Spring Cloud 分布式事務管理

aboutU 發布于2019-08-16 13:29 / 2907人閱讀

摘要：中大致分為兩部分事務管理器和本地資源管理器。具體實現分布式事務框架的核心功能是對本地事務的協調控制，框架本身并不創建事務，只是對本地事務做協調控制。

Spring Cloud 分布式事務管理

在微服務如火如荼的情況下，越來越多的項目開始嘗試改造成微服務架構，微服務即帶來了項目開發的方便性，又提高了運維難度以及網絡不可靠的概率.

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在說微服務的優缺點時，有對比才會更加明顯，首先說一下單體式結構

單體式架構

在單體式架構中，系統通常采用分層架構模式（MVC），持久化層、表示層，業務邏輯層。架構主要存在以下問題：

系統內部互相訪問，耦合緊密導致難以維護；

各業務領域需要采用相同的技術棧，難以快速應用新技術（例如使用SSH很難向SSM改造）；

對系統的任何修改都必須整個系統一起重新部署/升級；

在系統負載增加時，難以進行水平擴展；

當系統中一處出現問題，會影響整個系統；

為了克服以上缺點，微服務架構應運而生。微服務，又叫微服務架構。微服務就是一些協同工作的小而自治的服務.

微服務架構 優點:

1. 技術異構性

在不同的服務中，可以使用不同的技術來各自開發，只要保證服務間能相互協作即可

2. 彈性

當微服務中的某一個服務不可用時，不會影響整個系統，只會影響相關功能不可用

3. 擴展

易于擴展，使用小的多個服務，更加易于擴展新的功能

4. 簡化部署

某個服務的更新部署，不需要重新部署整個應用

5. 可組合

通過組合多個服務，可以提供一些新的功能

6. 可替代

因為每個微服務都比較小，重新實現某一個服務或者直接刪除該服務都是可操作的

缺點:

1. 復雜度高

微服務間通過REST、RPC等形式交互，相對于單體模式，需要考慮被調用方故障、過載、消息丟失等各種異常情況，代碼邏輯更加復雜。

對于微服務間的事務性操作，因為不同的微服務采用了不同的數據庫，將無法利用數據庫本身的事務機制保證一致性，需要引入二階段提交等技術。

同時，在微服務間存在少部分共用功能但又無法提取成微服務時，各個微服務對于這部分功能通常需要重復開發，或至少要做代碼復制，以避免微服務間的耦合，增加了開發成本。

2. 運維復雜

在采用微服務架構時，系統由多個獨立運行的微服務構成，需要一個設計良好的監控系統對各個微服務的運行狀態進行監控。運維人員需要對系統有細致的了解才對夠更好的運維系統。

3. 影響性能

相對于單體架構，微服務的間通過REST、RPC等形式進行交互，通信的時延會受到較大的影響。

分布式事務的引入

正如上面所說

對于微服務間的事務性操作，因為不同的微服務采用了不同的數據庫，將無法利用數據庫本身的事務機制保證一致性，需要引入二階段提交等技術。

在單體項目中，很容易做到事務控制，而在多個服務之間很難實現

假設服務調用如下：

A B C D 的事務均在各個服務控制，如何做到，統一協調，保證數據的一致性？

分布式事務解決方案 基于XA協議的兩階段提交

XA是一個分布式事務協議，由提出。XA中大致分為兩部分：事務管理器和本地資源管理器。其中本地資源管理器往往由數據庫實現，比如Oracle、DB2這些商業數據庫都實現了XA接口，而事務管理器作為全局的調度者，負責各個本地資源的提交和回滾。XA實現分布式事務的原理如下：
第一階段：

第二階段:

總的來說，XA協議比較簡單，而且一旦商業數據庫實現了XA協議，使用分布式事務的成本也比較低。但是，XA也有致命的缺點，那就是性能不理想，特別是在交易下單鏈路，往往并發量很高，XA無法滿足高并發場景。XA目前在商業數據庫支持的比較理想，在mysql數據庫中支持的不太理想，mysql的XA實現，沒有記錄prepare階段日志，主備切換回導致主庫與備庫數據不一致。許多nosql也沒有支持XA，這讓XA的應用場景變得非常狹隘。

消息事務+最終一致性

所謂的消息事務就是基于消息中間件的兩階段提交，本質上是對消息中間件的一種特殊利用，它是將本地事務和發消息放在了一個分布式事務里，保證要么本地操作成功成功并且對外發消息成功，要么兩者都失敗，開源的RocketMQ就支持這一特性.

該方案采用最終一致的，犧牲了一致性，換來了性能的大幅度提升。存在造成數據不一致的風險

TCC編程模式

所謂的TCC編程模式，也是兩階段提交的一個變種。TCC提供了一個編程框架，將整個業務邏輯分為三塊：Try、Confirm和Cancel三個操作。以在線下單為例，Try階段會去扣庫存，Confirm階段則是去更新訂單狀態，如果更新訂單失敗，則進入Cancel階段，會去恢復庫存。總之，TCC就是通過代碼人為實現了兩階段提交，不同的業務場景所寫的代碼都不一樣，復雜度也不一樣，因此，這種模式并不能很好地被復用。

具體實現 LCN

https://github.com/codingapi/...

LCN分布式事務框架的核心功能是對本地事務的協調控制，框架本身并不創建事務，只是對本地事務做協調控制。因此該框架與其他第三方的框架兼容性強，支持所有的關系型數據庫事務，支持多數據源，支持與第三方數據庫框架一塊使用（例如 sharding-jdbc），在使用框架的時候只需要添加分布式事務的注解即可，對業務的侵入性低。LCN框架主要是為微服務框架提供分布式事務的支持，在微服務框架上做了進一步的事務機制優化，在一些負載場景上LCN事務機制要比本地事務機制的性能更好，4.0以后框架開方了插件機制可以讓更多的第三方框架支持進來

目前 LCN為 4.1 版本

主要特點：

支持各種基于spring的db框架

兼容SpringCloud、Dubbo、motan

使用簡單，低依賴，代碼完全開源

基于切面的強一致性事務框架

高可用，模塊可以依賴RPC模塊做集群化，TxManager也可以做集群化

支持本地事務和分布式事務共存

支持事務補償機制，增加事務補償決策提醒

采用強一致性方案，事務要不全部成功，要不全部失敗，保證了事務的一致性，代碼簡單，原有項目只需引入相關 jar 包，并在需要參與的事務的方法添加注解即可，節省了代碼改造成本.

Spring Cloud示例：

添加依賴


   4.1.0



    com.codingapi
    transaction-springcloud
    ${lcn.last.version}



   com.codingapi
   tx-plugins-db
   ${lcn.last.version}

在需要執行的事務上添加注解

@Override
@TxTransaction(isStart = true)
@Transactional
public int save() {
}

其中 @TxTransaction(isStart = true) 為lcn 事務控制注解，其中isStart = true 表示該方法是事務的發起方例如，服務A 需要調用服務B,服務B 需要調用服務C，此時服務A為服務發起方，其余為參與方，參與方只需@TxTransaction 即可

在測試時需要將事務管理服務啟動 txManager, 具體示例參看：https://www.txlcn.org

ByteTCC

https://github.com/liuyangmin...

ByteTCC是一個基于TCC（Try/Confirm/Cancel）機制的分布式事務管理器。兼容JTA，可以很好的與EJB、Spring等容器（本文檔下文說明中將以Spring容器為例）進行集成。

ByteTCC特性
1、支持Spring容器的聲明式事務管理；
2、支持普通事務、TCC事務、業務補償型事務等事務機制；
3、支持多數據源、跨應用、跨服務器等分布式事務場景；
4、支持長事務；
5、支持dubbo服務框架；
6、支持spring cloud；

該實現方式，需要在業務層編寫對應的 tcc（Try/Confirm/Cancel）方法，開發需要一定的成本，同時某些業務可能無法保證數據可回滾

查看示例：https://github.com/liuyangmin...

參考：

https://github.com/codingapi/...

https://github.com/liuyangmin...

微服務設計（Sam Newman）

如果你喜歡就關注一下吧. 以后會寫一下我們公司在使用Spring Cloud 中遇到的問題和一些經驗

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