1.实战!码图阿里神器 Seata 实现 TCC 模式解决分布式事务
2.初识Seata
3.Springboot之分布式事务框架Seata实现原理源码分析
4.Seata 简介
5.分布式事务(Seata)原理 详解篇,码图建议收藏
实战!码图阿里神器 Seata 实现 TCC 模式解决分布式事务
本文详细介绍Seata如何实现TCC事务模式,码图TCC模式的码图核心思想是通过Try、Confirm和Cancel三个阶段实现业务逻辑的码图EOS 内存源码完整性和一致性。以电商下单为例,码图解析TCC模式的码图两个关键阶段。首先,码图Try阶段用于预留资源,码图如扣减库存和创建订单;然后,码图根据Try阶段的码图执行结果,执行Confirm或Cancel阶段,码图确保资源的码图操作一致性。TCC模式分为通用型、码图异步确保型和补偿型三种类型,每种类型适用于不同的业务场景。落地实现时,需关注TCC模式的三个异常:空回滚、幂等性问题和悬挂现象,并提出解决策略。
Seata整合TCC模式实现时,主要关注关键代码实现,包括TCC接口定义、接口实现及如何防止TCC模型的三个异常。通过使用幂等工具类和事务日志表,有效地解决了幂等、空回滚和悬挂问题。实现过程包括了尝试、确认和取消操作的详细代码示例,以及如何在主业务事务发起方中调用TCC方法。通过配置Seata事务组,实现全局事务的管理。整个实现过程简洁高效,flask 网页源码适用于性能要求较高的场景。
对于有兴趣深入学习TCC事务模式和Seata整合的读者,建议下载源码进行实践,体验从理论到实践的全过程。
初识Seata
Seata是一种分布式事务解决方案,由蚂蚁金服和阿里巴巴在年1月开源。它旨在提供高性能和易于使用的分布式事务服务,为用户提供一站式的解决方案。
Seata官网提供详细的文档和播客,涵盖了使用说明和源码分析等内容。架构上,Seata由三个关键角色组成,其总体架构如图所示。Seata提供四种分布式事务解决方案,每一个都离不开TC,即事务协调者。
部署TC服务时,可参考博主之前的文章,链接如下。微服务集成Seata时,以order-service为例进行演示。首先,需要在order-service中引入依赖。接着,在application.yml中配置TC服务信息,通过注册中心nacos结合服务名称获取TC地址。微服务如何找到TC的地址,我们知道注册到Nacos中的微服务确定一个实例需要四个信息,这些信息在配置文件中都能找到。
配置完成后,其他服务按照类似步骤进行。接下来,我们学习Seata中的java收银源码四种事务模式。首先介绍的是XA模式,它是X/Open组织定义的分布式事务处理标准。Seata对原始的XA模式做了封装和改造,基本架构如图所示。在AT模式中,我们弥补了XA模式中资源锁定周期过长的缺陷。AT模式下,当前分支事务执行流程分为两个阶段,一阶段RM的工作包括注册分支事务到TC、执行分支业务SQL但不提交以及报告执行状态到TC。二阶段TC和RM的工作分别包括TC通知事务结束、TC检查分支事务状态和RM在提交或回滚时的工作。
在AT模式下,我们通过一个真实的业务来梳理其原理。接着,我们简述了AT模式与XA模式最大的区别,并讨论了脏写问题及其解决思路。AT模式的优点在于不锁数据库,缺点是需要额外的表记录全局锁和数据快照。实现AT模式时,需要导入数据库表,记录全局锁和数据快照,并在application.yml文件中修改事务模式。
在TCC模式中,每一个阶段都是独立事务,通过人工编码来实现数据恢复。我们通过一个例子来分析TCC模式的流程,包括初始余额、冻结操作、提交操作和回滚操作。Seata中的TCC模型依然沿用事务架构。TCC模式的每个阶段分别对应正向操作和逆向回滚操作,优点是vc 病毒源码支持复杂业务场景,缺点是需要实现额外的逻辑。实现TCC模式时,需要定义状态表并改造服务,声明TCC接口和编写实现类。
Saga模式是Seata即将开源的长事务解决方案,基于Hector & Kenneth在年的论文Sagas。在Saga模式下,分布式事务内有多个参与者,每一个参与者都是一个冲正补偿服务。Saga也分为两个阶段,优点是可以处理复杂的业务场景,缺点是实现复杂。我们通过对比四种实现方式来了解其特点。
Seata的TC服务作为分布式事务的核心,必须保证集群的高可用性。搭建TC服务集群很简单,只需启动多个TC服务并注册到nacos。为了确保安全性,一般会实现异地多机房容灾,例如在上海和杭州分别部署TC集群。微服务基于事务组与TC集群的映射关系查找当前使用的TC集群,当集群出现故障时,通过修改映射关系实现集群切换。
实现高可用的具体步骤和链接请参考相关文档。希望这些内容能帮助您更好地理解Seata和分布式事务。如果您有任何疑问,欢迎访问博主的个人开源博客地址: chengke.net。
Springboot之分布式事务框架Seata实现原理源码分析
在SpringBoot环境下的分布式事务框架Seata实现原理涉及到了代理数据源、注册代理Bean以及全局事务拦截器等关键环节。下面我们将逐步解析其核心逻辑。
首先,Seata通过GlobalTransactionScanner来注册项目中所有带有@GlobalTransactional注解的方法类。该扫描器是源码投票程序一个实现了BeanPostProcessor接口的类,它能够在Spring容器初始化时进行后置处理,从而实现全局事务的管理。
GlobalTransactionScanner实际上是一个InstantiationAwareBeanPostProcessor,它在实例化Bean前执行postProcessBeforeInstantiation方法,在实例化后执行postProcessAfterInstantiation方法,并在属性填充时执行postProcessProperties方法。尽管GlobalTransactionScanner类本身并未覆盖这3个方法,但在父类的实现中,这些方法用于处理Bean的实例化和属性设置过程。
关键在于postProcessAfterInitialization方法中实现的wrapIfNecessary方法,该方法在GlobalTransactionScanner类中被重写。当方法执行到existsAnnotation方法判断类方法是否带有@GlobalTransactional注解时,如果存在则创建一个GlobalTransactionalInterceptor作为拦截器处理全局事务。
在创建代理数据源时,Seata通过DataSourceProxy对系统默认数据源进行代理处理。通过shouldSkip方法判断当前bean是否需要被代理,如果bean是SeataProxy的子类且不是DataSource的子类且不在excludes集合中,则进行代理,从而代理当前系统的默认数据源对象。
全局事务拦截器主要负责全局事务的发起、执行和回滚。在执行全局事务的方法被代理时,具体的执行拦截器是GlobalTransactionalInterceptor。该拦截器处理全局事务的逻辑,包括获取全局事务、开始全局事务、执行本地业务、提交本地事务、记录undo log、提交数据更新等步骤。其中,提交本地事务时会向TC(Transaction Coordinator)注册分支并提交本地事务,整个过程确保了分布式事务的一致性。
当全局事务中任何一个分支发生异常时,事务将被回滚。参与全局事务的组件在异常发生时执行特定的回滚逻辑,确保事务一致性。在Seata的实现中,异常处理机制确保了事务的回滚能够正确执行。
Seata还提供了XID(Transaction Identifier)的传递机制,通过RestTemplate和Feign客户端进行服务间的调用,确保分布式系统中各个服务能够共享和处理全局事务。RestTemplate在请求头中放置TX_XID头信息,而Feign客户端通过从调用链中获取Feign.Builder,最终通过SeataHystrixFeignBuilder.builder方法实现XID的传递。
在被调用端(通过Feign调用服务),Seata自动配置会创建数据源代理,使得事务方法执行时能够获取到连接对象,而这些连接对象已经被代理成DataSourceProxy。SeataHandlerInterceptor拦截器对所有请求进行拦截,从Header中获取TX_XID,参与者的XID绑定到上下文中,通过ConnectionProxy获取代理连接对象。在数据库操作中,XID绑定到ConnectionContext,执行SQL语句时通过StatementProxy或PreparedStatementProxy代理连接,从而完成全局事务的处理。
综上所述,Seata通过一系列复杂的逻辑和机制,实现了SpringBoot环境下的分布式事务管理,确保了分布式系统中数据的一致性和可靠性。
Seata 简介
在分布式系统中,随着业务规模的扩大,传统的单库单表模式逐渐无法满足需求。Seata,源于Fescar的开源项目,因其优秀的代码和设计理念,成为分布式事务处理的焦点。本文旨在围绕Seata,深入探讨分布式事务的核心问题和解决方案。
随着数据库规模的扩大,分库分表成为常态,这带来跨数据库事务的挑战。原本在一个数据库中的操作,可能需跨多个,这就需要一种机制来保证数据一致性。原本的单系统架构逐渐被SOA原则下的服务拆分所取代,这虽然降低了耦合,但也催生了服务间数据一致性问题。
为解决这些问题,数据库领域引入了XA协议,基于2PC实现分布式事务。然而,非所有数据库都支持,且效率低下。这时,应用层的分布式事务中间件,如Seata,应运而生。Seata集成了多种方案,优化性能,为开发者提供便捷的解决方案。例如,通过官方的SpringBoot-Dubbo-Seata Demo,开发者只需在服务入口添加GlobalTransactional注解和Seata配置,即可实现事务的自动管理。
在Seata的帮助下,事务提交时,各服务的数据会同步更新。若事务回滚,所有相关数据库操作将被撤销,确保数据的一致性。Seata通过TCC、2PC等模式,解决了分布式事务的复杂性,使得系统垂直扩展变得更加顺利。
深入理解Seata的原理和使用方法,对于解决实际业务中的分布式事务问题至关重要。在这个系列文章中,你将获得更多关于Seata的实践和理论知识。请关注 贝贝猫的文章目录,获取更多有价值的内容。
尊重版权,本博客文章除特别说明外,遵循BY-NC-SA许可协议。如需引用,请注明出处。本文参考了多篇相关文章,如Fescar的源码解读、Seata的深度解析等,详细内容可在参考资料中查找。
分布式事务(Seata)原理 详解篇,建议收藏
前言: 本文旨在深入剖析分布式事务处理系统 Seata 的源码实现,特别是通过 AT 模式实现的机制。我们通过俯瞰整体思路,掌握核心点和整体流程,而不是陷入琐碎的细节。我们从 Seata 的客户端启动流程开始,深入分析 AT 模式的执行细节,并探讨如何从官网获取和使用 Seata 的源码。通过分析关键类如 GlobalTransactionAutoConfiguration、GlobalTransactionScanner 和 GlobalTransactionalInterceptor,我们揭示了 Seata 如何实现全局事务的管理。同时,我们探讨了 AT 数据源代理的机制,揭示了 Seata 如何选择数据源并进行代理,使 SQL 解析和 undoLog 的记录在用户无感知的情况下完成。 Seata AT 模式核心流程: Seata AT 模式主要分为两个阶段:一阶段是发起全局事务的提交或回滚请求;二阶段是执行提交操作。在发起请求阶段,Seata 通过与 Seata 服务端(TC)的交互,获取全局事务 XID。之后,Seata 会根据全局事务 XID 进行后续操作,如提交或回滚。 Seata 全局事务拦截器与代理机制: Seata 的全局事务拦截器 GlobalTransactionalInterceptor 通过 @GlobalTransactional 注解判断是否需要执行全局事务管理。当拦截成功时,它会调用 handleGlobalTransaction 方法,执行全局事务的具体流程。关键步骤包括通过 GlobalTransactionScanner 进行全局事务扫描,代理方法并进行增强,最终调用 TC 发起全局事务的开始、提交或回滚。此过程包括执行事务、获取 XID 和与 TC 的交互。 AT 数据源代理机制: 在 AT 模式下,Seata 对数据源进行了代理,使得 SQL 的解析和 undoLog 的记录在数据源代理中完成。通过引入的 SeataAutoConfiguration 类和 SeataDataSourceBeanPostProcessor,Seata 能够选择数据源并进行代理,实现数据库操作的自动化管理和事务一致性。 ConnectionProxy 和 DataSourceProxy 代理解析: Seata 对数据库连接(Connection)、预编译语句(PreparedStatement)和 SQL 执行器(Statement)进行了代理。ConnectionProxy 代理了数据库连接方法,实现了自动提交模式的切换、事务的开启、提交和回滚。DataSourceProxy 则对数据源进行了整体代理,包括数据库连接的获取、预编译语句的执行和 SQL 的执行。 Seata 服务端协调者实现: Seata 的服务端启动入口是 Server.java 类,其中包含了协调者(TC)的核心逻辑,如处理全局事务的开始、提交和回滚。Seata 通过 DefaultCoordinator 类处理全局事务的开始过程,涉及读取数据库模式下的 SessionManager 文件,初始化全局事务会话,并最终将全局事务信息记录至数据库中。 总结: 本文详细解析了 Seata 的源码实现,从客户端启动到服务端协调,以及核心机制如 AT 模式、全局事务拦截器、数据源代理和连接代理的实现。通过理解这些核心流程,开发者能够更深入地掌握 Seata 的分布式事务处理原理和实践。掌握这些知识对于构建可靠、高性能的分布式系统至关重要。如有疑问,欢迎在下方留言讨论。广西制定食品抽检承检机构“三张清单”
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