Seata四种模式详解与入门教程
Seata提供了一个易于使用的分布式事务框架，支持微服务架构下的事务管理。Seata支持四种不同的事务模式：AT模式、TCC模式、SAGA模式和XA模式，每种模式有其特定的工作原理和适用场景。这些模式帮助开发者在处理复杂的分布式事务时更加得心应手。
Seata简介Seata是一个开源的分布式事务解决方案，旨在提供一个易于使用的分布式事务框架，以支持微服务架构下的分布式事务管理。Seata的目标是帮助开发者构建可靠且一致的分布式应用。
Seata的基本概念在Seata中，主要有以下三个角色：
- TM（Transaction Manager）：事务管理器，控制全局事务的生命周期。它可以开始一个新的全局事务，提交或回滚事务。
- RM（Resource Manager）：资源管理器，管理分支事务的执行。一个RM实例通常与一个数据库或服务相关联，负责管理该资源的事务状态。
- TC（Transaction Coordination）：事务协调器，负责维护全局事务的运行状态。TC通过调用TM提供的接口来控制全局事务的提交或回滚，并通过与各个RM进行通信来管理分支事务。
Seata的作用在于提供一套分布式事务解决方案，帮助企业开发者在微服务架构中实现一致性的事务管理。它广泛应用于以下场景：
- 跨服务的事务管理：当一个业务逻辑涉及多个服务时，Seata可以帮助实现这些服务之间的事务一致性。
- 数据库事务：对于连接到不同数据库的微服务，Seata可以确保这些数据库之间的事务一致性。
- 混合事务：当业务逻辑需要同时处理SQL和消息队列等异步操作时，Seata可以保证这些操作的事务一致性。
Seata简化了分布式事务的实现，使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现，而无需关心底层事务的具体实现细节。
Seata四种模式概述Seata支持四种不同的事务模式：AT模式、TCC模式、SAGA模式和XA模式。每种模式都有其特定的工作原理和适用场景。
AT模式AT模式的工作原理
AT（Automatic Transaction）模式是Seata中最常用的一种模式，它通过数据库的Undo Log来实现分布式事务的补偿。具体来说，AT模式的工作流程如下：
- 全局事务开始：当全局事务开始时，TM会向TC发送一个全局事务的开始请求。TC会返回一个全局事务ID（XID），表示这个全局事务的唯一标识。
- 资源加入：RM会在本地事务中设置XID，将自己注册到TM中，并获取到全局事务ID。
- 事务提交检查：当参与方的本地事务提交时，RM会将本地事务的提交信息上报给TC。TC会检查所有参与方的提交状态。
- 全局提交：如果所有参与方都成功提交，TC会通知所有RM进行全局提交。RM会清除本地事务的XID，并提交本地事务。
- 全局回滚：如果某个参与方提交失败，TC会通知所有参与方进行全局回滚。RM会从Undo Log中恢复原始状态，并执行回滚操作。
AT模式的使用场景
AT模式适用于大多数传统的事务场景，特别是那些使用关系型数据库的应用。例如，当一个微服务需要操作多个数据库时，可以使用AT模式来确保这些数据库之间的事务一致性。
TCC模式TCC模式的工作原理
TCC（Try-Confirm-Cancel）模式是一种两阶段提交的事务模式，它将事务的执行分为Try、Confirm和Cancel三个阶段。具体来说，TCC模式的工作流程如下：
- 全局事务开始：当全局事务开始时，TM会向TC发送一个全局事务的开始请求。TC会返回一个全局事务ID（XID），表示这个全局事务的唯一标识。
- Try阶段：在Try阶段，服务会尝试执行本地事务并预留资源。如果Try阶段成功，服务会返回成功状态；如果Try阶段失败，服务会返回失败状态。
- 资源加入：RM会在本地事务中设置XID，将自己注册到TM中，并获取到全局事务ID。
- 事务提交检查：当Try阶段成功时，TM会向TC发送一个全局事务的提交请求。TC会检查所有服务的Try阶段状态。
- Confirm阶段：如果所有服务的Try阶段都成功，TM会通知所有服务进行Confirm操作。Confirm阶段将完成本地事务的提交。
- Cancel阶段：如果任何服务的Try阶段失败，TM会通知所有服务进行Cancel操作。Cancel阶段将回滚本地事务。
TCC模式的使用场景
TCC模式适用于那些需要严格控制资源预留的应用场景。例如，当一个微服务需要操作多个第三方服务时，可以使用TCC模式来确保这些服务之间的事务一致性。TCC模式也可以适用于那些需要实现业务逻辑的复杂操作的应用场景。
示例代码
// TCC模式的示例代码
public class OrderService {
@Autowired
private OrderRepository orderRepository;
public boolean tryCreateOrder(Order order) {
// 尝试创建订单
Order savedOrder = orderRepository.save(order);
return savedOrder != null;
}
public void confirmCreateOrder(Order order) {
// 确认订单创建
orderRepository.confirmOrder(order.getId());
}
public void cancelCreateOrder(Order order) {
// 取消订单创建
orderRepository.cancelOrder(order.getId());
}
}
public class StockService {
@Autowired
private StockRepository stockRepository;
public boolean tryDeductStock(Stock stock) {
// 尝试扣减库存
Stock savedStock = stockRepository.save(stock);
return savedStock != null;
}
public void confirmDeductStock(Stock stock) {
// 确认库存扣减
stockRepository.confirmDeduct(stock.getId());
}
public void cancelDeductStock(Stock stock) {
// 取消库存扣减
stockRepository.cancelDeduct(stock.getId());
}
}SAGA模式的工作原理
SAGA模式是一种基于消息队列的分布式事务模式。它通过将事务的执行过程拆分成一系列本地事务，并通过消息队列来协调这些本地事务的执行。具体来说，SAGA模式的工作流程如下：
- 全局事务开始：当全局事务开始时，TM会向TC发送一个全局事务的开始请求。TC会返回一个全局事务ID（XID），表示这个全局事务的唯一标识。
- 资源加入：RM会在本地事务中设置XID，将自己注册到TM中，并获取到全局事务ID。
- 事务提交检查：当参与方的本地事务提交时，RM会将本地事务的提交信息上报给TC。TC会检查所有参与方的提交状态。
- 全局提交：如果所有参与方都成功提交，TC会通知所有RM进行全局提交。RM会清除本地事务的XID，并提交本地事务。
- 全局回滚：如果某个参与方提交失败，TC会通知所有参与方进行全局回滚。RM会通过消息队列来协调回滚操作，确保回滚操作的顺序性和一致性。
SAGA模式的使用场景
SAGA模式适用于那些需要实现复杂业务逻辑的应用场景。例如，当一个微服务需要操作多个异步服务时，可以使用SAGA模式来确保这些服务之间的事务一致性。
示例代码
// SAGA模式的示例代码
public class OrderService {
@Autowired
private OrderRepository orderRepository;
@Autowired
private StockService stockService;
public void orderService() {
// 创建订单
Order savedOrder = orderRepository.save(order);
// 调用库存服务扣减库存
stockService.deductStock(order.getProduct().getId(), order.getQuantity());
}
}
public class StockService {
@Autowired
private StockRepository stockRepository;
@Async
public void deductStock(long productId, int quantity) {
// 扣减库存
Stock stock = stockRepository.findByProductId(productId);
if (stock == null || stock.getQuantity() < quantity) {
throw new RuntimeException("库存不足");
}
stock.setQuantity(stock.getQuantity() - quantity);
stockRepository.save(stock);
}
}XA模式的工作原理
XA模式是一种传统的分布式事务模式，它通过XA协议来协调分布式事务的执行。具体来说，XA模式的工作流程如下：
- 全局事务开始：当全局事务开始时，TM会向TC发送一个全局事务的开始请求。TC会返回一个全局事务ID（XID），表示这个全局事务的唯一标识。
- 资源加入：RM会在本地事务中设置XID，将自己注册到TM中，并获取到全局事务ID。
- 事务提交检查：当参与方的本地事务提交时，RM会将本地事务的提交信息上报给TC。TC会检查所有参与方的提交状态。
- 全局提交：如果所有参与方都成功提交，TC会通知所有RM进行全局提交。RM会清除本地事务的XID，并提交本地事务。
- 全局回滚：如果某个参与方提交失败，TC会通知所有参与方进行全局回滚。RM会通过XA协议来协调回滚操作，确保回滚操作的顺序性和一致性。
XA模式的使用场景
XA模式适用于那些需要实现严格一致性的应用场景。例如，当一个微服务需要操作多个数据库时，可以使用XA模式来确保这些数据库之间的事务一致性。XA模式也可以适用于那些需要实现业务逻辑的复杂操作的应用场景。
示例代码
// XA模式的示例代码
public class OrderService {
@Autowired
private DataSource db1;
@Autowired
private DataSource db2;
public void orderService() {
// 开始全局事务
UserTransaction utx = (UserTransaction) new InitialContext().lookup("java:comp/UserTransaction");
utx.begin();
// 创建订单
Connection conn1 = db1.getConnection();
try (PreparedStatement ps1 = conn1.prepareStatement("INSERT INTO order (user_id, product_id, quantity) VALUES (?, ?, ?)")) {
ps1.setLong(1, 1L);
ps1.setLong(2, 1L);
ps1.setInt(3, 1);
ps1.executeUpdate();
}
conn1.commit();
// 扣减库存
Connection conn2 = db2.getConnection();
try (PreparedStatement ps2 = conn2.prepareStatement("UPDATE stock SET quantity = quantity - ? WHERE product_id = ?")) {
ps2.setInt(1, 1);
ps2.setLong(2, 1L);
ps2.executeUpdate();
}
conn2.commit();
// 提交全局事务
utx.commit();
}
}AT模式通过数据库的Undo Log来实现分布式事务的补偿。具体来说，AT模式的工作流程如下：
- 全局事务开始：当全局事务开始时，TM会向TC发送一个全局事务的开始请求。TC会返回一个全局事务ID（XID），表示这个全局事务的唯一标识。
- 资源加入：RM会在本地事务中设置XID，将自己注册到TM中，并获取到全局事务ID。
- 事务提交检查：当参与方的本地事务提交时，RM会将本地事务的提交信息上报给TC。TC会检查所有参与方的提交状态。
- 全局提交：如果所有参与方都成功提交，TC会通知所有RM进行全局提交。RM会清除本地事务的XID，并提交本地事务。
- 全局回滚：如果某个参与方提交失败，TC会通知所有参与方进行全局回滚。RM会从Undo Log中恢复原始状态，并执行回滚操作。
在AT模式中，每个数据库都有一个Undo Log，用来记录事务的变更操作。当事务需要回滚时，RM会从Undo Log中读取变更记录，并执行反向操作来恢复事务的初始状态。这种机制使得AT模式能够很好地支持多种数据库，并且不需要对数据库进行任何特殊的配置。
AT模式的使用场景AT模式适用于大多数传统的事务场景，特别是那些使用关系型数据库的应用。例如，当一个微服务需要操作多个数据库时，可以使用AT模式来确保这些数据库之间的事务一致性。
示例代码
假设我们有两个数据库表order和stock，我们需要在一个全局事务中完成订单的创建和库存的扣减。下面是一个简单的示例代码：
-- 创建订单表
CREATE TABLE `order` (
`id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单ID',
`user_id` BIGINT(20) NOT NULL COMMENT '用户ID',
`product_id` BIGINT(20) NOT NULL COMMENT '商品ID',
`quantity` INT(11) NOT NULL COMMENT '数量',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='订单表';
-- 创建库存表
CREATE TABLE `stock` (
`id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '库存ID',
`product_id` BIGINT(20) NOT NULL COMMENT '商品ID',
`quantity` INT(11) NOT NULL COMMENT '数量',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='库存表';// 创建库存扣减的Java代码
public class StockService {
@Transactional
public void deductStock(long productId, int quantity) {
Stock stock = stockMapper.selectByProductId(productId);
if (stock != null && stock.getQuantity() >= quantity) {
stock.setQuantity(stock.getQuantity() - quantity);
stockMapper.updateStock(stock);
} else {
throw new RuntimeException("库存不足");
}
}
}
// 创建订单创建的Java代码
public class OrderService {
@Transactional
public void createOrder(long userId, long productId, int quantity) {
Order order = new Order();
order.setUserId(userId);
order.setProductId(productId);
order.setQuantity(quantity);
orderMapper.insert(order);
stockService.deductStock(productId, quantity);
}
}在这个示例中，我们使用了Spring的@Transactional注解来开启全局事务。当createOrder方法执行时，会创建一个新的订单，并调用deductStock方法来扣减库存。如果任何一步操作失败，全局事务将会被回滚，确保订单创建和库存扣减的原子性。
TCC模式是一种两阶段提交的事务模式，它将事务的执行分为Try、Confirm和Cancel三个阶段。具体来说，TCC模式的工作流程如下：
- 全局事务开始：当全局事务开始时，TM会向TC发送一个全局事务的开始请求。TC会返回一个全局事务ID（XID），表示这个全局事务的唯一标识。
- Try阶段：在Try阶段，服务会尝试执行本地事务并预留资源。如果Try阶段成功，服务会返回成功状态；如果Try阶段失败，服务会返回失败状态。
- 资源加入：RM会在本地事务中设置XID，将自己注册到TM中，并获取到全局事务ID。
- 事务提交检查：当Try阶段成功时，TM会向TC发送一个全局事务的提交请求。TC会检查所有服务的Try阶段状态。
- Confirm阶段：如果所有服务的Try阶段都成功，TM会通知所有服务进行Confirm操作。Confirm阶段将完成本地事务的提交。
- Cancel阶段：如果任何服务的Try阶段失败，TM会通知所有服务进行Cancel操作。Cancel阶段将回滚本地事务。
在TCC模式中，每个服务都需要实现Try、Confirm和Cancel三个方法。Try阶段会尝试执行本地事务并预留资源，但不会真正提交事务。Confirm阶段会确认本地事务的提交，而Cancel阶段会取消本地事务的执行。这种设计使得TCC模式能够更好地支持复杂业务逻辑，并且可以在某些情况下实现更细粒度的事务控制。
TCC模式的使用场景TCC模式适用于那些需要严格控制资源预留的应用场景。例如，当一个微服务需要操作多个第三方服务时，可以使用TCC模式来确保这些服务之间的事务一致性。TCC模式也可以适用于那些需要实现业务逻辑的复杂操作的应用场景。
示例代码
假设我们有两个微服务OrderService和StockService，我们需要在一个全局事务中完成订单的创建和库存的扣减。下面是一个简单的示例代码：
// 创建订单服务
public class OrderService {
@Autowired
private OrderRepository orderRepository;
public boolean tryCreateOrder(Order order) {
// 尝试创建订单
Order savedOrder = orderRepository.save(order);
return savedOrder != null;
}
public void confirmCreateOrder(Order order) {
// 确认订单创建
orderRepository.confirmOrder(order.getId());
}
public void cancelCreateOrder(Order order) {
// 取消订单创建
orderRepository.cancelOrder(order.getId());
}
}
// 创建库存服务
public class StockService {
@Autowired
private StockRepository stockRepository;
public boolean tryDeductStock(Stock stock) {
// 尝试扣减库存
Stock savedStock = stockRepository.save(stock);
return savedStock != null;
}
public void confirmDeductStock(Stock stock) {
// 确认库存扣减
stockRepository.confirmDeduct(stock.getId());
}
public void cancelDeductStock(Stock stock) {
// 取消库存扣减
stockRepository.cancelDeduct(stock.getId());
}
}在这个示例中，我们首先定义了OrderService和StockService两个服务，它们分别负责订单的创建和库存的扣减。在OrderService中，我们定义了tryCreateOrder、confirmCreateOrder和cancelCreateOrder三个方法，用来实现Try、Confirm和Cancel三个阶段的操作。同样，在StockService中，我们定义了tryDeductStock、confirmDeductStock和cancelDeductStock三个方法，用来实现Try、Confirm和Cancel三个阶段的操作。
当全局事务开始时，OrderService会调用tryCreateOrder方法来尝试创建订单，并检查Try阶段是否成功。如果Try阶段成功，则会调用confirmCreateOrder方法来确认订单的创建。如果Try阶段失败，则会抛出异常，导致全局事务回滚。
同样地，当全局事务开始时，StockService会调用tryDeductStock方法来尝试扣减库存，并检查Try阶段是否成功。如果Try阶段成功，则会调用confirmDeductStock方法来确认库存的扣减。如果Try阶段失败，则会抛出异常，导致全局事务回滚。
通过这种方式，TCC模式可以实现更加严格的资源预留控制，并且可以在某些情况下实现更细粒度的事务控制。
SAGA模式详解 SAGA模式的工作原理SAGA模式是一种基于消息队列的分布式事务模式。它通过将事务的执行过程拆分成一系列本地事务，并通过消息队列来协调这些本地事务的执行。具体来说，SAGA模式的工作流程如下：
- 全局事务开始：当全局事务开始时，TM会向TC发送一个全局事务的开始请求。TC会返回一个全局事务ID（XID），表示这个全局事务的唯一标识。
- 资源加入：RM会在本地事务中设置XID，将自己注册到TM中，并获取到全局事务ID。
- 事务提交检查：当参与方的本地事务提交时，RM会将本地事务的提交信息上报给TC。TC会检查所有参与方的提交状态。
- 全局提交：如果所有参与方都成功提交，TC会通知所有RM进行全局提交。RM会清除本地事务的XID，并提交本地事务。
- 全局回滚：如果某个参与方提交失败，TC会通知所有参与方进行全局回滚。RM会通过消息队列来协调回滚操作，确保回滚操作的顺序性和一致性。
在SAGA模式中，事务的执行过程被拆分成一系列本地事务，并通过消息队列来协调这些本地事务的执行。每个本地事务都会执行一个具体的业务操作，并通过消息队列来协调这些操作的顺序性。当全局事务提交时，所有本地事务都会被提交。当全局事务回滚时，所有本地事务都会被回滚。这种设计使得SAGA模式可以更好地支持复杂业务逻辑，并且可以在某些情况下实现更细粒度的事务控制。
SAGA模式的使用场景SAGA模式适用于那些需要实现复杂业务逻辑的应用场景。例如，当一个微服务需要操作多个异步服务时，可以使用SAGA模式来确保这些服务之间的事务一致性。
示例代码
假设我们有两个微服务OrderService和StockService，我们需要在一个全局事务中完成订单的创建和库存的扣减。下面是一个简单的示例代码：
// 创建订单服务
public class OrderService {
@Autowired
private OrderRepository orderRepository;
@Autowired
private StockService stockService;
public void orderService() {
// 创建订单
Order savedOrder = orderRepository.save(order);
// 调用库存服务扣减库存
stockService.deductStock(order.getProduct().getId(), order.getQuantity());
}
}
// 创建库存服务
public class StockService {
@Autowired
private StockRepository stockRepository;
@Async
public void deductStock(long productId, int quantity) {
// 扣减库存
Stock stock = stockRepository.findByProductId(productId);
if (stock == null || stock.getQuantity() < quantity) {
throw new RuntimeException("库存不足");
}
stock.setQuantity(stock.getQuantity() - quantity);
stockRepository.save(stock);
}
}在这个示例中，我们首先定义了OrderService和StockService两个服务，它们分别负责订单的创建和库存的扣减。在OrderService中，我们定义了orderService方法，用来创建订单并调用库存服务扣减库存。在StockService中，我们定义了deductStock方法，用来扣减库存。
当全局事务开始时，OrderService会调用orderService方法来创建订单，并调用库存服务扣减库存。由于库存服务是异步的，所以当库存服务扣减库存时，订单服务会通过消息队列来协调这些操作的顺序性。当全局事务提交时，所有本地事务都会被提交。当全局事务回滚时，所有本地事务都会被回滚。
通过这种方式，SAGA模式可以实现更细粒度的事务控制，并且可以在某些情况下实现更复杂的业务逻辑。
XA模式详解 XA模式的工作原理XA模式是一种传统的分布式事务模式，它通过XA协议来协调分布式事务的执行。具体来说，XA模式的工作流程如下：
- 全局事务开始：当全局事务开始时，TM会向TC发送一个全局事务的开始请求。TC会返回一个全局事务ID（XID），表示这个全局事务的唯一标识。
- 资源加入：RM会在本地事务中设置XID，将自己注册到TM中，并获取到全局事务ID。
- 事务提交检查：当参与方的本地事务提交时，RM会将本地事务的提交信息上报给TC。TC会检查所有参与方的提交状态。
- 全局提交：如果所有参与方都成功提交，TC会通知所有RM进行全局提交。RM会清除本地事务的XID，并提交本地事务。
- 全局回滚：如果某个参与方提交失败，TC会通知所有参与方进行全局回滚。RM会通过XA协议来协调回滚操作，确保回滚操作的顺序性和一致性。
在XA模式中，每个数据库都有一个RM，用来管理本地事务的执行。当全局事务开始时，TM会向所有RM发送一个全局事务的开始请求。RM会设置本地事务的XID，并将自己注册到TM中。当参与方的本地事务提交时，RM会将本地事务的提交信息上报给TC。TC会检查所有参与方的提交状态，并决定全局事务的提交或回滚。当全局事务提交时，所有RM都会进行全局提交，并清除本地事务的XID。当全局事务回滚时，所有RM都会进行全局回滚，并清除本地事务的XID。
XA模式的使用场景XA模式适用于那些需要实现严格一致性的应用场景。例如，当一个微服务需要操作多个数据库时，可以使用XA模式来确保这些数据库之间的事务一致性。XA模式也可以适用于那些需要实现业务逻辑的复杂操作的应用场景。
示例代码
假设我们有两个数据库db1和db2，我们需要在一个全局事务中完成订单的创建和库存的扣减。下面是一个简单的示例代码：
public class OrderService {
@Autowired
private DataSource db1;
@Autowired
private DataSource db2;
public void orderService() {
// 开始全局事务
UserTransaction utx = (UserTransaction) new InitialContext().lookup("java:comp/UserTransaction");
utx.begin();
// 创建订单
Connection conn1 = db1.getConnection();
try (PreparedStatement ps1 = conn1.prepareStatement("INSERT INTO order (user_id, product_id, quantity) VALUES (?, ?, ?)")) {
ps1.setLong(1, 1L);
ps1.setLong(2, 1L);
ps1.setInt(3, 1);
ps1.executeUpdate();
}
conn1.commit();
// 扣减库存
Connection conn2 = db2.getConnection();
try (PreparedStatement ps2 = conn2.prepareStatement("UPDATE stock SET quantity = quantity - ? WHERE product_id = ?")) {
ps2.setInt(1, 1);
ps2.setLong(2, 1L);
ps2.executeUpdate();
}
conn2.commit();
// 提交全局事务
utx.commit();
}
}在这个示例中，我们首先定义了orderService方法，用来创建订单和扣减库存。在orderService方法中，我们首先通过JNDI获取到全局事务的UserTransaction对象，并开始全局事务。然后，我们分别通过两个数据库连接来创建订单和扣减库存。当创建订单和扣减库存完成后，我们提交全局事务，确保两个操作的原子性。
通过这种方式，XA模式可以实现更严格的事务控制，并且可以在某些情况下实现更复杂的业务逻辑。
结语通过上述对Seata四种模式的介绍和示例代码的演示，我们希望能够帮助读者更好地理解Seata的工作原理和应用场景。Seata为分布式系统提供了一种强大的事务管理解决方案，使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现，而无需关心底层事务的具体实现细节。希望读者能够结合实际业务场景，灵活运用Seata的各种模式，构建可靠的分布式系统。
推荐编程学习网站：
共同学习，写下你的评论
评论加载中...
作者其他优质文章
