Seata 是什么?
Seata 是一款开源的分布式事务解决方案,致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式,为用户打造一站式的分布式解决方案。
AT 模式
前提
- 基于支持本地 ACID 事务的关系型数据库。
- Java 应用,通过 JDBC 访问数据库。
整体机制
两阶段提交协议的演变:
-
一阶段:业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交,释放本地锁和连接资源。
-
二阶段:
- 提交异步化,非常快速地完成。
- 回滚通过一阶段的回滚日志进行反向补偿。
写隔离
- 一阶段本地事务提交前,需要确保先拿到 全局锁 。
- 拿不到 全局锁 ,不能提交本地事务。
- 拿 全局锁 的尝试被限制在一定范围内,超出范围将放弃,并回滚本地事务,释放本地锁。
以一个示例来说明:
两个全局事务 tx1 和 tx2,分别对 a 表的 m 字段进行更新操作,m 的初始值 1000。
tx1 先开始,开启本地事务,拿到本地锁,更新操作 m = 1000 - 100 = 900。本地事务提交前,先拿到该记录的 全局锁 ,本地提交释放本地锁。 tx2 后开始,开启本地事务,拿到本地锁,更新操作 m = 900 - 100 = 800。本地事务提交前,尝试 拿该记录的 全局锁 ,tx1 全局提交前,该记录的全局锁被 tx1 持有,tx2 需要重试等待 全局锁 。
tx1 二阶段全局提交,释放 全局锁 。tx2 拿到 全局锁 提交本地事务。
如果 tx1 的二阶段全局回滚,则 tx1 需要重新获取该数据的本地锁,进行反向补偿的更新操作,实现分支的回滚。
此时,如果 tx2 仍在等待该数据的 全局锁,同时持有本地锁,则 tx1 的分支回滚会失败。分支的回滚会一直重试,直到 tx2 的 全局锁 等锁超时,放弃 全局锁 并回滚本地事务释放本地锁,tx1 的分支回滚最终成功。
因为整个过程 全局锁 在 tx1 结束前一直是被 tx1 持有的,所以不会发生 脏写 的问题。
读隔离
在数据库本地事务隔离级别 读已提交(Read Committed) 或以上的基础上,Seata(AT 模式)的默认全局隔离级别是 读未提交(Read Uncommitted) 。
如果应用在特定场景下,必需要求全局的 读已提交 ,目前 Seata 的方式是通过 SELECT FOR UPDATE 语句的代理。
SELECT FOR UPDATE 语句的执行会申请 全局锁 ,如果 全局锁 被其他事务持有,则释放本地锁(回滚 SELECT FOR UPDATE 语 句的本地执行)并重试。这个过程中,查询是被 block 住的,直到 全局锁 拿到,即读取的相关数据是 已提交 的,才返回。
出于总体性能上的考虑,Seata 目前的方案并没有对所有 SELECT 语句都进行代理,仅针对 FOR UPDATE 的 SELECT 语句。
工作机制
以一个示例来说明整个 AT 分支的工作过程。
业务表:product
Field | Type | Key |
---|---|---|
id | bigint(20) | PRI |
name | varchar(100) | |
since | varchar(100) |
AT 分支事务的业务逻辑:
update product set name = 'GTS' where name = 'TXC';
一阶段
过程:
- 解析 SQL:得到 SQL 的类型(UPDATE),表(product),条件(where name = 'TXC')等相关的信息。
- 查询前镜像:根据解析得到的条件信息,生成查询语句,定位数据。
select id, name, since from product where name = 'TXC';
得到前镜像:
id | name | since |
---|---|---|
1 | TXC | 2014 |
- 执行业务 SQL:更新这条记录的 name 为 'GTS'。
- 查询后镜像:根据前镜像的结果,通过 主键 定位数据。
select id, name, since from product where id = 1;
得到后镜像:
id | name | since |
---|---|---|
1 | GTS | 2014 |
- 插入回滚日志:把前后镜像数据以及业务 SQL 相关的信息组成一条回滚日志记录,插入到
UNDO_LOG
表中。
{
"branchId": 641789253,
"undoItems": [{
"afterImage": {
"rows": [{
"fields": [{
"name": "id",
"type": 4,
"value": 1
}, {
"name": "name",
"type": 12,
"value": "GTS"
}, {
"name": "since",
"type": 12,
"value": "2014"
}]
}],
"tableName": "product"
},
"beforeImage": {
"rows": [{
"fields": [{
"name": "id",
"type": 4,
"value": 1
}, {
"name": "name",
"type": 12,
"value": "TXC"
}, {
"name": "since",
"type": 12,
"value": "2014"
}]
}],
"tableName": "product"
},
"sqlType": "UPDATE"
}],
"xid": "xid:xxx"
}
- 提交前,向 TC 注册分支:申请
product
表中,主键值等于 1 的记录的 全局锁 。 - 本地事务提交:业务数据的更新和前面步骤中生成的 UNDO LOG 一并提交。
- 将本地事务提交的结果上报给 TC。
二阶段-回滚
- 收到 TC 的分支回滚请求,开启一个本地事务,执行如下操作。
- 通过 XID 和 Branch ID 查找到相应的 UNDO LOG 记录。
- 数据校验:拿 UNDO LOG 中的后镜与当前数据进行比较,如果有不同,说明数据被当前全局事务之外的动作做了修改。这种情况,需要根据配置策略来做处理,详细的说明在另外的文档中介绍。
- 根据 UNDO LOG 中的前镜像和业务 SQL 的相关信息生成并执行回滚的语句:
update product set name = 'TXC' where id = 1;
- 提交本地事务。并把本地事务的执行结果(即分支事务回滚的结果)上报给 TC。
二阶段-提交
- 收到 TC 的分支提交请求,把请求放入一个异步任务的队列中,马上返回提交成功的结果给 TC。
- 异步任务阶段的分支提交请求将异步和批量地删除相应 UNDO LOG 记录。
附录
回滚日志表
UNDO_LOG Table:不同数据库在类型上会略有差别。
以 MySQL 为例:
Field | Type |
---|---|
branch_id | bigint PK |
xid | varchar(100) |
context | varchar(128) |
rollback_info | longblob |
log_status | tinyint |
log_created | datetime |
log_modified | datetime |
-- 注意此处0.7.0+ 增加字段 context
CREATE TABLE `undo_log` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`branch_id` bigint(20) NOT NULL,
`xid` varchar(100) NOT NULL,
`context` varchar(128) NOT NULL,
`rollback_info` longblob NOT NULL,
`log_status` int(11) NOT NULL,
`log_created` datetime NOT NULL,
`log_modified` datetime NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `ux_undo_log` (`xid`,`branch_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
TCC 模式
回顾总览中的描述:一个分布式的全局事务,整体是 两阶段提交 的模型。全局事务是由若干分支事务组成的,分支事务要满足 两阶段提交 的模型要求,即需要每个分支事务都具备自己的:
- 一阶段 prepare 行为
- 二阶段 commit 或 rollback 行为
根据两阶段行为模式的不同,我们将分支事务划分为 Automatic (Branch) Transaction Mode 和 Manual (Branch) Transaction Mode.
AT 模式基于 支持本地 ACID 事务 的 关系型数据库:
- 一阶段 prepare 行为:在本地事务中,一并提交业务数据更新和相应回滚日志记录。
- 二阶段 commit 行为:马上成功结束,自动 异步批量清理回滚日志。
- 二阶段 rollback 行为:通过回滚日志,自动 生成补偿操作,完成数据回滚。
相应的,TCC 模式,不依赖于底层数据资源的事务支持:
- 一阶段 prepare 行为:调用 自定义 的 prepare 逻辑。
- 二阶段 commit 行为:调用 自定义 的 commit 逻辑。
- 二阶段 rollback 行为:调用 自定义 的 rollback 逻辑。
所谓 TCC 模式,是指支持把 自定义 的分支事务纳入到全局事务的管理中。
Saga 模式
Saga模式是SEATA提供的长事务解决方案,在Saga模式中,业务流程中每个参与者都提交本地事务,当出现某一个参与者失败则补偿前面已经成功的参与者,一阶段正向服务和二阶段补偿服务都由业务开发实现。
理论基础:Hector & Kenneth 发表论⽂ Sagas (1987)
适用场景:
- 业务流程长、业务流程多
- 参与者包含其它公司或遗留系统服务,无法提供 TCC 模式要求的三个接口
优势:
- 一阶段提交本地事务,无锁,高性能
- 事件驱动架构,参与者可异步执行,高吞吐
- 补偿服务易于实现
缺点:
- 不保证隔离性(应对方案见用户文档)