分布式事务之事务实现模式与技术(四)

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
分布式事务之事务实现模式与技术(四)
分布式事务之事务实现模式与技术(四)

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 transaction2.receive message3.start database transaction4.update database5.commit database transaction6.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 transaction2.receive message3.start JTA transaction on DB4.update database5.phase-1 commit on DB transaction6.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rollback7.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 transaction2.receive message3.start database transaction4.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 transaction6.commit message transaction  复制代码

上面这种时候没有问题

1.start message transaction2.receive message3.start database transaction4.update database5.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。

分布式事务之事务实现模式与技术(四)

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.Driverspring.ds_user.url = jdbc:mysql://localhost:3307/js_userspring.ds_user.username = rootspring.ds_user.password = 123456spring.ds_user.driver-class-name = com.mysql.jdbc.Driverspring.ds_order.url = jdbc:mysql://localhost:3307/js_orderspring.ds_order.username = rootspring.ds_order.password = 123456spring.ds_order.driver-class-name = com.mysql.jdbc.Driver复制代码

自定义配置类文件

@Configurationpublic 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")        }    }}复制代码

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

分布式事务之事务实现模式与技术(四)
分布式事务之事务实现模式与技术(四)

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

分布式事务之事务实现模式与技术(四)

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

分布式事务之事务实现模式与技术(四)

DBConfiguration类中添加一段

@Beanpublic 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
    分布式事务之事务实现模式与技术(四)

    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}复制代码

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
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