Seata架构篇 - AT模式

news2024/9/28 7:22:52

AT 模式

概述

Seata AT 模式是一种非侵入式的分布式事务解决方案,Seata 在内部做了对数据库操作的代理层,我们使用 Seata AT 模式时,实际上用的是 Seata 自带的数据源代理 DataSourceProxy,Seata 在这层代理中加入了很多逻辑,比如插入回滚 undo_log 日志,检查全局锁等。

为什么要检查全局锁呢,这是由于 Seata AT 模式的事务隔离是建立在分支事务的本地隔离级别基础之上的,在数据库本地隔离级别读已提交或以上的前提下,Seata 设计了由事务协调器维护的全局写排他锁,来保证事务间的写隔离,同时,将全局事务默认定义在读未提交的隔离级别上。

Seata 的事务是一个全局事务,它包含了若干个分支本地事务,在全局事务执行过程中(全局事务还没执行完),某个本地事务提交了,如果 Seata 没有采取任何措施,则会导致已提交的本地事务被读取,造成脏读,如果数据在全局事务提交前已提交的本地事务被修改,则会造成脏写。

一阶段:业务数据和回滚日志在同一个本地事务提交,释放本地锁和连接资源。

二阶段:提交异步化,非常快速地完成。回滚通过一阶段的回滚日志反向补偿。

Seata AT模式隔离级别解读

适用场景

  • 基于支持本地 ACID 事务的关系型数据库。
  • Java 应用,通过 JDBC 访问数据库。

原理

一阶段

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:

idnamesince
1TXC2014

3、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。

得到后镜像:

idnamesince
1GTS2014

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

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。

二阶段

回滚

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。

2、通过 XID 和 Branch ID 查找到相应的 UNDO LOG 记录。

3、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。

4、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;

5、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。

提交

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。

回滚日志表如下:

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;

写隔离

一阶段本地事务提交之前,需要确保先拿到全局锁,这样才能提交本地事务。

尝试获取全局锁如果超时,则放弃尝试,然后回滚本地事务并释放本地锁。

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

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。

在这里插入图片描述

如果 tx1 的二阶段全局回滚,则 tx1 需要重新获取该数据的本地锁,进行反向补偿的更新操作,实现分支的回滚。此时,如果 tx2 仍在等待该数据的 全局锁,同时持有本地锁,则 tx1 的分支回滚会失败。分支的回滚会一直重试,直到 tx2 的 全局锁 等锁超时,放弃 全局锁 并回滚本地事务释放本地锁,tx1 的分支回滚最终成功。

因为整个过程 全局锁 在 tx1 结束前一直是被 tx1 持有的,所以不会发生 脏写 的问题。

在这里插入图片描述

读隔离

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)

在这里插入图片描述

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。

使用

假设 Bussiness 服务调用 Stock 服务和 Order 服务。

1、配置 Bussiness 服务。

  • 配置 GlobalTransactionScanner 的applicationId 和 txServiceGroup(事务分组)。

  • 使用 @GlobalTransactional 注解

  • 可以使用 RootContext.getXID() 方法获取到 XID

  • 按需修改 file.conf、registry.conf 文件的内容

@Configuration
public class SeataAutoConfig {

    @Bean
    public GlobalTransactionScanner globalTransactionScanner() {
      	// 指定 applicationId、txServiceGroup
        return new GlobalTransactionScanner("dubbo-gts-seata-example", "my_test_tx_group");
    }
}
@Service
public class BusinessServiceImpl implements BusinessService {

    @Reference(version = "1.0.0")
    private StockDubboService stockDubboService;

    @Reference(version = "1.0.0")
    private OrderDubboService orderDubboService;

    private boolean flag;

    @Override
    @GlobalTransactional(timeoutMills = 300000, name = "dubbo-gts-seata-example")
    public ObjectResponse handleBusiness(BusinessDTO businessDTO) {
        System.out.println("开始全局事务,XID = " + RootContext.getXID());
        ObjectResponse<Object> objectResponse = new ObjectResponse<>();
        //1、扣减库存
        CommodityDTO commodityDTO = new CommodityDTO();
        commodityDTO.setCommodityCode(businessDTO.getCommodityCode());
        commodityDTO.setCount(businessDTO.getCount());
        ObjectResponse stockResponse = stockDubboService.decreaseStock(commodityDTO);
        //2、创建订单
        OrderDTO orderDTO = new OrderDTO();
        orderDTO.setUserId(businessDTO.getUserId());
        orderDTO.setCommodityCode(businessDTO.getCommodityCode());
        orderDTO.setOrderCount(businessDTO.getCount());
        orderDTO.setOrderAmount(businessDTO.getAmount());
        ObjectResponse<OrderDTO> response = orderDubboService.createOrder(orderDTO);

        //打开注释测试事务发生异常后,全局回滚功能
        //  if (!flag) {
        //      throw new RuntimeException("测试抛异常后,分布式事务回滚!");
        //  }

        if (stockResponse.getStatus() != 200 || response.getStatus() != 200) {
            throw new DefaultException(RspStatusEnum.FAIL);
        }

        objectResponse.setStatus(RspStatusEnum.SUCCESS.getCode());
        objectResponse.setMessage(RspStatusEnum.SUCCESS.getMessage());
        objectResponse.setData(response.getData());
        return objectResponse;
    }
}

2、 配置 Stock 服务。

  • 配置 DataSource、DataSourceProxy、SqlSessionFactory、GlobalTransactionScanner
  • 可以使用 RootContext.getXID() 方法获取到 XID
  • 按需修改 file.conf、registry.conf 文件的内容
  • 对应数据库配置 UNDO_LOG 表
@Configuration
public class SeataAutoConfig {

    @Autowired
    private DataSourceProperties dataSourceProperties;

    @Bean
    @Primary
    public DruidDataSource druidDataSource() {
        DruidDataSource druidDataSource = new DruidDataSource();
        druidDataSource.setUrl(dataSourceProperties.getUrl());
        druidDataSource.setUsername(dataSourceProperties.getUsername());
        druidDataSource.setPassword(dataSourceProperties.getPassword());
        druidDataSource.setDriverClassName(dataSourceProperties.getDriverClassName());
        druidDataSource.setInitialSize(0);
        druidDataSource.setMaxActive(180);
        druidDataSource.setMaxWait(60000);
        druidDataSource.setMinIdle(0);
        druidDataSource.setValidationQuery("Select 1 from DUAL");
        druidDataSource.setTestOnBorrow(false);
        druidDataSource.setTestOnReturn(false);
        druidDataSource.setTestWhileIdle(true);
        druidDataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(60000);
        druidDataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(25200000);
        druidDataSource.setRemoveAbandoned(true);
        druidDataSource.setRemoveAbandonedTimeout(1800);
        druidDataSource.setLogAbandoned(true);
        return druidDataSource;
    }

    @Bean
    public DataSourceProxy dataSourceProxy(DruidDataSource druidDataSource) {
        return new DataSourceProxy(druidDataSource);
    }

    @Bean
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(DataSourceProxy dataSourceProxy) throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean factoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
        factoryBean.setDataSource(dataSourceProxy);
        factoryBean.setMapperLocations(
            new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath*:/mapper/*.xml"));
        factoryBean.setTransactionFactory(new JdbcTransactionFactory());
        return factoryBean.getObject();
    }

    @Bean
    public GlobalTransactionScanner globalTransactionScanner() {
        return new GlobalTransactionScanner("stock-gts-seata-example", "my_test_tx_group");
    }
}

3、配置 Order 服务

  • 配置 DataSource、DataSourceProxy、SqlSessionFactory、GlobalTransactionScanner
  • 可以使用 RootContext.getXID() 方法获取到 XID
  • 按需修改 file.conf、registry.conf 文件的内容
  • 对应数据库配置 UNDO_LOG 表
@Configuration
public class SeataAutoConfig {

    @Autowired
    private DataSourceProperties dataSourceProperties;

    @Bean
    @Primary
    public DruidDataSource druidDataSource() {
        DruidDataSource druidDataSource = new DruidDataSource();
        druidDataSource.setUrl(dataSourceProperties.getUrl());
        druidDataSource.setUsername(dataSourceProperties.getUsername());
        druidDataSource.setPassword(dataSourceProperties.getPassword());
        druidDataSource.setDriverClassName(dataSourceProperties.getDriverClassName());
        druidDataSource.setInitialSize(0);
        druidDataSource.setMaxActive(180);
        druidDataSource.setMaxWait(60000);
        druidDataSource.setMinIdle(0);
        druidDataSource.setValidationQuery("Select 1 from DUAL");
        druidDataSource.setTestOnBorrow(false);
        druidDataSource.setTestOnReturn(false);
        druidDataSource.setTestWhileIdle(true);
        druidDataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(60000);
        druidDataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(25200000);
        druidDataSource.setRemoveAbandoned(true);
        druidDataSource.setRemoveAbandonedTimeout(1800);
        druidDataSource.setLogAbandoned(true);
        return druidDataSource;
    }

    @Bean
    public DataSourceProxy dataSourceProxy(DruidDataSource druidDataSource) {
        return new DataSourceProxy(druidDataSource);
    }

    @Bean
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(DataSourceProxy dataSourceProxy) throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean factoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
        factoryBean.setDataSource(dataSourceProxy);
        factoryBean.setMapperLocations(
            new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath*:/mapper/*.xml"));
        factoryBean.setTransactionFactory(new JdbcTransactionFactory());
        return factoryBean.getObject();
    }

    @Bean
    public GlobalTransactionScanner globalTransactionScanner() {
        return new GlobalTransactionScanner("order-gts-seata-example", "my_test_tx_group");
    }
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/354118.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Koin入门1-快速上手

概念 Koin 是一款轻量级的依赖注入框架&#xff0c;它无代理&#xff0c;无代码生成&#xff0c;无反射 大家可以自行查阅官方英文教程&#xff1a;https://insert-koin.io/docs/quickstart/android-compose Koin 简单的来说可以包含以下四个模块&#xff1a; 名称作用entity实…

2|数据挖掘|聚类分析|无监督聚类PAM算法(中心法划分)|肠型分析

常见的六大聚类算法https://blog.csdn.net/m0_57656758/article/details/127653402?ops_request_misc%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522167669020916782425666238%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id167669020…

C++ STL——map和set的使用

文章目录1. 关联式容器1.1 键值对1.2 树形结构的关联式容器2. set2.1 set的介绍2.2 set的插入2.3 set的删除和查找2.4 lower_bound和upper_bound3. multiset3.1 count4. map4.1 map的介绍4.2 map的插入4.3 map的遍历4.4 map的[ ]5. multimap1. 关联式容器 我们之前学的vector、…

时序预测 | MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机时间序列预测

时序预测 | MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机时间序列预测 目录时序预测 | MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机时间序列预测预测效果基本介绍研究回顾程序设计参考资料预测效果 基本介绍 CNN-SVM预测模型将深度学习模型作为特征学习器&#xff0c;将SVM 支持向量机 作为训练器进行…

基于分布鲁棒联合机会约束的能源和储备调度(Matlab代码实现)

&#x1f468;‍&#x1f393;个人主页&#xff1a;研学社的博客 &#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f49e;&#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️&#x1f4a5;&#x1f4a5; &#x1f3c6;博主优势&#xff1a;&#x1f31e;&#x1f31e;&#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜…

2023.2.15工作学习记录 git Docker compose容器编排

关于Git错误提交了target目录 是因为在ignore目录中没有加入biz这个工程 以后提交代码时一定要检查好自己提交的代码 首先把所有的全部取消 然后再根据自己要提交的内容一个个来勾选 Docker网络 container模式&#xff1a;新建的容器和已经存在的一个容器共享一个网络…

【大数据】HADOOP-YARN容量调度器Spark作业实战

目录需求配置多队列的容量调度器验证队列资源需求 default 队列占总内存的40%&#xff0c;最大资源容量占总资源的60% ops 队列占总内存的60%&#xff0c;最大资源容量占总资源的80% 配置多队列的容量调度器 在yarn-site.xml里面配置使用容量调度器 <!-- 使用容量调度器…

从 ELMo 到 ChatGPT:历数 NLP 近 5 年必看大模型

目录AI21 LabsAlibabaAllen Institute for AIAmazonAnthropicBAAIBaiduBigScienceCohereDeepMindEleutherAIGoogleHuggingfaceiFLYTEKMetaMicrosoftNVidiaOpenAISalesforceTsinghua UniversityUC BerkeleyYandex持续更新中 ...参考团队博客: CSDN AI小组 先上 “万恶之源”&…

物联网在智慧农业中的应用

随看现代科技的不断发展&#xff0c;近年来我国农业的进步是显而易见的。从八九十年代农业生产以人力为主&#xff0c;到之后的机械渐渐代替人力&#xff0c;再到如今物联网技术在农业领域的应用&#xff0c;多种前沿技术应用于农业物联网&#xff0c;对智慧农业生产的各个环节…

阿里云_山东鼎信短信的使用(云市场)

目录山东鼎信API工具类随机验证码工具类进行测试Pom依赖(可以先导入依赖)创建controllerSmsServiceSmsServiceImplswagger测试(也可以使用postman)山东鼎信API工具类 山东鼎信短信官网 找到java的Api&#xff0c;复制下来 适当改了一下&#xff0c;为了调用(类名SmsUtils) p…

GEE学习笔记 七十二:【GEE之Python版教程六】命令行简介

这篇开始就要讲解GEE相关的内容&#xff0c;首先聊一下命令行的内容&#xff0c;这个在官方文档中有详细的介绍&#xff0c;这里我简单说一下常用的几个命令&#xff0c;剩余的大家在使用过程中如果又需要可以随时查看相关官方文档的介绍。官方文档地址&#xff1a;https://dev…

pcie link training

有机会用瑞芯微做EP&#xff0c;X86做RC &#xff0c;调试两者建立连接。环境配置如图所示&#xff0c;两块单板&#xff0c;期望瑞芯微做EP&#xff0c;X86做RC&#xff0c;两者能够互联。LINK 配置过程主要配置瑞芯微瑞芯微的芯片配置&#xff0c;在配置EP模式时&#xff0c;…

5.2 BGP水平分割

5.2.2实验2&#xff1a;BGP水平分割 1. 实验目的 熟悉BGP水平分割的应用场景掌握BGP水平分割的配置方法 2. 实验拓扑 实验拓扑如图5-2所示&#xff1a; 图5-2&#xff1a;BGP水平分割 3. 实验步骤 &#xff08;1&#xff09;配置IP地址 R1的配置 <Huawei>…

GEE学习笔记 七十五:【GEE之Python版教程九】数值

这章介绍一下数值类型&#xff0c;数值在python中可以分为&#xff1a;整型、浮点型、复数等&#xff0c;在GEE中我们常用的就是整形和浮点型数据。 这段代码是在程序之前必须执行的&#xff0c;用来注册GEE。 import ee ee.Initialize() 1、数值的API 首先看一下GEE的pytho…

一文读懂select、poll、epoll的用法

select&#xff0c;poll&#xff0c;epoll都是IO多路复用的机制。I/O多路复用就通过一种机制&#xff0c;可以监视多个描述符&#xff0c;一旦某个描述符就绪&#xff08;一般是读就绪或者写就绪&#xff09;&#xff0c;能够通知程序进行相应的读写操作。但select&#xff0c;…

一些有用的shell命令盘点

1、ssh 说明&#xff1a; ssh命令是经常用来连接服务器的&#xff0c;如何使用ssh命令连接服务器是一个后端开发必备的技能&#xff0c;当你需要查看服务器上日志等信息时&#xff0c;就需要使用该命令来登录到服务器进行查看。 使用&#xff1a; ssh $USERNAME$IP例如&#…

Python程序打包exe可执行软件教程

1、前言Python虽好&#xff0c;但是平时我们写的代码都是.py脚本文件&#xff0c;必须要在Python环境下 才可以运行。如果一台电脑没有安装Python是无法运行我们的程序的。当然你也可以选择随身携带安装包。 不过终究是有些麻烦。那么有没有什么办法&#xff0c;能把我们编写的…

【扬尘监测系统】让扬尘管理迈向“智慧化”

扬尘是指道路与管线施工、物料运输、物料堆放、植物栽种和养护等活动产生的粉尘颗粒物对大气造成的污染。 治理扬尘污染&#xff0c;我们应该从源头出发&#xff0c;进行“防治”。扬尘监测系统是利用现代科学技术对扬尘的排放程度进行客观、科学、准确的量化和评价的设备&…

零信任-易安联零信任介绍(11)

​目录 ​易安联零信任公司介绍 易安联零信任发展路线 易安联零信任产品介绍 易安联零信任架构 易安联零信任解决方案 易安联零信任发展展望 易安联零信任公司介绍 易安联是一家专业从事网络信息安全产品研发与销售&#xff0c;是行业内领先的“零信任”解决方案提供商&…

ChatGPT或将引发新一轮失业潮?是真的吗?

最近&#xff0c;要说有什么热度不减的话题&#xff0c;那ChatGPT必然榜上有名。据悉是这是由美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型&#xff0c;它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话&#xff0c;还能根据聊天的上下文进行互动&#xff0c;并协助人类…