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本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里分布式事务在业务系统中是十分常见的,最经典的场景就是电商架构中的交易业务,如图:
客户端通过请求订单服务,执行下单操作,实际上从订单服务上又触发了多个服务链请求,基本步骤如下:
这套流程在电商系统中是基本业务,在实际的开发中远比这里描述的复杂。
上述1中是业务性的流程概念描述,从系统开发层面,在微服务的架构模式下,通常的时序流如下:
这样服务间的通信时序图在程序设计中十分常见,在分布式系统中,清楚的描述各个服务间的通信流程是十分关键的。
上图描述的交易流程是在最理想的状态下,各个服务都执行成功,但是程序是不能100%保证一直正常,经常出现如下情况:
这些都是实际开发中经常出现的问题,比如订单创建成功,扣款成功,但是库存扣减失败,物流运单生成,那么这笔订单该如何处理?这就是分布式事务要解决的核心问题。
分布式事务机制要保证不同服务之间形成一个整体性的可控的事务,业务流程上的服务除非全部成功,否则任何服务的操作失败,都会导致所有服务上操作回滚,撤销已经完成的动作。
XA是一个分布式事务协议,大致分为两部分:事务管理器和本地资源管理器,本地资源管理器基本由数据库实现,大多数关系型数据库都实现XA接口,而事务管理器作为全局事务的调度者,负责整个事务中本地资源的提交和回滚,基本原理如下:
阶段1:事务询问
事务管理器向所有的参与事务的资源管理器发送确认请求,询问是否可以执行事务提交操作,并等待各参与者的响应,如果执事务操作成功,就反馈给事务管理器表示事务可以执行,如果没有成功执行事务,就反馈事务不可以执行;
阶段2:事务提交
XA根据第一阶段每个资源管理器是否都准备提交成功,判断是要事务整体提交还是回滚,正式执行事务提交操作,并在完成提交之后释放整个事务占用的资源;事务也会存在失败情况,导致流程取消回滚;
XA事务具有强一致性,在两阶段提交的整个过程中,一直会持有资源的锁,性能不理想的缺点很明显,特别是在交易下单链路中,往往并发量很高,XA无法满足该类高并发场景。
Try(预处理)-Confirm(确认)-Cancel(取消)模式的简称TCC。
Try阶段
业务检查(一致性)及资源预留(隔离),该阶段是一个初步操作,提交事务前的检查及预留业务资源完成;例如购票系统中的占位成功,需要在15分钟内支付;
Confirm阶段
确认执行业务操作,不在执行任何业务检查,基于Try阶段预留的业务资源,从理想状态下看只要Try成功,Confirm也会成功,因为资源的检查和锁定都已经成功;该阶段出现问题,需要重试机制或者手动处理;购票系统中的占位成功并且15分钟内支付完成,购票成功;
Cancel阶段
Cancel阶段是在业务执行错误需要回滚到状态下执行分支事务的取消,预留资源的释放;购票系统中的占位成功但是15分钟内没有支付,取消占位;
XA事务的强一致性,导致资源层的锁定;
TCC在业务层面追求最终一致性,不会长久占用资源;
现在回到模块一中的场景案例,在理想状态下流程全部成功是好的,但实际情况是突发情况很多,基于TCC模式分析上述电商的具体业务:
在TCC模式下,通常表字段的状态设计思路为:订单(支付中.已支付.取消订单),账户(金额.冻结金额),库存(库存.冻结库存),物流(出库中.已出库,已撤回),这种状态管理在开发中非常常见。
所以在TCC模式里通常会如下处理资源预留:
假设订单总额为:200,状态:支付中,则此时资源预留情况如下:
这样下单链路上的相关资源已检查并且预留成功;
资源预留成功之后,执行资源提交执行:
这样下单链路上的相关资源已全部提交处理成功,这是最理想的状态;
整个过程是可能执行失败的,或者用户直接自己发起回退,则要回滚整个链路上的数据:
这样下单链路上的相关数据都基于该笔订单做回退操作,恢复;
整个电商交易流程,不管是成功,还是完整的回退失败,都是需要在理想状态下,要求整个服务链路和数据是绝对正常的才行。但是在实际分布式架构下是很难保证的,所以在产品的设计上会预留很多操作入口,用来手动做事务补偿或回退操作:
大型复杂的业务系统中,直接修改数据库通常情况下是不允许的,一般核心流程会预留各种操作入口,用来处理突发状况,弥补数据的完整性,例如交易链路上,只要扣款成功,后续的数据无论如何都会补上,是不允许回滚的,当然如果没有扣款成功,订单有效期结束,该笔交易也就算做结束。
通过电商交易的案例,和TCC模式的概念,描述了分布式事务的流程和处理思路,在开发时通常会选择现有的分布式组件来具体实现事务控制,这个流程后续再聊。
GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent
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