分布式事务DTP模型

DTP模型是Distributed Transaction Processing的缩写，DTP是一套分布式事务的规范，不同的厂商针对此规范提供实现。DTP中包含AP、RM、TM三个角色，其中：

• AP（Application Program）：应用程序，就是我们使用分布式事务的应用；
• RM（Resource Manager）：资源管理器，表示参与分布式事务的资源，比如数据库，MQ等；
• TM（Transaction Manager）：事务管理器，是分布式事务的协调者。

它们之间的关系如下：

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在DTP模型中，AP操作RM完成事务中的数据操作，比如数据库的更新等，在这些操作结束后，AP通过TX接口向TM发起提交事务或者回滚事务，TM通过XA协议向RMs提交或者回滚事务，XA通过两阶段提交的方式完成事务的提交或回滚。

DTP和XA的缺点：

• 缺少事务补偿机制，2PC有数据不一致的风险，如果多个RM只有一部分提交成功，其它RM在提交事务时出现超时等错误，无法进行事务的补偿，会造成数据不一致
• XA协议会导致资源的阻塞，在整个事务的过程中，RM资源会一直被事务持有，直到事务提交或回滚
• 性能非常低
• 并不是所有资源都支持XA协议，mysql5.7以前的版本对XA的支持不太好

两阶段提交（2PC）

前面说过XA协议通过两阶段提交的方式做事务的提交或回滚，两阶段提交，即将事务的提交分为两个阶段：

• 第一阶段：prepare阶段，用于向RM询问事务是否可提交，至于RM如何实现prepare则完全靠RM，比如记录redo和undo日志
• 第二阶段：commit/rollback，如果所有RM的prepare执行后都表示可以提交，则依次commit，否则依次rollback

两阶段提交的示意图可表示如下：

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如果有RM的prepare阶段失败，则需要回滚，示意图如下：

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2PC的缺点：

• 整个事务过程中，所有资源都是阻塞式持有
• 性能差
• 会有数据的不一致风险，当有部分资源提交成功部分不成功时，数据不一致
• TM容易成为逻辑单点，当TM宕机，事务状态难以恢复

Seata对分布式事务的支持

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这里先介绍三个概念：

• 全局事务：表示一次分布式事务，由TM发起
• 分支事务：每个RM都有一个事务，被称为分支事务
• XID：全局事务的事务ID

Seata借鉴了DTP模型中的概念，并且自定义了TC（Transaction Coordinator）角色，实际上是将事务的协调者从TM中分享出来并独立部署，TC负责全局事务的提交和回滚，并对分支事务做补偿，使得即使事务提交过程各，部分分支事务成功部分失败，也能达到最终一致

Seata支持的分布式事务的模式

AT模式

AT模式是建立在数据库的ACID事务的基础上的，它提供的两阶段提交是对XA的两阶段提交的演进，效率上比XA好，但是整体开销还是偏大。AT模式的基础原理是在每个分支事务的数据库中记录事务的回滚日志，seata对事务的处理过程如下：

• 开启全局事务，向TC获取事务ID

• 依次执行分支事务

• 开启分支事务

• 通过解析sql的方式拿到sql的表、更新字段、条件等

• 根据条件查询，获取到事务更新前的镜像

• 执行更新

• 再次查询，获取 到更新后的镜像

• 通过后镜像生成redo log，插入到分支事务所在的库中

• 提交分支事务前，先向TC注册分支事务，并获取操作的数据的id对应的全局锁，如果获取失败，全局锁被其它事务持有，则回滚

• 提交分支事务，并向TC上报分支事务执行结果

• 提交全局事务，释放全局锁

当事务需要回滚时，每个分支事务的DB中有redo log，RM通过redo log执行事务的回滚，但回滚时需要对数据进行判断，如果当前数据与redo log中的兵团镜像相同，则回滚，否则表示数据被事务外的操作修改了，需要根据配置策略做处理。AT模式下的两阶段提交行为如下：

• 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

TCC模式

Seata支持TCC模式，TCC模式也是基于两阶段提交的，与AT模式不同的是，TCC不依赖数据库的ACID特性，而是依赖应用自定义的一阶段的prepare行为和二阶段的commit/rollback行为，TCC模式将事务从数据库层面提升到了应用服务层面。

在TCC模式中，分支事务需要实现prepare、commit和rollback三个方法，其示意图如下：

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总体过程比较清晰：

• TM开启全局事务，获取XID

• 依次执行分支事务

• 向TC注册分支事务

• 执行事务的prepare阶段

• 提交或者回滚全局事务，TC向每个RM发起commit或者rollback

TCC模式下，两阶段行为如下：

• 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。

Saga模式

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。

说简单点，就是第一阶段，每个分支事务先自己提交，当需要回滚的时候，分支事务提供一个回滚的入口，对事务做逆向过程：

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Saga模式有一定的优势：

• 参与者可异步执行
• 性能高，一阶段提交本地事务
• 补偿服务易于实现

AT、TCC、Saga三种模式的比较

• AT模式：

• AT模式的性能低，有全局锁，一次分支事务多一次SQL解析和两次查询一次插入，成本比本地事务高得多，这些DB操作是实现回滚的代价

• 全局锁有死锁的风险

• 保证了隔离性，全局锁能实现读隔离和写隔离，详情可以阅读seata的文档

• 基于本地数据库的ACID特性，代码改造代价低

• TCC模式：

• 代码改造代价大，需要将事务拆分成prepare+commit并提供rollback

• 性能好，不会阻塞资源

• 将两阶段由应用自身定义，可达到较高的隔离性

• Saga模式：

• 代码改造代价比TCC模式小，但比AT模式大，需要提供回滚补偿接口

• 性能好，第一阶段就提交了分支事务

• 没有隔离性

AT、TCC、Saga三种模式，是在性能、改造成本、隔离性三者之间做权衡和取舍，AT选择了隔离性和低改造成本，TCC选择了性能和隔离性，Saga选择了性能和低改造成本，如下图所示：

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基于事务消息的分布式事务方案

还可选择使用RocketMQ的事务消息来实现分布式事务。

优点：

• 实现简单，改造成本小
• 性能高，没有全局锁，也没有两阶段的开销

同样有缺点和限制：

• 没有隔离性的支持
• 弱一致，对于库存扣减类场景不适用
• 事务消息一旦提交，全局无法回滚

如果采用事务消息实现分布式事务，需要有其它方案规避其缺点，这里不做描述。