分布式事务之事务实现模式与技术（四）

分布式事务介绍

在分布式系统中实现的事务就是分布式事务，分布式系统的CAP原则是：

• 一致性
• 可用性
• 分区容错性

是分布式事务主要是保证数据的一致性，主要有三种不同的原则

• 强一致性
• 弱一致性
• 最终一致性

JTA与XA

共同点：

• Transaction Manager（事务管理器）
• XA Resource
• 两阶段提交

Orderservice监听新订单队列中的消息，获取之后新增订单，成功则往新订单缴费队列中写消息，中间新增订单的过程使用JTA事务管理，当新增失败则事务回滚，不会往新订单缴费队列中写消息；

再比如User service 扣费成功后，往新订单转移票队列写消息，这时Ticket service 正在处理中或者处理中发生了失败，这中间的过程中用户查看自己的余额已经扣费成功，但票的信息却没有，此时可以使用事务失败回滚的方式依次回退，这种叫弱一致性；又或者可以把处理失败的内容发送至一个错误队列中，由人工处理等方式解决，这种叫最终一致性。

Spring JTA分布式事务实现

• 可以使用如JBoss之类的应用服务器提供的JTA事务管理器
• 可以使用Atomikos、Bitronix等库提供的JTA事务管理器

不使用Spring JTA的分布式事务实现

为什么不使用JTA？

因为JTA采用两阶段提交方式，第一次是预备阶段，第二次才是正式提交。当第一次提交出现错误，则整个事务出现回滚，一个事务的时间可能会较长，因为它要跨越多个数据库多个数据资源的的操作，所以在性能上可能会造成吞吐量低。

不适用JTA，依次提交两事务

1.start message transaction
2.receive message
3.start database transaction
4.update database
5.commit database transaction
6.commit message transaction   ##当这一步出现错误时，上面的因为已经commit，所以不会rollback
复制代码

这时候就会出现问题

多个资源的事务同步方法

XA与最后资源博弈

1.start message transaction
2.receive message
3.start JTA transaction on DB
4.update database
5.phase-1 commit on DB transaction
6.commit message transaction  ##当这一步出现错误时，上面的因为是XA的第一次提交预备状态，所以可以rollback
7.phase-2 commit on DB transaction  ##当这一步出现错误时，因为message不是XA方式，commit后无法rollback
复制代码

但这种相比不使用JTA，已经很大程度上避免了事务发生错误的可能性。

共享资源

• 两个数据源共享同一个底层资源
• 比如ActiveMQ使用DB作为底层资源存储
• 使用数据库的database transaction Manager事务管理器来控制事务提交
• 需要数据源支持指定底层资源存储方式

最大努力一次提交

• 依次提交事务
• 可能出错
• 通过AOP或Listener实现事务直接的同步

JMS最大努力一次提交+重试

• 适用于其中一个数据源是MQ，并且事务由读MQ消息开始
• 利用MQ消息的重试机制
• 重试的时候需要考虑重复消息

1.start message transaction
2.receive message
3.start database transaction
4.update database   #数据库操作出错，消息被放回MQ队列，重试重新触发该方法
5.commit database transaction
6.commit message transaction  
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上面这种时候没有问题

1.start message transaction
2.receive message
3.start database transaction
4.update database
5.commit database transaction   
6.commit message transaction  #提交MQ事务出错，消息放回至MQ队列，重试重新触发该方法
复制代码

可能存在问题：会重复数据库操作，因为database transaction不是使用JTA事务管理，所以database已经commit成功；如何避免，需要忽略重发消息，比如唯一性校验等手段。

链式事务管理

• 定义一个事务链
• 多个事务在一个事务管理器里依次提交
• 可能出错

如何选择（根据一致性要求）

• 强一致性事务：JTA（性能最差、只适用于单个服务内）
• 弱、最终一致性事务：最大努力一次提交、链式事务（设计相应的错误处理机制）

如何选择（根据场景）

• MQ-DB：最大努力一次提交+重试
• 多个DB：链式事务管理
• 多个数据源：链式事务、或其他事务同步方式

实例

实例1-DB-DB

application.properties中配置了两个数据源

# 默认的Datasource配置
# spring.datasource.url = jdbc:mysql://localhost:3307/user
# spring.datasource.username = root
# spring.datasource.password = 123456
# spring.datasource.driverClassName = com.mysql.jdbc.Driver

spring.ds_user.url = jdbc:mysql://localhost:3307/js_user
spring.ds_user.username = root
spring.ds_user.password = 123456
spring.ds_user.driver-class-name = com.mysql.jdbc.Driver

spring.ds_order.url = jdbc:mysql://localhost:3307/js_order
spring.ds_order.username = root
spring.ds_order.password = 123456
spring.ds_order.driver-class-name = com.mysql.jdbc.Driver
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自定义配置类文件

@Configuration
public class DBConfiguration{
    @Bean
    @Primary
    @ConfigurationProperties(prefix="spring.ds_user") #设置读取在properties文件内容的前缀
    public DataSourceProperties userDataSourceProperties() {
        return new DataSourceProperties();
    }
    
    @Bean
    @Primary
    public DataSource userDataSource(){
        return userDataSourceProperties().initializeDataSourceBuilder().type(HikariDataSource.class).build();
    }
    
    @Bean
    public JdbcTemplate userJdbcTemplate(@Qualifier("userDataSource") DataSource userDataSource){
        return new JdbcTemplate(userDataSource);
    }
    
    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix="spring.ds_order") #设置读取在properties文件内容的前缀
    public DataSourceProperties orderDataSourceProperties() {
        return new DataSourceProperties();
    }
    
    @Bean
    public DataSource orderDataSource(){
        return userDataSourceProperties().initializeDataSourceBuilder().type(HikariDAtaSource.class).build();
    }
    
    @Bean
    public JdbcTemplate orderJdbcTemplate(@Qualifier("orderDataSource") DataSource orderDataSource){
        return new JdbcTemplate(orderDataSource);
    }
    
}
复制代码

Spring注解解释（@Primary、@Qualifier）

实际调用类

public class CustomerService{
    @Autowired
    @Qualifier("userJdbcTemplate")
    private jdbcTemplate userJdbcTemplate;
    
    @Autowired
    @Qualifier("orderJdbcTemplate")
    private jdbcTemplate orderJdbcTemplate;
    
    private static final String UPDATE_CUSTOMER_SQL;
    private static final String INSERT_ORDER_SQL;
    
    @Transactional  #事务管理注解
    public void createOrder(Order order){
        userJdbcTemplate.update(UPDATE_CUSTOMER_SQL, order)
        if(order.getTitle().contains("error1")){     #模拟异常出现
            throw new RuntimeException("error1")
        }
        orderJdbcTemplate.update(INSERT_ORDER_SQL, order)  #没有使用事务，直接提交
         if(order.getTitle().contains("error2")){    #模拟异常出现
            throw new RuntimeException("error2")
        }
    }
}
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关于上述过程的详细说明：

因为使用了标签 @Transactional的方式，使其在一个事务里面执行

也就是同步到Transaction Manager上面，但是这边的同步不是说事务的同步，只是同步数据库连接的开关

特别说明： @Transactional 如果没有做任何配置的情况下，则会使用DBConfiguration类中@Primart注解下的DataSource,用它去做datasource connection

spring DataSourceUtils 源码

spring DataSourceUtils 使用已有的connection，只是控制数据库连接的释放，不是事务。

实例2-DB-DB.链式事务管理器

链式事务管理器在 这个库里面

DBConfiguration类中添加一段

@Bean
public PlatformTransactionManager transactionManager(){
    DataSourceTransactionManager userTM = new DataSourceTransactionManager(userDataSource()) #看似方法调用，实则从spring容器中获取
    DataSourceTransactionManager orderTM = new DataSourceTransactionManager(orderDataSource())
    # orderTM.setDataSource(orderDataSource())   如果使用这种方式则不是从容器中去获取了,因为orderTM不是spring容器管理
    ChainedTransactionManager tm = new ChainedTransactionManager(userTM, orderTM)  ## order先执行，user后执行
    return tm;
}
复制代码

链接事务管理器（Chaining transaction managers）

出现异常是否会有问题呢？

• 使用debug方式模拟运行，第一个order事务提交以后，第二user个事务执行的时候把 mysql 服务给停掉，出现如下异常

  

  重启启动msyql服务，程序继续运行，此时来看数据库order表中多了一条记录，而user表没有变化；第一个order事务并没有回滚；那如果是rollback的时候停掉mysql服务，其实是没有影响的，因为本身就没有commit, 执不执行rollback本身是没有影响的。

实例3-JPA-DB.链式事务管理器

• mysql + mysql
• 链式事务：JpaTransactionManager + DataSourceTransactionMananger
• 不处理重试
  基于实例1的核心代码继续做修改演示：

实例4-JMS-DB.最大努力一次提交

• JMS-DB
• ActiveMQ + Mysql
• 最大努力一次提交：TransactionAwareConnectionFactoryProxy

分布式系统唯一性

什么是分布式系统ID？

• 分布式系统的全局唯一标识
• UUID：生成唯一ID的规范
• 用于唯一标识，处理重复消息

分布式系统唯一性ID生成策略：

• 数据库自增序列
• UUID：唯一ID标准，128位，几种生成方式（时间+版本等方式）
• MongDB的ObjectID：时间戳+机器ID+进程ID+序号
• Redis的INCR操作、Zookeeper节点的版本号

使用何种方式？

• 自增的ID：需要考虑安全性、部署
• 时间有序：便于通过ID判断创建时间
• 长度、是否数字类型：是否建立索引

分布式系统分布式对象

• Redis：Redisson库：RLock，RMap，RQueue等对象
• Zookeeper：Netflix Curator库：Lock，Queue等对象

分布式事务实现模式

• 消息驱动模式：Message Driven
• 事件溯源模式：Event Sourcing
• TCC模式：Try-Confirm-Cancel

幂等性

• 幂等操作：任意多次执行所产生的影响，与一次执行的影响相同
• 方法的幂等性：使用同样的参数调用一次方法多次，与调用一次结果相同
• 接口的幂等性：接口被重复调用，结果一致

微服务接口的幂等性

• 重要性：经常需要通过重试实现分布式事务的最终一致性
• GET方法不会对系统产生副作用，具有幂等性
• POST、PUT、DELETE方法的实现需要满足幂等性

Service方法实现幂等性

public OrderService{
    Map disMap;  # 用于存放已经处理的id
    @Transactional
    void ticketOrder(BuyTickerDTO dto){
        String uid = createUUID(dto);  # 创建并获取数据的唯一id
        if(!diMap.contains(uuid){    #disMap还没有处理过这个数据唯一id,则进入创建
            Order order = createOrder(dto);  
            disMap.append(uid)    ## 追加Map
        }
    }
    userService.charge(dto);   #调用user微服务
}
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SQL实现幂等性

#通过调节限定，只有第一次支付的时候才会扣余额，被重复调用的时候就不会重复扣费用,通过paystatus判断
UPDATE customer SET deposit = deposit - ${value}, paystatus = 'PAID' WHERE orderId = ${id} and paystatus = 'UNPAID'
复制代码