1 简要介绍
随着微服务架构的不断发展，分布式系统逐渐普及到后端领域的每一个角落。
在分布式系统中，跨多个服务的数据一致性一直是一个重大挑战，为解决这一挑战，分布式事务应运而生。
作者在之前的文章《五种分布式事务解决方案》和《4大主流分布式算法介绍》中，详细介绍了分布式事物的解决方案以及实现原理。接下来，咱们详细介绍下行业内主流的几个分布式事务框架，以及他们的实现原理。
2 主流分布式事务框架
2.1 Seata
Seata是一款由阿里巴巴开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。它解决了分布式系统中的数据一致性问题，帮助开发者在分布式场景下实现ACID事务的支持。
2.1.1 核心组件
Seata 包含三个核心组件：
- Transaction Coordinator (TC)：事务协调者，维护全局和分支事务的状态，驱动全局事务提交或回滚。
- Transaction Manager (TM)：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。
- Resource Manager (RM)：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。
以上三个组件相互协作，TC 以 Seata 服务器（Server）形式独立部署，来协调各个微服务分支的事务状态，保证全局的事务执行。TM 和 RM 则是以 Seata Client 的形式集成在微服务中运行。
下面用一张图来说明：
工作流程如下：
- TM 向 TC 申请创建一个全局事务，创建成功后，同步生成一个全局唯一的 XID。此时全局事务已开启。
- XID 通过服务的调用链传递到其他服务
- RM 向 TC 注册一个分支事务，并将其纳入 XID 对应全局事务的管辖
- TM 根据 TC 收集的各个分支事务的执行结果，向 TC 发起全局事务提交或回滚决议
- TC 调度 XID 下管辖的所有分支事务，如果都成功则完成提交，否则回滚操作
2.1.2 工作模式
Seata 支持三种工作模式：
-
AT模式（基于支持本地ACID事务的数据库）：
- 无需侵入业务代码，基于数据层
- 两阶段提交协议的变种
- 性能较好，但存在脏回滚的风险（回滚日志的生成和清理）
-
TCC模式（Try-Confirm-Cancel）：
- 侵入业务代码
- 开发者需要编写Try、Confirm、Cancel接口
- 无锁，高性能
-
Saga模式：
- 长事务解决方案
- 通过事件驱动的方式，允许业务自定义正向和补偿操作
- 适用于业务流程长、业务流程多、参与方多的场景
2.1.3 核心特性
- 高性能：Seata 采用了高效的通信协议和事务处理机制，确保在高并发场景下依然能够保持高性能。
- 简单易用 ：Seata 提供了简单易用的API和配置，开发者可以快速集成和使用。
- 扩展性 ：Seata 支持灵活的扩展机制，可以根据业务需求定制各种扩展组件。
- 社区支持：作为阿里巴巴开源项目，Seata 得到了广泛的社区支持和贡献。
2.2 ByteTCC
ByteTCC 是一个基于 TCC（Try/Confirm/Cancel）机制的分布式事务管理器。它旨在解决微服务架构下分布式事务的一致性问题，通过将事务拆分为多个阶段（Try、Confirm、Cancel）来确保事务的原子性。ByteTCC 兼容 JTA 规范，可以很好地与 EJB、Spring 等容器进行集成。值得注意的是，相对于通用事务工框架Seata，ByteTCC更专注于TCC模式，与Java生态结合的非常好。
2.2.1 工作原理
ByteTCC 的工作原理基于 TCC 模式，将事务分为三个阶段：
- Try 阶段 ：在此阶段，事务参与者尝试执行事务的一部分，并记录相应的状态和数据。如果所有参与者的 Try 阶段都成功，则进入 Confirm 阶段；否则，进入 Cancel 阶段。
- Confirm 阶段 ：在此阶段，如果 Try 阶段成功，则参与者将确认事务的执行，并进行最终的提交。如果 Confirm 阶段成功，则全局事务提交；否则，根据失败情况决定是回滚还是进行补偿操作。
- Cancel 阶段 ：如果 Try 阶段失败或 Confirm 阶段出现问题，则进入 Cancel 阶段。在此阶段，参与者将进行事务的回滚，以确保数据的一致性。
2.2.2 核心特性
- 支持多种事务机制 ：ByteTCC 支持普通事务、TCC 事务、Saga 事务等事务机制，以适应不同的业务需求。
- 跨应用、跨服务器支持 ：ByteTCC 支持多数据源、跨应用、跨服务器等分布式事务场景，确保数据在分布式环境下的一致性。
- 长事务处理：ByteTCC 适用于处理耗时较长但仍需保持事务性的操作。
- 支持多种服务框架 ：ByteTCC 支持 Dubbo 和 Spring Cloud 等主流服务框架，使得开发者能够在不同框架下轻松启用分布式事务。
- 声明式事务管理 ：通过简单的注解，开发者可以将普通服务转换为 TCC 服务，降低开发难度。
2.2.3 存在的缺点
- 服务侵入性强，每个事务都必须实现 Try、Confirm、Cancel 三个方法，成本高
- 为了保证事务一致性，Try、Confirm、Cancel 接口必须实现幂等
- 记录事务日志，必定会损耗一定的性能，并使得整个 TCC 事务时间拉长
2.2.4 应用场景
ByteTCC 可广泛应用于金融、电商等领域，尤其适用于涉及多个服务交互的复杂交易场景，例如资金转账、订单创建等。通过其强大功能，可以确保在分布式环境中实现事务的一致性和可靠性，有效防止数据不一致的问题。
2.3 TCC-Transaction
TCC-Transaction：华为开源的分布式事务框架，基于TCC补偿机制实现，支持高性能和高可用，提供了简单易用的API接口和工具支持。
可以扩展阅读下这篇文章《TCC-Transaction分布式事务》，写的比较清楚，我这边就不赘述了。
3 总结
无论哪种事务框架，目标无非是实现分布式系统的数据一致性。当然代价也是有的，比如
服务侵入，成本提升、性能开销等，都需要衡量。使用前可以先期调研，选择最适合的框架。