【Spring开发】SpringCloud服务端高级框架第8篇:4.2.AT模式,4.3.TCC模式【附代码文档】

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4.2.AT模式
AT模式同样是分阶段提交的事务模型,不过缺弥补了XA模型中资源锁定周期过长的缺陷。
4.2.1.Seata的AT模型
基本流程图:
阶段一RM的工作:
- 注册分支事务
- 记录undo-log(数据快照)
- 执行业务sql并提交
- 报告事务状态
阶段二提交时RM的工作:
- 删除undo-log即可
阶段二回滚时RM的工作:
- 根据undo-log恢复数据到更新前
4.2.2.流程梳理
用一个真实的业务来梳理下AT模式的原理。
比如,现在又一个数据库表,记录用户余额:
id | money |
---|---|
1 | 100 |
其中一个分支业务要执行的SQL为:
update tb_account set money = money - 10 where id = 1
AT模式下,当前分支事务执行流程如下:
一阶段:
1)TM发起并注册全局事务到TC
2)TM调用分支事务
3)分支事务准备执行业务SQL
4)RM拦截业务SQL,根据where条件查询原始数据,形成快照。
{
"id": 1, "money": 100
}
[Apache Tomcat 文档]
5)RM执行业务SQL,提交本地事务,释放数据库锁。此时 money = 90
6)RM报告本地事务状态给TC
二阶段:
1)TM通知TC事务结束
2)TC检查分支事务状态
a)如果都成功,则立即删除快照
b)如果有分支事务失败,需要回滚。读取快照数据({"id": 1, "money": 100}
),将快照恢复到数据库。此时数据库再次恢复为100
流程图:
[Spring Security API 文档]
4.2.3.AT与XA的区别
简述AT模式与XA模式最大的区别是什么?
- XA模式一阶段不提交事务,锁定资源;AT模式一阶段直接提交,不锁定资源。
- XA模式依赖数据库机制实现回滚;AT模式利用数据快照实现数据回滚。
- XA模式强一致;AT模式最终一致
4.2.4.脏写问题
在多线程并发访问AT模式的分布式事务时,有可能出现脏写问题,如图:
解决思路就是引入了全局锁的概念。在释放DB锁之前,先拿到全局锁。避免同一时刻有另外一个事务来操作当前数据。
[Spark Java 文档]
4.2.5.优缺点
AT模式的优点:
- 一阶段完成直接提交事务,释放数据库资源,性能比较好
- 利用全局锁实现读写隔离
- 没有代码侵入,框架自动完成回滚和提交
AT模式的缺点:
- 两阶段之间属于软状态,属于最终一致
- 框架的快照功能会影响性能,但比XA模式要好很多
4.2.6.实现AT模式
AT模式中的快照生成、回滚等动作都是由框架自动完成,没有任何代码侵入,因此实现非常简单。
只不过,AT模式需要一个表来记录全局锁、另一张表来记录数据快照undo_log。
[Ehcache 文档]
1)导入数据库表,记录全局锁
导入课前资料提供的Sql文件:seata-at.sql,其中lock_table导入到TC服务关联的数据库,undo_log表导入到微服务关联的数据库:
2)修改application.yml文件,将事务模式修改为AT模式即可:
seata:
data-source-proxy-mode: AT # 默认就是AT
[HikariCP 连接池]
3)重启服务并测试
4.3.TCC模式
TCC模式与AT模式非常相似,每阶段都是独立事务,不同的是TCC通过人工编码来实现数据恢复。需要实现三个方法:
-
Try:资源的检测和预留;
-
Confirm:完成资源操 务;要求 Try 成功 Confirm 一定要能成功。
-
Cancel:预留资源释放,可以理解为try的反向操作。
4.3.1.流程分析
举例,一个扣减用户余额的业务。假设账户A原来余额是100,需要余额扣减30元。
- 阶段一( Try ):检查余额是否充足,如果充足则冻结金额增加30元,可用余额扣除30
初识余额:
余额充足,可以冻结:
此时,总金额 = 冻结金额 + 可用金额,数量依然是100不变。事务直接提交无需等待其它事务。
- 阶段二(Confirm):假如要提交(Confirm),则冻结金额扣减30
确认可以提交,不过之前可用金额已经扣减过了,这里只要清除冻结金额就好了:
此时,总金额 = 冻结金额 + 可用金额 = 0 + 70 = 70元
- 阶段二(Canncel):如果要回滚(Cancel),则冻结金额扣减30,可用余额增加30
需要回滚,那么就要释放冻结金额,恢复可用金额:
4.3.2.Seata的TCC模型
Seata中的TCC模型依然延续之前的事务架构,如图:
[Spring Boot 官方文档]
4.3.3.优缺点
TCC模式的每个阶段是做什么的?
- Try:资源检查和预留
- Confirm:业务执行和提交
- Cancel:预留资源的释放
TCC的优点是什么?
- 一阶段完成直接提交事务,释放数据库资源,性能好
- 相比AT模型,无需生成快照,无需使用全局锁,性能最强
- 不依赖数据库事务,而是依赖补偿操作,可以用于非事务型数据库
TCC的缺点是什么?
- 有代码侵入,需要人为编写try、Confirm和Cancel接口,太麻烦
- 软状态,事务是最终一致
- 需要考虑Confirm和Cancel的失败情况,做好幂等处理
4.3.4.事务悬挂和空回滚
1)空回滚
当某分支事务的try阶段阻塞时,可能导致全局事务超时而触发二阶段的cancel操作。在未执行try操作时先执行了cancel操作,这时cancel不能做回滚,就是空回滚。
如图:
执行cancel操作时,应当判断try是否已经执行,如果尚未执行,则应该空回滚。
2)业务悬挂
对于已经空回滚的业务,之前被阻塞的try操作恢复,继续执行try,就永远不可能confirm或cancel ,事务一直处于中间状态,这就是业务悬挂。
执行try操作时,应当判断cancel是否已经执行过了,如果已经执行,应当阻止空回滚后的try操作,避免悬挂
4.3.5.实现TCC模式
解决空回滚和业务悬挂问题,必须要记录当前事务状态,是在try、还是cancel?
1)思路分析
这里 定义一张表:
CREATE TABLE `account_freeze_tbl` (
`xid` varchar(128) NOT NULL,
`user_id` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '用户id',
`freeze_money` int(11) unsigned DEFAULT '0' COMMENT '冻结金额',
`state` int(1) DEFAULT NULL COMMENT '事务状态,0:try,1:confirm,2:cancel',
PRIMARY KEY (`xid`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPACT;
[Dozer 映射框架]
其中:
- xid:是全局事务id
- freeze_money:用来记录用户冻结金额
- state:用来记录事务状态
那此时, 的业务开怎么做呢?
- Try业务:
- 记录冻结金额和事务状态到account_freeze表
- 扣减account表可用金额
- Confirm业务
- 根据xid删除account_freeze表的冻结记录
- Cancel业务
- 修改account_freeze表,冻结金额为0,state为2
- 修改account表,恢复可用金额
- 如何判断是否空回滚?
- cancel业务中,根据xid查询account_freeze,如果为null则说明try还没做,需要空回滚
- 如何避免业务悬挂?
- try业务中,根据xid查询account_freeze ,如果已经存在则证明Cancel已经执行,拒绝执行try业务
接下来, 改造account-service,利用TCC实现余额扣减功能。
2)声明TCC接口
TCC的Try、Confirm、Cancel方法都需要在接口中基于注解来声明,
在account-service项目中的cn.itcast.account.service
包中新建一个接口,声明TCC三个接口:
```java
package cn.itcast.account.service;
import io.seata.rm.tcc.api.BusinessActionContext; import io.seata.rm.tcc.api.BusinessActionContextParameter; import io.seata.rm.tcc.api.LocalTCC; import io.seata.rm.tcc.api.TwoPhaseBusinessAction;
@LocalTCC public interface AccountTCCService {
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