一遍文章快速理解阿里分布式事务原理Seata

在2019年1月，Seata正式对外开源。
Seata是什么呢？
Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。在 Seata 开源之前，Seata 对应的内部版本在阿里经济体内部一直扮演着分布式一致性中间件的角色，帮助经济体平稳的度过历年的双11，对各BU业务进行了有力的支撑。经过多年沉淀与积累，商业化产品先后在阿里云、金融云进行售卖。2019.1 为了打造更加完善的技术生态和普惠技术成果，Seata 正式宣布对外开源，未来 Seata 将以社区共建的形式帮助其技术更加可靠与完备。

分布式事务产生的背景

• 1.1 分布式架构演进之 - 数据库的水平拆分

随着业务数据规模的快速发展，数据量越来越大，单库单表逐渐成为瓶颈。所以我们对数据库进行了水平拆分，将原单库单表拆分成数据库分片。

• 1.2 分布式架构演进之 - 业务服务化拆分
  -在业务发展初期，“一块大饼”的单业务系统架构，能满足基本的业务需求。但是随着业务的快速发展，系统的访问量和业务复杂程度都在快速增长，单系统架构逐渐成为业务发展瓶颈，解决业务系统的高耦合、可伸缩问题的需求越来越强烈。
  业务系统按照服务拆分之后，一个完整的业务往往需要调用多个服务，如何保证多个服务间的数据一致性成为一个难题。

分布式事务理论基础：

• 两阶段提交协议：

事务管理器分两个阶段来协调资源管理器，
第一阶段准备资源，也就是预留事务所需要的资源，如果每个资源管理器都资源预留成功，则进行第二阶段资源提交，否则协调资源管理器回滚资源。

• TCC*（try -confirm-cancel）
  TCC实际上是服务化的两阶段提交协议，业务开发者需要实现这三个服务接口，第一阶段服务由业务代码编排来调用Try接口进行资源预留，所有参与者的Try接口都成功了，事务管理器会提交成功，并调用每个参与者的Confirm接口真正提交业务操作，否则调用每个参与者的Cancle接口回滚事务。
• Saga
  Saga是一种补偿协议，在Saga模式下，分布式事务内有多个参与者都是一个冲正补偿服务，需要用户根据业务场景实现其正向操作或逆向操作。
  分布式事务执行过程中，依次执行各参与者的正向操作，如果所有正向操作均执行成功，那么分布式事务提交。如果任何一个正向操作失败，那么分布式事务会退回去执行前面各参与者的逆向回滚操作，回滚已提交的参与者，使分布式事务回到初始状态。

分布式事务Seata解决方案

AT模式，TCC模式，Saga模式和Xa模式

• AT模式如何做到对业务无侵入：

一阶段：
在一阶段，Seata会拦截“业务SQL”，首先解析SQL语义，找到“业务SQL”要更新的业务数据，在业务数据被更新前，将其保存成“before image”，然后执行“业务SQL”更新业务数据，在业务数据更新之后，再将其保存成“after image”，最后生成行锁。以上操作全部在一个数据库事务内完成，这样保证了一阶段操作的有原子性。
二阶段提交：
二阶段如果是提交的话，因为“业务SQL”在一阶段已经提交数据库，所以Seata框架只需将一阶段保存的快照数据和行锁删掉，完成数据清理即可。
二阶段回滚:
二阶段如果是回滚的话，Seata就需要回滚一阶段执行的“业务Sql”，还原业务数据。回滚方式便是利用“ befor image”还原业务数据；但在还原前要首先校验脏写，对比“数据库当前业务数据”和“afterImage”，如果两份数据完全一致就说明没有脏写，可以还原业务数据，如果不一致就说明有脏写，出现这个就需要人工处理了。

AT 模式的一阶段、二阶段提交和回滚均由 Seata 框架自动生成，用户只需编写“业务 SQL”，便能轻松接入分布式事务，AT 模式是一种对业务无任何侵入的分布式事务解决方案。

• TCC模式
  TCC 三个方法描述：

Try：资源的检测和预留；
Confirm：执行的业务操作提交；要求 Try 成功 Confirm 一定要能成功；
Cancel：预留资源释放；
以“扣钱”场景为例，在接入 TCC 前，对 A 账户的扣钱，只需一条更新账户余额的 SQL 便能完成；但是在接入 TCC 之后，用户就需要考虑如何将原来一步就能完成的扣钱操作，拆成两阶段，实现成三个方法，并且保证一阶段 Try 成功的话 二阶段 Confirm 一定能成功。
Try 方法作为一阶段准备方法，需要做资源的检查和预留。在扣钱场景下，Try 要做的事情是就是检查账户余额是否充足，预留转账资金，预留的方式就是冻结 A 账户的 转账资金。Try 方法执行之后，账号 A 余额虽然还是 100，但是其中 30 元已经被冻结了，不能被其他事务使用。

二阶段 Confirm 方法执行真正的扣钱操作。Confirm 会使用 Try 阶段冻结的资金，执行账号扣款。Confirm 方法执行之后，账号 A 在一阶段中冻结的 30 元已经被扣除，账号 A 余额变成 70 元 。

如果二阶段是回滚的话，就需要在 Cancel 方法内释放一阶段 Try 冻结的 30 元，使账号 A 的回到初始状态，100 元全部可用。

用户接入 TCC 模式，最重要的事情就是考虑如何将业务模型拆成 2 阶段，实现成 TCC 的 3 个方法，并且保证 Try 成功 Confirm 一定能成功。相对于 AT 模式，TCC 模式对业务代码有一定的侵入性，但是 TCC 模式无 AT 模式的全局行锁，TCC 性能会比 AT 模式高很多。

TCC 设计 - 允许空回滚：
Cancel 接口设计时需要允许空回滚。在 Try 接口因为丢包时没有收到，事务管理器会触发回滚，这时会触发 Cancel 接口，这时 Cancel 执行时发现没有对应的事务 xid 或主键时，需要返回回滚成功。让事务服务管理器认为已回滚，否则会不断重试，而 Cancel 又没有对应的业务数据可以进行回滚。
TCC 设计 - 防悬挂控制：
悬挂的意思是：Cancel 比 Try 接口先执行，出现的原因是 Try 由于网络拥堵而超时，事务管理器生成回滚，触发 Cancel 接口，而最终又收到了 Try 接口调用，但是 Cancel 比 Try 先到。按照前面允许空回滚的逻辑，回滚会返回成功，事务管理器认为事务已回滚成功，则此时的 Try 接口不应该执行，否则会产生数据不一致，所以我们在 Cancel 空回滚返回成功之前先记录该条事务 xid 或业务主键，标识这条记录已经回滚过，Try 接口先检查这条事务xid或业务主键如果已经标记为回滚成功过，则不执行 Try 的业务操作。

TCC 设计 - 幂等控制：
幂等性的意思是：对同一个系统，使用同样的条件，一次请求和重复的多次请求对系统资源的影响是一致的。因为网络抖动或拥堵可能会超时，事务管理器会对资源进行重试操作，所以很可能一个业务操作会被重复调用，为了不因为重复调用而多次占用资源，需要对服务设计时进行幂等控制，通常我们可以用事务 xid 或业务主键判重来控制。

• Saga 模式

分布式事务执行过程中，依次执行各参与者的正向操作，如果所有正向操作均执行成功，那么分布式事务提交。如果任何一个正向操作执行失败，那么分布式事务会去退回去执行前面各参与者的逆向回滚操作，回滚已提交的参与者，使分布式事务回到初始状态。
Saga 模式适用于业务流程长且需要保证事务最终一致性的业务系统，Saga 模式一阶段就会提交本地事务，无锁、长流程情况下可以保证性能。

事务参与者可能是其它公司的服务或者是遗留系统的服务，无法进行改造和提供 TCC 要求的接口，可以使用 Saga 模式。

Saga模式的优势是：

一阶段提交本地数据库事务，无锁，高性能；
参与者可以采用事务驱动异步执行，高吞吐；
补偿服务即正向服务的“反向”，易于理解，易于实现；
缺点：Saga 模式由于一阶段已经提交本地数据库事务，且没有进行“预留”动作，所以不能保证隔离性。后续会讲到对于缺乏隔离性的应对措施。

总结
本文先回顾了分布式事务产生的背景及理论基础，然后重点讲解了 Seata 分布式事务的原理以及三种模式（AT、TCC、Saga）的分布式事务实现。

Seata 的定位是分布式事全场景解决方案，未来还会有 XA 模式的分布式事务实现，每种模式都有它的适用场景，AT 模式是无侵入的分布式事务解决方案，适用于不希望对业务进行改造的场景，几乎0学习成本。TCC 模式是高性能分布式事务解决方案，适用于核心系统等对性能有很高要求的场景。Saga 模式是长事务解决方案，适用于业务流程长且需要保证事务最终一致性的业务系统，Saga 模式一阶段就会提交本地事务，无锁，长流程情况下可以保证性能，多用于渠道层、集成层业务系统。事务参与者可能是其它公司的服务或者是遗留系统的服务，无法进行改造和提供 TCC 要求的接口，也可以使用 Saga 模式。
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