分布式事务

面试官问：你讲讲分布式事务问题的几种方案？

两阶段提交方案/XA方案
TCC 方案
本地消息表
可靠消息最终一致性方案
最大努力通知方案
你们公司是如何处理分布式事务的？

什么是分布式事务

众所周知，数据库能实现本地事务，也就是在同一个数据库中，你可以允许一组操作要么全都正确执行，要么全都不执行。

本地事务：也就是目前的数据库只能支持同一个数据库中的事务。

分布式事务：但现在的系统往往采用微服务架构，业务系统拥有独立的数据库，因此就出现了跨多个数据库的事务需求，这种事务即为“分布式事务”。那么在目前数据库不支持跨库事务的情况下，我们应该如何实现分布式事务呢？

比如用户下单过程。当我们的系统采用了微服务架构后，一个电商系统往往被拆分成如下几个子系统：商品系统、订单系统、支付系统、积分系统等。整个下单的过程如下：

用户通过商品系统浏览商品，他看中了某一项商品，便点击下单
此时订单系统会生成一条订单
订单创建成功后，支付系统提供支付功能
当支付完成后，由积分系统为该用户增加积分

上述步骤2、3、4需要在一个事务中完成。对于传统单体应用而言，实现事务非常简单，只需将这三个步骤放在一个方法A中，再用Spring的@Transactional注解标识该方法即可。Spring通过数据库的事务支持，保证这些步骤要么全都执行完成，要么全都不执行。但在这个微服务架构中，这三个步骤涉及三个系统，涉及三个数据库，此时我们必须在数据库和应用系统之间，通过某项黑科技，实现分布式事务的支持。

还有一种,分布式项目中,例如使用Dubbo实现的分布式项目,每一个微服务调用数据库时,单独占用一条数据库连接Connection(里面包含commit、rollback等方法),数据库的事务就是基于Connection实现的.所以也会出现分布式事务问题.

5种实现方案：

2PC/XA 方案
TCC 方案
本地消息表
可靠消息最终一致性方案
最大努力通知方案

2PC/XA

XA 就是 X/Open DTP 定义的交易中间件与数据库之间的接口规范（即接口函数），交易中间件用它来通知数据库事务的开始、结束以及提交、回滚等。 XA 接口函数由数据库厂商提供。

二阶提交协议和三阶提交协议就是根据这一思想衍生出来的。可以说二阶段提交其实就是实现XA分布式事务的关键(确切地说：两阶段提交主要保证了分布式事务的原子性：即所有结点要么全做要么全不做)

两阶段

第一阶段：事务管理器要求每个涉及到事务的数据库预提交(precommit)此操作，并反映是否可以提交.

第二阶段：事务协调器要求每个数据库提交数据，或者回滚数据。

优点：

尽量保证了数据的强一致，实现成本较低，在各大主流数据库都有自己实现，对于MySQL是从5.5开始支持。

缺点:

单点问题:事务管理器在整个流程中扮演的角色很关键，如果其宕机，比如在第一阶段已经完成，在第二阶段正准备提交的时候事务管理器宕机，资源管理器就会一直阻塞，导致数据库无法使用。
同步阻塞:在准备就绪之后，资源管理器中的资源一直处于阻塞，直到提交完成，释放资源。
数据不一致:两阶段提交协议虽然为分布式数据强一致性所设计，但仍然存在数据不一致性的可能，比如在第二阶段中，假设协调者发出了事务commit的通知，但是因为网络问题该通知仅被一部分参与者所收到并执行了commit操作，其余的参与者则因为没有收到通知一直处于阻塞状态，这时候就产生了数据的不一致性。

总的来说，XA协议比较简单，成本较低，但是其单点问题，以及不能支持高并发(由于同步阻塞)依然是其最大的弱点。

AT模式（无侵入）

有一个事务管理器的概念，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问问各个数据库你准备好了吗？如果每个数据库都回复 ok，那么就正式提交事务，在各个数据库上执行操作；如果任何其中一个数据库回答不 ok，那么就回滚事务。。它规定了要实现分布式事务，需要三种角色：

AP：Application 应用系统它就是我们开发的业务系统，在我们开发的过程中，可以使用资源管理器提供的事务接口来实现分布式事务。
TM：Transaction Manager 事务管理器
- 分布式事务的实现由事务管理器来完成，它会提供分布式事务的操作接口供我们的业务系统调用。这些接口称为TX接口。
- 事务管理器还管理着所有的资源管理器，通过它们提供的XA接口来同一调度这些资源管理器，以实现分布式事务。
- DTP只是一套实现分布式事务的规范，并没有定义具体如何实现分布式事务，TM可以采用2PC、3PC、Paxos等协议实现分布式事务。
RM：Resource Manager 资源管理器
- 能够提供数据服务的对象都可以是资源管理器，比如：数据库、消息中间件、缓存等。大部分场景下，数据库即为分布式事务中的资源管理器。
- 资源管理器能够提供单数据库的事务能力，它们通过XA接口，将本数据库的提交、回滚等能力提供给事务管理器调用，以帮助事务管理器实现分布式的事务管理。
- XA是DTP模型定义的接口，用于向事务管理器提供该资源管理器(该数据库)的提交、回滚等能力。
- DTP只是一套实现分布式事务的规范，RM具体的实现是由数据库厂商来完成的。

典型实现就是Seate中的AT方案

AT 模式如何做到对业务的无侵入：

一阶段：

在一阶段，Seata 会拦截“业务 SQL”，首先解析 SQL 语义，找到“业务 SQL”要更新的业务数据，在业务数据被更新前，将其保存成“before image”，然后执行“业务 SQL”更新业务数据，在业务数据更新之后，再将其保存成“after image”，最后生成行锁。以上操作全部在一个数据库事务内完成，这样保证了一阶段操作的原子性。

二阶段提交：

二阶段如果是提交的话，因为“业务 SQL”在一阶段已经提交至数据库，所以 Seata 框架只需将一阶段保存的快照数据和行锁删掉，完成数据清理即可。

二阶段回滚：

二阶段如果是回滚的话，Seata 就需要回滚一阶段已经执行的“业务 SQL”，还原业务数据。回滚方式便是用“before image”还原业务数据；但在还原前要首先要校验脏写，对比“数据库当前业务数据”和 “after image”，如果两份数据完全一致就说明没有脏写，可以还原业务数据，如果不一致就说明有脏写，出现脏写就需要转人工处理。

AT 模式的一阶段、二阶段提交和回滚均由 Seata 框架自动生成，用户只需编写“业务 SQL”，便能轻松接入分布式事务，AT 模式是一种对业务无任何侵入的分布式事务解决方案。

TCC

（业务模型分 2 阶段设计）

用户接入 TCC ，最重要的是考虑如何将自己的业务模型拆成两阶段来实现。

以“扣钱”场景为例，在接入 TCC 前，对 A 账户的扣钱，只需一条更新账户余额的 SQL 便能完成；但是在接入 TCC 之后，用户就需要考虑如何将原来一步就能完成的扣钱操作，拆成两阶段，实现成三个方法，并且保证一阶段 Try 成功的话二阶段 Confirm 一定能成功。

实现过程

如上图所示，Try 方法作为一阶段准备方法，需要做资源的检查和预留。在扣钱场景下，Try 要做的事情是就是检查账户余额是否充足，预留转账资金，预留的方式就是冻结 A 账户的转账资金。Try 方法执行之后，账号 A 余额虽然还是 100，但是其中 30 元已经被冻结了，不能被其他事务使用。

二阶段 Confirm 方法执行真正的扣钱操作。Confirm 会使用 Try 阶段冻结的资金，执行账号扣款。Confirm 方法执行之后，账号 A 在一阶段中冻结的 30 元已经被扣除，账号 A 余额变成 70 元。

如果二阶段是回滚的话，就需要在 Cancel 方法内释放一阶段 Try 冻结的 30 元，使账号 A 的回到初始状态，100 元全部可用。

用户接入 TCC 模式，最重要的事情就是考虑如何将业务模型拆成 2 阶段，实现成 TCC 的 3 个方法，并且保证 Try 成功 Confirm 一定能成功。相对于 AT 模式，TCC 模式对业务代码有一定的侵入性，但是 TCC 模式无 AT 模式的全局行锁，TCC 性能会比 AT 模式高很多。

2 TCC 设计 - 允许空回滚：

Cancel 接口设计时需要允许空回滚。在 Try 接口因为丢包时没有收到，事务管理器会触发回滚，这时会触发 Cancel 接口，这时 ==Cancel 执行时发现没有对应的事务 xid 或主键时，需要返回回滚成功==。让事务服务管理器认为已回滚，否则会不断重试，而 Cancel 又没有对应的业务数据可以进行回滚。

3 TCC 设计 - 防悬挂控制：

悬挂的意思是：Cancel 比 Try 接口先执行，出现的原因是 Try 由于网络拥堵而超时，事务管理器生成回滚，触发 Cancel 接口，而最终又收到了 Try 接口调用，但是 Cancel 比 Try 先到。按照前面允许空回滚的逻辑，回滚会返回成功，事务管理器认为事务已回滚成功，则此时的 Try 接口不应该执行，否则会产生数据不一致，所以我们在 ==Cancel 空回滚返回成功之前先记录该条事务 xid 或业务主键，标识这条记录已经回滚过，Try 接口先检查这条事务xid或业务主键如果已经标记为回滚成功过，则不执行 Try 的业务操作。==

b+多少层

4 TCC 设计 - 幂等控制：

幂等性的意思是：对同一个系统，使用同样的条件，一次请求和重复的多次请求对系统资源的影响是一致的。因为网络抖动或拥堵可能会超时，事务管理器会对资源进行重试操作，所以很可能一个业务操作会被重复调用，为了不因为重复调用而多次占用资源，需要对服务设计时进行幂等控制，通常我们可以用事务 xid 或业务主键判重来控制。

优点

对比与前面提到的两阶段提交法, 有两大优势:

TCC 能够对分布式事务中的各个资源进行分别锁定, 分别提交与释放, 例如, 假设有AB 两个操作, 假设A操作耗时短, 那么A就能较快的完成自身的try-confirm-cancel 流程, 释放资源.无需等待 B 操作. 如果事后出现问题, 追加执行补偿性事务即可.

TCC 是绑定在各个子业务上的(除了 cancel 中的全局回滚操作), 也就是各服务之间可以在一定程度上”异步并行”执行。

适用场景

• 严格一致性

• 执行时间短

• 实时性要求高

实现

https://github.com/liuyangming/ByteTCC

Saga

Saga 是一种补偿协议，在 Saga 模式下，分布式事务内有多个参与者，每一个参与者都是一个冲正补偿服务，需要用户根据业务场景实现其正向操作和逆向回滚操作。

分布式事务执行过程中，依次执行各参与者的正向操作，如果所有正向操作均执行成功，那么分布式事务提交。如果任何一个正向操作执行失败，那么分布式事务会退回去执行前面各参与者的逆向回滚操作，回滚已提交的参与者，使分布式事务回到初始状态。

消息队列实现

特点：参与者只能成功，不能失败

可靠消息最终一致性方案

可靠消息最终一致性方案是指当事务发起方执行完成本地事务后并发出一条消息，事务参与方(消息消费者)一定能够接收消息并处理事务成功，此方案强调的是只要消息发给事务参与方最终事务要达到一致.

实现过程

在系统A处理任务A前，首先向消息中间件发送一条消息,消息中间件收到后将该条消息持久化，但并不投递。
消息中间件持久化成功后，便向系统A返回一个确认应答；
系统A收到确认应答后，则可以开始处理任务A；
任务A处理完成后，向消息中间件发送Commit请求。该请求发送完成后，对系统A而言，该事务的处理过程就结束了，此时它可以处理别的任务了。
但commit消息可能会在传输途中丢失，从而消息中间件并不会向系统B投递这条消息，从而系统就会出现不一致性。这个问题由消息中间件的事务回查机制完成，下文会介绍。
消息中间件收到Commit指令后，便向系统B投递该消息，从而触发任务B的执行；
当任务B执行完成后，系统B向消息中间件返回一个确认应答，告诉消息中间件该消息已经成功消费，那么MQ将此条事务移除
如果任务B执行失败，MQ需要对消息重新投递, 直至消费成功。

上述过程中，如果任务A处理失败，那么需要进入回滚流程:

若系统A在处理任务A时失败，那么就会向消息中间件发送Rollback请求。和发送Commit请求一样，系统A发完之后便可以认为回滚已经完成，它便可以去做其他的事情。
消息中间件收到回滚请求后，直接将该消息丢弃，而不投递给系统B，从而不会触发系统B的任务B。

上面所介绍的Commit和Rollback都属于理想情况，但在实际系统中，Commit和Rollback指令都有可能在传输途中丢失。那么当出现这种情况的时候，消息中间件是如何保证数据一致性呢？——答案就是==超时询问机制==。

系统A除了实现正常的业务流程外，还需提供一个事务询问的接口，供消息中间件调用。当消息中间件收到一条事务型消息后便开始计时，如果到了超时时间也没收到系统A发来的Commit或Rollback指令的话，就会主动调用系统A提供的事务询问接口询问该系统目前的状态。该接口会返回三种结果：

提交，则将该消息投递给系统B。
回滚，则直接将条消息丢弃。
处理中，则继续等待。

消息中间件向下游系统投递完消息后便进入阻塞等待状态，下游系统便立即进行任务的处理，任务处理完成后便向消息中间件返回应答。消息中间件收到确认应答后便认为该事务处理完毕！

如果消息在投递过程中丢失，或消息的确认应答在返回途中丢失，那么消息中间件在等待确认应答超时之后就会重新投递，直到下游消费者返回消费成功响应为止。当然，一般消息中间件可以设置消息重试的次数和时间间隔，比如：当第一次投递失败后，每隔五分钟重试一次，一共重试3次。如果重试3次之后仍然投递失败，那么这条消息就需要人工干预。

使用场景：

• 执行周期较长

• 实时性要求不高

实现

注意，这个方案需要消息队列具有事务消息的能力，阿里的RocketMQ可以实现这个目标。其他的MQ还不行。

最大努力通知（定期校对）

实现过程

1、系统 A 本地事务（处理任务并插入到本地消息表）执行完之后，发送个消息到MQ；
2、消息中间件收到消息后负责将该消息同步投递给相应的下游系统，并触发下游系统的任务执行；
3、当下游系统处理成功后，向消息中间件反馈确认应答，消息中间件便可以将该条消息删除，从而该事务完成。

上面是一个理想化的过程，但在实际场景中，往往会出现如下几种意外情况：

上游系统向消息中间件发送消息失败
消息中间件向下游系统投递消息失败

对于第一种情况，需要在上游系统中建立消息重发机制。可以在上游系统建立一张本地消息表，并将任务处理过程和向本地消息表中插入消息这两个步骤放在一个本地事务中完成。如果向本地消息表插入消息失败，那么就会触发回滚，之前的任务处理结果就会被取消。接下来会有一个专门的消息发送者不断地发送本地消息表中的消息，如果发送失败它会返回重试。当然，也要给消息发送者设置重试的上限，一般而言，达到重试上限仍然发送失败，那就意味着消息中间件出现严重的问题，此时也只有人工干预才能解决问题。

对于第二种情况，消息中间件具有重试机制，我们可以在消息中间件中设置消息的重试次数和重试时间间隔，对于网络不稳定导致的消息投递失败的情况，往往重试几次后消息便可以成功投递，如果超过了重试的上限仍然投递失败，那么消息中间件不再投递该消息，而是记录在失败消息表中，消息中间件需要提供失败消息的查询接口，下游系统会定期查询失败消息，并将其消费，这就是所谓的“定期校对”。

如果重复投递和定期校对都不能解决问题，往往是因为下游系统出现了严重的错误，此时就需要人工干预。

适用场景

交易结果消息的通知等

使用分析

对于不支持事务型消息的消息中间件，如果要实现分布式事务的话，就可以采用这种方式。它能够通过重试机制+定期校对实现分布式事务，但相比于第一种方案，它达到数据一致性的周期较长，而且还需要在上游系统中实现消息重试发布机制，以确保消息成功发布给消息中间件，这无疑增加了业务系统的开发成本，使得业务系统不够纯粹，并且这些额外的业务逻辑无疑会占用业务系统的硬件资源，从而影响性能。

因此，尽量选择支持事务型消息的消息中间件来实现分布式事务，如RocketMQ。还有其他的一些解决思路，这里就暂时只描述这些。后续再学习。

Seate底层原理

1、实现一个TM（Transaction Manager 全局事务管理器）和一个RM（Resource Manager 分支事务管理器），基于Netty用于协调分支的本地事务。

2、利用SpringAop实现Datasource类中Connection切面，在commit时通过新启一个子线程完成锁，其他事务commit由RM进行解锁。

3、由发起者开启一个事务组，并进行注册，由RM通知参与者完成注册。

你们公司是如何处理分布式事务的？

如果你真的被问到，可以这么说，我们某某特别严格的场景，用的是 TCC 来保证强一致性；然后其他的一些场景基于阿里的 RocketMQ 来实现分布式事务。

你找一个严格资金要求绝对不能错的场景，你可以说你是用的 TCC 方案；如果是一般的分布式事务场景，订单插入之后要调用库存服务更新库存，库存数据没有资金那么的敏感，可以用可靠消息最终一致性方案。

seate实现可参考：mall（https://github.com/macrozheng/mall）