一、分片场景下的分布式事务,真的是"地狱级"难题
还记得第一次在分片数据库上实现分布式事务时,我天真地以为用个简单的两阶段提交就搞定了。结果上线后,事务要么提交失败,要么回滚不完整、
今天我们就来聊聊,在分片场景下,TCC和Seata到底该怎么选?分布式事务又该怎么实现?这些坑,我踩过,你也别踩了!
二、分片场景下的分布式事务,为什么这么难?
1. 分片场景的特殊性
在分片数据库中,数据被分散到多个节点上,传统的ACID事务很难保证。比如:
sql
-- 用户表在分片1
UPDATE users SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 123;
-- 订单表在分片2
INSERT INTO orders (user_id, amount) VALUES (123, 100);
这两个操作跨分片,传统事务无法保证原子性。
2. 常见的"翻车现场"
场景1:部分提交,部分回滚
java
// 用户扣款成功,订单创建失败
try {
// 分片1:扣款成功
userService.deductBalance(userId, amount);
// 分片2:订单创建失败
orderService.createOrder(order);
// 结果:钱扣了,订单没创建,数据不一致!
} catch (Exception e) {
// 回滚逻辑复杂,容易遗漏
}
场景2:网络分区导致的不一致
- 分片1事务提交成功
- 分片2网络超时,事务状态未知
- 系统重启后,数据状态混乱
三、TCC模式:手动补偿的"硬核"方案
1. TCC是什么?
TCC(Try-Confirm-Cancel)是一种手动补偿的分布式事务模式:
- Try阶段:资源预留,检查并预留资源
- Confirm阶段:确认执行,真正执行业务逻辑
- Cancel阶段:取消执行,释放预留的资源
2. TCC在分片场景下的实现
用户服务TCC实现:
java
@Service
public class UserTccService {
// Try阶段:冻结用户余额
@Transactional
public boolean tryDeductBalance(Long userId, BigDecimal amount) {
User user = userMapper.selectById(userId);
if (user.getBalance().compareTo(amount) < 0) {
throw new RuntimeException("余额不足");
}
// 冻结余额,而不是直接扣款
user.setFrozenAmount(user.getFrozenAmount().add(amount));
userMapper.updateById(user);
return true;
}
// Confirm阶段:确认扣款
@Transactional
public boolean confirmDeductBalance(Long userId, BigDecimal amount) {
User user = userMapper.selectById(userId);
// 真正扣款
user.setBalance(user.getBalance().subtract(amount));
user.setFrozenAmount(user.getFrozenAmount().subtract(amount));
userMapper.updateById(user);
return true;
}
// Cancel阶段:取消扣款
@Transactional
public boolean cancelDeductBalance(Long userId, BigDecimal amount) {
User user = userMapper.selectById(userId);
// 解冻余额
user.setFrozenAmount(user.getFrozenAmount().subtract(amount));
userMapper.updateById(user);
return true;
}
}
订单服务TCC实现:
java
@Service
public class OrderTccService {
// Try阶段:预创建订单
@Transactional
public boolean tryCreateOrder(Order order) {
// 检查库存等前置条件
if (!checkInventory(order.getProductId(), order.getQuantity())) {
throw new RuntimeException("库存不足");
}
// 预创建订单,状态为"待确认"
order.setStatus("PENDING");
orderMapper.insert(order);
return true;
}
// Confirm阶段:确认订单
@Transactional
public boolean confirmCreateOrder(Long orderId) {
Order order = orderMapper.selectById(orderId);
order.setStatus("CONFIRMED");
orderMapper.updateById(order);
return true;
}
// Cancel阶段:取消订单
@Transactional
public boolean cancelCreateOrder(Long orderId) {
Order order = orderMapper.selectById(orderId);
order.setStatus("CANCELLED");
orderMapper.updateById(order);
return true;
}
}
3. TCC的优缺点
优点:
- 性能好,不需要全局锁
- 可以精确控制事务边界
- 支持长事务
缺点:
- 开发成本高,需要手动实现三个接口
- 业务侵入性强
- 补偿逻辑复杂,容易出错
四、Seata模式:自动补偿的"懒人"方案
1. Seata是什么?
Seata是阿里开源的分布式事务框架,提供了AT、TCC、SAGA、XA四种模式,在分片场景下主要使用AT模式。
2. Seata AT模式在分片场景下的实现
配置Seata:
yaml
# application.yml
seata:
enabled: true
application-id: ${spring.application.name}
tx-service-group: my_test_tx_group
enable-auto-data-source-proxy: true
data-source-proxy-mode: AT
service:
vgroup-mapping:
my_test_tx_group: default
grouplist:
default: 127.0.0.1:8091
业务代码实现:
java
@Service
public class OrderService {
@GlobalTransactional
public void createOrder(OrderRequest request) {
// 分片1:扣减用户余额
userService.deductBalance(request.getUserId(), request.getAmount());
// 分片2:创建订单
orderService.createOrder(request.getOrder());
// 分片3:更新库存
inventoryService.updateStock(request.getProductId(), request.getQuantity());
}
}
Seata自动补偿机制:
java
// Seata会自动生成补偿SQL
// 原始SQL:UPDATE users SET balance = balance - 100 WHERE id = 123
// 补偿SQL:UPDATE users SET balance = balance + 100 WHERE id = 123
3. Seata的优缺点
优点:
- 开发简单,只需要加注解
- 自动生成补偿逻辑
- 支持多种事务模式
缺点:
- 性能相对较低,需要全局锁
- 对数据库有侵入性(需要undo_log表)
- 不适合长事务
五、分片场景下的选择策略
1. 什么时候选TCC?
适用场景:
- 对性能要求极高的场景
- 业务逻辑复杂,需要精确控制
- 长事务场景
- 对数据库侵入性要求高的场景
示例:
java
// 电商下单场景,涉及多个分片
@GlobalTransactional
public void placeOrder(OrderRequest request) {
// 用户服务(分片1)
userTccService.tryDeductBalance(request.getUserId(), request.getAmount());
// 订单服务(分片2)
orderTccService.tryCreateOrder(request.getOrder());
// 库存服务(分片3)
inventoryTccService.tryDeductStock(request.getProductId(), request.getQuantity());
// 如果都成功,进入Confirm阶段
// 如果有失败,进入Cancel阶段
}
2. 什么时候选Seata?
适用场景:
- 快速开发,对性能要求不高的场景
- 业务逻辑相对简单
- 短事务场景
- 团队对分布式事务经验不足
示例:
java
// 简单的转账场景
@GlobalTransactional
public void transfer(Long fromUserId, Long toUserId, BigDecimal amount) {
// 分片1:扣减转出用户余额
userService.deductBalance(fromUserId, amount);
// 分片2:增加转入用户余额
userService.addBalance(toUserId, amount);
}
六、实战案例:电商订单系统的分布式事务设计
需求分析:
- 订单系统采用分片架构
- 涉及用户余额、订单创建、库存扣减
- 要求高可用、高性能
- 需要支持事务回滚
方案设计:
方案1:TCC模式(推荐)
java
@Service
public class OrderTccService {
@GlobalTransactional
public void placeOrder(OrderRequest request) {
// Try阶段:资源预留
userTccService.tryDeductBalance(request.getUserId(), request.getAmount());
orderTccService.tryCreateOrder(request.getOrder());
inventoryTccService.tryDeductStock(request.getProductId(), request.getQuantity());
// 如果Try阶段都成功,自动进入Confirm阶段
// 如果有失败,自动进入Cancel阶段
}
}
优点:
- 性能好,支持高并发
- 可以精确控制事务边界
- 支持复杂的业务逻辑
缺点:
- 开发成本高
- 需要手动实现补偿逻辑
方案2:Seata AT模式
java
@Service
public class OrderService {
@GlobalTransactional
public void placeOrder(OrderRequest request) {
// 直接执行业务逻辑,Seata自动处理事务
userService.deductBalance(request.getUserId(), request.getAmount());
orderService.createOrder(request.getOrder());
inventoryService.deductStock(request.getProductId(), request.getQuantity());
}
}
优点:
- 开发简单
- 自动生成补偿逻辑
- 学习成本低
缺点:
- 性能相对较低
- 对数据库有侵入性
七、分片场景下的最佳实践
1. 设计原则:
事务粒度控制:
- 尽量缩小事务范围
- 避免跨分片的长事务
- 合理设计事务边界
补偿策略设计:
java
// 幂等性设计
@Transactional
public boolean deductBalance(Long userId, BigDecimal amount, String txId) {
// 检查是否已经处理过
if (isProcessed(txId)) {
return true;
}
// 执行业务逻辑
User user = userMapper.selectById(userId);
user.setBalance(user.getBalance().subtract(amount));
userMapper.updateById(user);
// 记录处理状态
recordProcessed(txId);
return true;
}
2. 监控与告警:
关键指标:
- 事务成功率
- 事务执行时间
- 补偿次数
- 数据一致性检查
监控代码:
java
@Aspect
@Component
public class TransactionMonitor {
@Around("@annotation(globalTransactional)")
public Object monitorTransaction(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
long startTime = System.currentTimeMillis();
try {
Object result = pjp.proceed();
// 记录成功指标
recordSuccess(System.currentTimeMillis() - startTime);
return result;
} catch (Exception e) {
// 记录失败指标
recordFailure(e);
throw e;
}
}
}
3. 避坑指南:
❌ 不要这样做:
- 在分片场景下使用传统两阶段提交
- 忽略补偿逻辑的幂等性
- 不监控事务执行状态
- 事务边界设计过大
✅ 要这样做:
- 根据业务场景选择合适的模式
- 设计幂等的补偿逻辑
- 建立完善的监控体系
- 定期进行数据一致性检查
八、总结
在分片场景下实现分布式事务,TCC和Seata各有优势。
记住这三点:
- TCC适合高性能、复杂业务场景
- Seata适合快速开发、简单业务场景
- 设计时要考虑补偿逻辑的幂等性
最后提醒: 分布式事务是分片架构的"硬骨头",设计时一定要深思熟虑,宁可多花时间设计,也不要上线后再改!
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