微服务的分布式事务解决方案

微服务的分布式事务解决方案

• 1、分布式事务的理论模型
• • [1.1、X/Open 分布式事务模型](#1.1、X/Open 分布式事务模型)
  • 1.2、两阶段提交协议
  • 1.3、三阶段提交协议
• 2、分布式事务常见解决方案
• • 2.1、TCC补偿型方案
  • 2.2、基于可靠性消息的最终一致性方案
  • 2.3、最大努力通知型方案
• [3、分布式事务中间件 Seata](#3、分布式事务中间件 Seata)
• • [3.1、AT 模式](#3.1、AT 模式)
  • [3.2、Saga 模式](#3.2、Saga 模式)

说起微服务的架构，分布式事务是一道绕不开的话题。本文将从分布式事务的理论模型、分布式事务的常见解决方案、分布式事务中间件 Seata的两个常用模式展开说说分布式事务。

1、分布式事务的理论模型

两阶段提交协议、三阶段提交 ，作为 XA 协议解决分布式数据一致性问题的基本原理。

1.1、X/Open 分布式事务模型

X/Open DTP 是 X/Open 定义的一套分布式事务标准，该标准使用两阶段提交来保证分布式事务的完整性。

X/Open DTP 中包含三种角色

• ① Application（AP）：指应用程序。
• ② Resource Manager（RM）：指资源管理器，比如数据库。
• ③ Transaction Manager（TM）：指事务管理器，事务协调者，负责协调和管理事务，提供AP编程接口或管理RM.

1.2、两阶段提交协议

两阶段提交协议的执行流程：

• ① 准备阶段：TM 通知 RM 准备分支事务，记录事务日志，并告知 TM 的准备结果。
• ② 提交/回滚阶段：
  • 如果所有的 RM 在准备阶段都明确返回成功，则 TM 向所有的 RM 发起事务提交指令，完成数据变更。
  • 反之，如果任何一个 RM 明确返回失败，则 TM 会向所有 RM 发送事务回滚指令。

两阶段提交的缺点：

• ① 同步阻塞：

  • 所有参与的 RM 都是事务阻塞型，对于任何一次指令都必须有明确的响应，才能继续进行下一步。
  • 否则会处于阻塞状态，占用的资源一直被锁定。

• ② 过于保守：任何一个节点失败都会导致数据回滚。

• ③ TM 的单点故障：如果 TM 在第二阶段出现故障，那其他参与的RM 会一直处于锁定状态。

• ④ "脑裂" 导致数据不一致问题：第二阶段中 TM 向所有的 RM 发送 commit 请求后，发生局部网络异常，导致只要一部分 RM 接收到 commit 请求，进而执行了 commit 操作。另一部分 RM 未收到 commit 请求，从而事务无法提交，导致数据不一致问题发生。

1.3、三阶段提交协议

**三阶段提交协议执行流程**如下：

• ① CanCommit（询问阶段）：TM 向 RM 发送事务执行请求，询问是否可以完成指令，RM 只需要回答是或者不是即可，不需要做真正的事务操作，该阶段会有超时中止机制。

• ② PreCommit（准备阶段）：TM 会根据所有 RM 的反馈结果决定是否继续执行。

  • 如果在 CanCommit 阶段所有 RM 都返回可以执行操作，则 TM 会向所有 RM 发送 PreCommit 请求，所有 RM 收到请求后写 redo 和 undo 日志 ，执行事务操作但不提交事务，然后返回 ACK 响应等待 TM 的下一步通知。
  • 如果在 CanCommit 阶段，任意 RM 返回不能执行操作的结果，那 TM 会向所有参与者发送事务中断请求。

• ③ DoCommit（提交或回滚阶段）：该阶段根据 PreCommit 阶段执行的结果，来决定 DoCommit 的执行方式。

  • 如果每个 RM 在 PreCommit 阶段都返回成功，那么 TM 会向所有 RM 发起事务提交指令。
  • 如果任何一个 RM 返回失败，那么 TM 会发起中止指令来回滚事务。
    

相对于二阶段提交协议，三阶段提交协议利用超时机制，解决了同步阻塞问题。两者的区别如下：

• ① 增加了 CanCommit 阶段，用于询问所有 RM 是否可以执行事务操作并响应，其目的是可以尽早发现无法执行操作而中止后续的行为。
• ② 在准备阶段之后 ，TM 和 RM 都引入了超时机制，一旦超时TM 和 RM 会继续提交事务，并且认为处于成功状态 ，因为在超时情况下事务默认成功的可能性比较大。超时机制避免了资源的永久锁定 。

2、分布式事务常见解决方案

2.1、TCC补偿型方案

TCC（Try-Confirm-Cancel）是一种两阶段提交的思想，也是一种比较成熟的分布式事务一致性解决方案。TCC 补偿型方案将一个完整事务分为三个步骤：

• ① Try ：该阶段主要是对数据的校验，或者资源的预留。
• ② Confirm ：该阶段确认真正执行的任务，只操作 Try 阶段预留的资源。
• ③ Cancel ：该阶段是取消执行，释放 Try 阶段预留的资源。

注意：在某些特殊场景下，比如服务器突然宕机，导致该服务并没有收到 TCC 事务协调器的 Cancel 或者 Confirm 请求，这时 TCC 事务框架会记录一些分布式事务的操作日志，保存分布式事务运行的各个阶段和状态。TCC 事务协调器会根据操作日志进行重试，以达到数据的最终一致性。

TCC 服务支持接口调用失败发起重试，所以 TCC 暴露的接口都需要满足幂等性。

2.2、基于可靠性消息的最终一致性方案

RocketMQ 事务消息模型最核心的机制，就是事务回查。下图可以看出，在 RocketMQ 事务消息模型中，事务是由生产者完成。消息队列的可靠性投递机制，保证了消费者如果没有签收消息，消息队列服务器会重复投递。具体可以参考博文 《RocketMQ 顺序消息和事务消息及其原理》 的 【RocketMQ 的事务消息】部分。

2.3、最大努力通知型方案

最大努力通知 也被称为定期校对，是以上【基于可靠性消息的最终一致性方案】的优化版，其引入了本地消息表来记录错误消息 ，然后加入失败消息的定期校对功能 ，来进一步保证消息被下游系统消费。

最大努力通知方案步骤：

• 第一步：消息由系统A投递到中间件

  • ① 业务处理中，操作业务数据入库时，在同一事务中向本地消息表中写一条数据，且数据状态为【未发送】。
  • ② 一般采用定时任务，轮询本地消息表中【未发送】状态的数据，将这部分数据发送到消息中间件。
  • ③ 消息中间件收到消息后，通过消息中间件的返回应答状态，修改本地消息表状态为【发送成功】。

• 第二步：消息中间件投递到系统B

  • ① 消息中间件收到第一步的消息后，同步投递给相应的下游系统，并触发下游系统的业务执行。
  • ② 当下游系统业务处理成功后，向消息中间件反馈确认应答，消息中间件便可以将消息删除，从而完成该事务。
  • ③ 对于投递失败的消息，利用重试机制进行重试，对于重试失败的，写入错误消息表。
  • ④ 消息中间件需要提供失败消息的查询接口，下游系统会定期查询失败消息。

最大努力通知方案缺点：消息表会耦合到业务系统中，如果没有封装好的解决方案，会增加系统的复杂度。

3、分布式事务中间件 Seata

Seata 组件作为一种分布式解决方案，提供了 AT、TCC、Saga 和 XA 事务模型。

3.1、AT 模式

AT 模式是基于 XA 模式演化而来的，AT 和 XA 都是两阶段事务模型，但是 AT 和XA 相比，做了很多优化。AT 模式作为 Seata 最主推的分布式事务解决方案。

AT 模式由 TM、RM 和 TC 三大模块组成，其中 TM 和 RM 作为客户端与业务系统（Application）集成，TC 作为 Seata 的服务器独立部署。AT 模式的执行流程：

• ① TM 向 TC 注册全局事务，并生成全局唯一的 XID.
• ② RM 向 TC 注册分支事务，并将其纳入该 XID 对应的全局事务范围。
• ③ RM 向 TC 汇报资源的准备状态。
• ④ TC 汇总所有事务参与者的执行状态，决定分布式事务是全部回滚还是提交。
• ⑤ TC 通知所有 RM 提交/回滚事务。

Seata的AT模式在性能、一致性模型、侵入性、依赖性和灵活性以及配置和部署等方面，相对于XA模式进行了显著的改进。这些改进使得AT模式成为了一种更加高效、易用和灵活的分布式事务解决方案。

1. 性能提升

• 资源锁定周期缩短：XA模式一阶段不提交事务，锁定资源直到二阶段结束才释放，这可能导致性能瓶颈。而AT模式一阶段直接提交事务，不锁定资源，从而缩短了资源锁定周期，提高了系统性能。
• 减少数据库交互：AT模式通过记录数据快照（undo log）来实现回滚，减少了与数据库的交互次数，进一步提升了性能。

2. 一致性模型

• 最终一致性 vs 强一致性：XA模式遵循两阶段提交协议，保证事务的强一致性（满足ACID原则）。而AT模式则通过数据快照和全局锁来实现最终一致性，虽然数据不是实时一致的，但在最终状态上保持一致，这种模型在某些场景下可以接受，并且减少了锁的使用，提高了性能。

3. 侵入性降低

• 代码侵入性：XA模式通常需要业务代码显式地参与事务管理，如调用XA接口等。而AT模式则是一种无侵入的分布式事务解决方案，用户只需关注自己的业务SQL，Seata框架会自动处理事务的二阶段提交和回滚操作，降低了对业务代码的侵入性。

4. 依赖性和灵活性

• 数据库依赖性：XA模式高度依赖关系型数据库来实现事务的强一致性。而AT模式虽然也依赖数据库，但更多地是通过Seata框架的数据快照和全局锁机制来实现最终一致性，因此对数据库的依赖性和要求相对较低。
• 灵活性：AT模式提供了更高的灵活性，它支持多种数据库类型（如MySQL、Oracle、PostgreSQL和TiDB等），并且可以根据业务需求进行灵活配置和调整。

3.2、Saga 模式

Saga 模式是一种长事务解决方案，其核心思想是将一个业务流程中的长事务，拆分成多个本地短事务。业务流程中的每个参与者都提交真实的提交给本地短事务，当其中一个参与者事务执行失败，则通过补偿机制补偿前面已经成功的参于者。

Sage 由一系列 sub-transaction T i 组成，每个 T i 都有对应的补偿动作 C i ，补偿动作用于撤销 T i 造成的数据变更结果。每一个 T i 操作都真实的影响数据库。

Sage 模式的两种执行方式：

• T1、T2、T3、 ... 、T i ：这种方式表示所有事务都正常执行。
• T1、T2、 ... 、T j 、C j 、... 、C2、C1（其中 0 < j < i）：这种方式表示执行到 T j 事务时出现异常，通过补充操作撤销之前所有成功的 sub-transaction.

Sage 提供了两种补偿恢复方式：

• ① 向后恢复：如果任一子事务执行失败，则把之前执行的结果逐一撤销。
• ② 向前恢复：该恢复方式不进行补偿，而是对失败的事务进行重试，其比较适合于事务必须要执行成功的场景。

Saga 的优劣势：

• 和XA 和 TCC 相比，Saga 的一阶段直接提交本地事务，没有锁等待，性能比较高；在事件驱动的模式下，短事务可以异步执行；补偿机制的实现比较简单。
• Sage 的缺点是并不提供原子性和隔离性支持，隔离性的影响比较大。比如 业务中赠送了一张优惠券，若用户将优惠券使用了，且事务如果出现异常要回滚就会出现问题。

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