上一篇：单业务的一致性（CAP中的C【Consistency】）-02CAP介绍
还是我们开头提出的问题：如何保证1.1、1.2、1.3要么同时成功，要么同时失败，本小节，使用alibaba seata作为分布式事务的解决方案，达到这个目的。
seata中文官网：http://seata.io/zh-cn/docs/user/quickstart.html 可以直接官网查看，这里作为搬运工。
此处仅讨论其AT模式，AT模式本质上也是2PC模式。
下面的实例特别好： 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 。 如下图： 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。在更新的同时进行查询的过程：
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。业务表：product
FieldTypeKeyidbigint(20)PRInamevarchar(100)sincevarchar(100)AT 分支事务的业务逻辑：
update product set name = 'GTS' where name = 'TXC';过程：
1.解析 SQL：得到 SQL 的类型（UPDATE），表（product），条件（where name = ‘TXC’）等相关的信息。 2.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：
idnamesince1TXC20143.执行业务 SQL：更新这条记录的 name 为 ‘GTS’。 4.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;5.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" }6.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 。（注册时获得锁，锁后的后才会提交本地事务。） 7.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。 8.将本地事务提交的结果上报给 TC。
1.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。 2.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。（可以直接覆盖） 3.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;4.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。
1.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。 2.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。
以 MySQL 为例：
FieldFieldFieldbigintxidvarchar(100)contextvarchar(128)rollback_infolongbloblog_statustinyintlog_createddatetimelog_modifieddatetimesql:
-- 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;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 (自动事务模型)和 Manual (Branch) Transaction Mode（手动事务模型）.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。 总结一句话：和AT一模一样，只是自己实现。
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
用例 用户购买商品的业务逻辑。整个业务逻辑由3个微服务提供支持：
仓储服务：对给定的商品扣除仓储数量。 订单服务：根据采购需求创建订单。 帐户服务：从用户帐户中扣除余额。
我们只需要使用一个 @GlobalTransactional 注解在业务方法上:
@GlobalTransactional public void purchase(String userId, String commodityCode, int orderCount) { ...... }1.每个需要用到的微服务（此处三个）创建undo_log 这里涉及到三个微服务：订单服务、库存服务、积分服务，这三个数据库中分别创建undo_log表。 2.安装事务协调器TC，seata-server,即seata软件 3.整合项目
导入依赖 <!-- common pom.xml中添加，其他引用了common微服务的用到的就不需要再次添加了。 Seata场景启动器 - 解决分布式事务 --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId> <version>2.1.0.RELEASE</version> </dependency>加压启动seata-server
所有想要用到分布式事务的服务使用seata DataSourceProxy代理自己的数据源
package com.atguigu.gulimall.order.config; import com.zaxxer.hikari.HikariDataSource; import io.seata.rm.datasource.DataSourceProxy; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceProperties; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.util.StringUtils; import javax.sql.DataSource; /** * @Description SeaTa分布式事务管理的配置bean类，主要是对数据源的配置。 **/ @Configuration public class MySeataConfig { @Autowired DataSourceProperties dataSourceProperties; /** * 这里抄的是源码中的配置数据源的方式。 * 参考源码书写。主要是为了使用 * @param dataSourceProperties * @return */ @Bean public DataSource dataSource(DataSourceProperties dataSourceProperties) { HikariDataSource dataSource = dataSourceProperties.initializeDataSourceBuilder().type(HikariDataSource.class).build(); if (StringUtils.hasText(dataSourceProperties.getName())) { dataSource.setPoolName(dataSourceProperties.getName()); } return new DataSourceProxy(dataSource); } }特别注意，此处的数据源代理使用的是seata的代理，这样事务就交由seata管理了。：
import io.seata.rm.datasource.DataSourceProxy;每个微服务均需要导入registry.conf和file.conf
在我们的业务方法上添加@GlobalTransactional可解决分布式事务问题。
//点击提交订单按钮的时候，问题来了 @GlobalTransactionall //seata事务 TM @Transactional //本地事务 RM @Override public SubmitOrderRespVo submitOrder(OrderSubmitVo orderSubmitVo) { if (checkValidity() ) {//校验合法性，如果一切合法，则开始提交代码 // 1.1把订单保存在订单表中 saveOrder(order); // 1.2调用库存服务吧库存减去2 R r = wareFeignService.orderLocKStock(orderSubmitVo); // 1.3调用用积分服务给张三添加800万积分 R r = pointsFeignService.upPoint(orderSubmitVo); return submitOrderRespVo; } } } } 其他注意点： registry.conf和file.conf的配置有些注意点，再次不在赘述，可以使用数据库、或者文件作为存储使用；另外把自己配置进入nacos配置中心。其他注意点 jpa整合https://github.com/seata/seata-samples/tree/master/springcloud-jpa-seata file.conf 的 service.vgroup_mapping 配置必须和spring.application.name一致在 org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-alibaba-seata的org.springframework.cloud.alibaba.seata.GlobalTransactionAutoConfiguration类中，默认会使用 ${spring.application.name}-fescar-service-group作为服务名注册到 Seata Server上，如果和file.conf中的配置不一致，会提示 no available server to connect错误也可以通过配置 spring.cloud.alibaba.seata.tx-service-group修改后缀，但是必须和file.conf中的配置保持一致1.前面说了那么多其实就是一个注解的事。 2.seata的这种方案在一般场景中会使用到，例如金融it行业，但是在电商中不会使用，因为其中均需要获得锁local Lock 或者GlobleLock，性能低下，下篇介绍更为高效的解决方案：柔性事务-可靠消息+最终一致性。 下一篇地址：订单业务的一致性（CAP中的C【Consistency】）-04使用柔性事务-可靠消息+最终一致性方案
前路无畏 认证博客专家 专家认证 自律的艰辛总甜过懊悔的苦果！专注于java后端技术及解决方案，善于总结，分享！自律的艰辛总甜过懊悔的苦果！专注于java后端技术及解决方案，善于总结，分享！自律的艰辛总甜过懊悔的苦果！专注于java后端技术及解决方案，善于总结，分享！