地事务。

## TCC模式
TCC模式是一种两阶段提交的分布式事务模式,它可以确保在分布式系统中多个服务之间事务的一致性。TCC模式的特点是它将每个服务的操作分为三个阶段:Try、Confirm和Cancel。

### TCC模式的工作原理
TCC模式的工作原理如下:

1. **Try阶段**:服务A调用服务B的Try方法,尝试执行本地事务,但不提交。服务B执行本地事务,并返回结果给服务A。
2. **Confirm阶段**:服务A调用服务B的Confirm方法,提交本地事务。服务B执行本地事务的提交操作。
3. **Cancel阶段**:如果在Try阶段失败或超时,服务A调用服务B的Cancel方法,回滚本地事务。服务B执行本地事务的回滚操作。

### TCC模式的优势和局限性
- **优势**:
  - **保证一致性**:TCC模式可以确保分布式系统中多个服务之间事务的一致性。
  - **灵活控制**:TCC模式允许开发者在每个服务中灵活控制事务的执行。
- **局限性**:
  - **开发复杂性**:由于需要在每个服务中实现Try、Confirm和Cancel三个阶段的操作,因此开发复杂性较高。
  - **回滚复杂性**:如果需要回滚事务,需要保证Cancel方法能够正确地回滚本地事务。

### TCC模式的适用场景
- **复杂业务逻辑**:当业务逻辑非常复杂时,例如需要多个服务协同完成一个业务操作,TCC模式可以很好地管理事务的执行。
- **需要灵活控制**:如果需要在每个服务中灵活控制事务的执行,那么TCC模式是一个很好的选择。
- **保证一致性**:如果需要在分布式系统中保证事务的一致性,那么TCC模式是一个很好的选择。

### 示例代码
以下是一个TCC模式的示例代码,展示了如何使用Seata来管理分布式事务:

```java
@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;

    @Transactional
    public boolean createOrder(Order order) {
        // Try阶段
        boolean tryResult = tryCreateOrder(order);
        if (!tryResult) {
            // Try阶段失败,回滚事务
            return false;
        }

        // Confirm阶段
        boolean confirmResult = confirmCreateOrder(order);
        if (!confirmResult) {
            // Confirm阶段失败,回滚事务
            return false;
        }

        return true;
    }

    private boolean tryCreateOrder(Order order) {
        try {
            // 尝试执行本地事务
            orderMapper.insert(order);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            return false;
        }
    }

    private boolean confirmCreateOrder(Order order) {
        try {
            // 提交本地事务
            orderMapper.confirm(order);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            return false;
        }
    }
}

public interface OrderMapper {
    @Insert("INSERT INTO order (order_id, user_id, order_amount) VALUES (#{orderId}, #{userId}, #{orderAmount})")
    int insert(Order order);

    @Update("UPDATE order SET status = 'CONFIRMED' WHERE order_id = #{orderId}")
    int confirm(Order order);
}

在这个示例代码中,OrderService类中的createOrder方法使用了TCC模式来管理分布式事务。当createOrder方法执行时,Seata会自动管理事务的Try、Confirm和Cancel阶段,并根据每个阶段的结果来决定是否提交或回滚事务。

Saga模式

Saga模式是一种补偿型的分布式事务模式,它可以确保在分布式系统中多个服务之间事务的一致性。Saga模式的特点是它将每个服务的操作分为多个阶段,并使用补偿操作来保证事务的一致性。

Saga模式的工作原理

Saga模式的工作原理如下:

  1. 执行本地操作:服务A调用服务B的本地操作,执行本地事务。
  2. 记录补偿操作:在执行本地操作的过程中,Seata会自动记录补偿操作的信息。
  3. 提交或回滚:当所有本地操作执行完毕后,Seata会根据全局事务的状态(提交或回滚)来决定是否提交或回滚事务。如果全局事务需要提交,则Seata会执行补偿操作的提交操作。如果全局事务需要回滚,则Seata会执行补偿操作的回滚操作。
  4. 清理补偿操作:当全局事务的状态变为“完成”时,Seata会清理掉记录的补偿操作信息,释放资源。

Saga模式的优势和局限性

  • 优势
    • 无需侵入性修改:Saga模式不需要对数据库进行任何侵入性的修改,因此它可以与现有的数据库系统无缝集成。
    • 自动处理:Seata会自动记录和处理补偿操作的信息,减少了人工干预的需要。
    • 高可用性:由于不需要侵入数据库,因此Saga模式具有很高的可用性。
  • 局限性
    • 数据库兼容性:虽然Saga模式兼容多种数据库,但仍有一些数据库可能不完全支持,例如某些NoSQL数据库。
    • 性能损耗:由于需要记录和处理补偿操作的信息,因此在某些场景下可能会带来一定的性能损耗。

Saga模式的适用场景

  • 微服务架构:当使用微服务架构时,Saga模式可以很好地管理跨多个服务的分布式事务。
  • 高并发场景:在高并发场景下,Saga模式可以实现高可用性的事务管理。
  • 无需侵入数据库:如果需要与现有的数据库系统无缝集成,且不希望对数据库进行任何侵入性的修改,那么Saga模式是一个很好的选择。

示例代码

以下是一个Saga模式的示例代码,展示了如何使用Seata来管理分布式事务:

@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;

    @Autowired
.
.
.

在这个示例代码中,OrderService类中的createOrder方法使用了Saga模式来管理分布式事务。当createOrder方法执行时,Seata会自动管理事务的执行和补偿操作,并根据全局事务的状态(提交或回滚)来决定是否提交或回滚事务。

XA模式

XA模式是一种经典的分布式事务模式,它可以确保在分布式系统中多个资源之间的事务一致性。XA模式的特点是它使用了两阶段提交协议来管理事务的执行。

XA模式的工作原理

XA模式的工作原理如下:

  1. 全局事务启动:全局事务的发起者(TM)会向事务管理器(TC)发起一个请求,启动一个新的全局事务。
  2. 资源准备:事务管理器(TC)会将全局事务的状态更新为“准备阶段”,然后调用每个资源管理器(RM)的Prepare方法,准备执行本地事务。
  3. 提交或回滚:当所有资源管理器(RM)的Prepare方法执行完毕后,事务管理器(TC)会根据全局事务的状态(提交或回滚)来决定是否提交或回滚事务。如果全局事务需要提交,则事务管理器(TC)会调用每个资源管理器(RM)的Commit方法,提交本地事务。如果全局事务需要回滚,则事务管理器(TC)会调用每个资源管理器(RM)的Rollback方法,回滚本地事务。
  4. 清理资源状态:当全局事务的状态变为“完成”时,事务管理器(TC)会清理掉资源管理器(RM)的状态信息,释放资源。

XA模式的优势和局限性

  • 优势
    • 成熟可靠:XA模式是一种成熟可靠的分布式事务模式,广泛应用于各个领域。
    • 支持多种资源:XA模式可以支持多种资源类型,例如数据库、消息队列等。
  • 局限性
    • 开发复杂性:由于需要实现两阶段提交协议,因此开发复杂性较高。
    • 性能损耗:在某些场景下,XA模式可能会带来一定的性能损耗。

XA模式的适用场景

  • 复杂业务逻辑:当业务逻辑非常复杂时,例如需要多个资源协同完成一个业务操作,XA模式可以很好地管理事务的执行。
  • 多种资源类型:如果需要支持多种资源类型,例如数据库、消息队列等,那么XA模式是一个很好的选择。
  • 成熟可靠:如果需要一种成熟可靠的分布式事务模式,那么XA模式是一个很好的选择。

示例代码

以下是一个XA模式的示例代码,展示了如何使用Seata来管理分布式事务:

@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private DataSource dataSource;

    @Autowired
    private StockService stockService;

    @Transactional
    public boolean createOrder(Order order) {
        try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
            // 设置XA事务
            conn.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_XA);
            // 开始事务
            conn.setAutoCommit(false);
            try {
                // 执行本地操作
                orderMapper.insert(order, conn);
                // 模拟调用远程服务
                boolean stockResult = stockService.decreaseStock(order.getProductId(), order.getQuantity(), conn);
                if (!stockResult) {
                    // 回滚事务
                    conn.rollback();
                    return false;
                }
                // 提交事务
                conn.commit();
                return true;
            } catch (Exception e) {
                // 回滚事务
                conn.rollback();
                return false;
            }
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    public interface OrderMapper {
        @Update("INSERT INTO order (order_id, user_id, order_amount) VALUES (#{orderId}, #{userId}, #{orderAmount})")
        int insert(Order order, Connection conn);
    }

    @Service
    public class StockService {

        @Autowired
        private DataSource dataSource;

        public boolean decreaseStock(Long productId, int quantity, Connection conn) {
            try {
                // 设置XA事务
                conn.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_XA);
                // 开始事务
                conn.setAutoCommit(false);
                try {
                    // 执行本地操作
                    stockMapper.decreaseStock(productId, quantity, conn);
                    // 提交事务
                    conn.commit();
                    return true;
                } catch (Exception e) {
                    // 回滚事务
                    conn.rollback();
                    return false;
                }
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
                return false;
            }
        }

        public interface StockMapper {
            @Update("UPDATE stock SET quantity = quantity - #{quantity} WHERE product_id = #{productId}")
            int decreaseStock(Long productId, int quantity, Connection conn);
        }
    }
}

在这个示例代码中,OrderService类中的createOrder方法使用了XA模式来管理分布式事务。当createOrder方法执行时,Seata会自动管理事务的准备、提交和回滚阶段,并根据全局事务的状态(提交或回滚)来决定是否提交或回滚事务。

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