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。

Seata术语

TC (Transaction Coordinator) - 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。

TM (Transaction Manager) - 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。

RM (Resource Manager) - 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。

TM向TC申请开启一个全局事务，全局事务创建成功并生成一个全局唯一的XID
XID在微服务调用链路的上下文中传播；
RM向TC注册分支事务，将其纳入XID对应全局事务的管辖；
TM向TC发起针对XID的全局提交或回滚决议；
TC调度XID下管辖的全部分支事务完成提交或回滚请求。

Seata 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;

Seata 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 TCC (Branch) Transaction Mode.
AT 模式（参考链接 TBD）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。

Seata 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（应对方案见后面文档）

Saga的实现：

基于状态机引擎的 Saga 实现：
目前SEATA提供的Saga模式是基于状态机引擎来实现的，机制是：

通过状态图来定义服务调用的流程并生成 json 状态语言定义文件
状态图中一个节点可以是调用一个服务，节点可以配置它的补偿节点
状态图 json 由状态机引擎驱动执行，当出现异常时状态引擎反向执行已成功节点对应的补偿节点将事务回滚

注意: 异常发生时是否进行补偿也可由用户自定义决定

可以实现服务编排需求，支持单项选择、并发、子流程、参数转换、参数映射、服务执行状态判断、异常捕获等功能

示例状态图:

Seata XA 模式

前提

支持XA 事务的数据库。
Java 应用，通过 JDBC 访问数据库。

整体机制
在 Seata 定义的分布式事务框架内，利用事务资源（数据库、消息服务等）对 XA 协议的支持，以 XA 协议的机制来管理分支事务的一种事务模式。
执行阶段：
- 可回滚：业务 SQL 操作放在 XA 分支中进行，由资源对 XA 协议的支持来保证 可回滚
- 持久化：XA 分支完成后，执行 XA prepare，同样，由资源对 XA 协议的支持来保证 持久化（即，之后任何意外都不会造成无法回滚的情况）
完成阶段：
- 分支提交：执行 XA 分支的 commit
- 分支回滚：执行 XA 分支的 rollback
  工作机制
  1. 整体运行机制
  XA 模式运行在 Seata 定义的事务框架内：
执行阶段（E xecute）：
- XA start/XA end/XA prepare + SQL + 注册分支
完成阶段（F inish）：
- XA commit/XA rollback
  2. 数据源代理
  XA 模式需要 XAConnection。
  获取 XAConnection 两种方式：
方式一：要求开发者配置 XADataSource
方式二：根据开发者的普通 DataSource 来创建

第一种方式，给开发者增加了认知负担，需要为 XA 模式专门去学习和使用 XA 数据源，与透明化 XA 编程模型的设计目标相违背。
第二种方式，对开发者比较友好，和 AT 模式使用一样，开发者完全不必关心 XA 层面的任何问题，保持本地编程模型即可。
我们优先设计实现第二种方式：数据源代理根据普通数据源中获取的普通 JDBC 连接创建出相应的 XAConnection。
类比 AT 模式的数据源代理机制，如下：

但是，第二种方法有局限：无法保证兼容的正确性。
实际上，这种方法是在做数据库驱动程序要做的事情。不同的厂商、不同版本的数据库驱动实现机制是厂商私有的，我们只能保证在充分测试过的驱动程序上是正确的，开发者使用的驱动程序版本差异很可能造成机制的失效。
这点在 Oracle 上体现非常明显。参见 Druid issue：https://github.com/alibaba/druid/issues/3707
综合考虑，XA 模式的数据源代理设计需要同时支持第一种方式：基于 XA 数据源进行代理。
类比 AT 模式的数据源代理机制，如下：

3. 分支注册

XA start 需要 Xid 参数。
这个 Xid 需要和 Seata 全局事务的 XID 和 BranchId 关联起来，以便由 TC 驱动 XA 分支的提交或回滚。
目前 Seata 的 BranchId 是在分支注册过程，由 TC 统一生成的，所以 XA 模式分支注册的时机需要在 XA start 之前。
将来一个可能的优化方向：
把分支注册尽量延后。类似 AT 模式在本地事务提交之前才注册分支，避免分支执行失败情况下，没有意义的分支注册。
这个优化方向需要 BranchId 生成机制的变化来配合。BranchId 不通过分支注册过程生成，而是生成后再带着 BranchId 去注册分支。

XA 模式的使用

从编程模型上，XA 模式与 AT 模式保持完全一致。
可以参考 Seata 官网的样例：seata-xa
样例场景是 Seata 经典的，涉及库存、订单、账户 3 个微服务的商品订购业务。
在样例中，上层编程模型与 AT 模式完全相同。只需要修改数据源代理，即可实现 XA 模式与 AT 模式之间的切换。

    @Bean("dataSource")
    public DataSource dataSource(DruidDataSource druidDataSource) {
        // DataSourceProxy for AT mode
        // return new DataSourceProxy(druidDataSource);
        // DataSourceProxyXA for XA mode
        return new DataSourceProxyXA(druidDataSource);
    }

Java 学习规划

03_Seata

Seata 是什么?

Seata术语

TC (Transaction Coordinator) - 事务协调者

TM (Transaction Manager) - 事务管理器

RM (Resource Manager) - 资源管理器

Seata AT 模式

前提

整体机制

写隔离

读隔离

工作机制

一阶段

二阶段-回滚

二阶段-提交

附录

回滚日志表

Seata TCC 模式

Seata Saga 模式

适用场景：

优势：

缺点：

Saga的实现：

基于状态机引擎的 Saga 实现：

Seata XA 模式

前提

整体机制

工作机制

1. 整体运行机制

2. 数据源代理

3. 分支注册

XA 模式的使用