分布式事务的讨论（Java语言环境）

╰半橙微兮° 2022-01-06 01:17 190阅读 0赞

## 语言环境 ##

**Java**

## 什么是事务？ ##

用过关系型数据库的同学都明白，简单说就是一段程序逻辑的事务单元中所有对数据库的操作，**要么同时成功、要么同时失败**，且这个事务单元的执行**不能被其它并发的事务干扰**。

举个栗子：  
甲向乙转账100元，甲的账户减100元，乙的账户加100元。同一时刻，丙也给乙转100元。最终乙应该增加200元，甲和丙应该各减少100元。

## 什么是分布式事务？ ##

随着分布式系统和微服务架构的兴起，分布式事务成了必须要解决的问题。  
分布式事务顾名思义就是在多系统的互相调用时，保持事务的特性。

但问题是，多系统间的调用并不能简单的通过 Spring 的 @Transactional注解，去完成对事务的控制。

下面来看看一些解决方案。

## 什么是幂等性 ##

在分布式系统中，所有的接口方法都应该实现幂等性。  
简单说就是这个方法执行1次和执行多次，对数据库数据的影响是一样，也就是说，多次执行这个方法，是不会破坏系统数据的。  
幂等性方法，是分布式事务的前提条件。

## 同一个系统的同一个数据源链接如何控制事务 ##

通过Spring 的 @Transactional注解

## 同一个系统中MQ，支持事务吗 ##

ActiveMQ是支持的，利用JMS的事务机制

## 同一个系统中多数据源能控制事务吗 ##

可以，使用JTA机制。  
但是缺陷是JTA会等待最慢的数据源完成提交，才最终完成。也就是说，延迟性会高。

## 同一个系统中，关系数据库和MQ能保证事务吗 ##

能，还是使用JTA机制，至少mysql与ActiveMQ是可以保证的。

## 有没有机制可以保证，多系统中的调用支持事务 ##

没有，至少我没有找到

## 分布式事务的策略 ##

1.  消息驱动模式  
    就是利用JTA机制，以消息为驱动，在逻辑中，先存库，然后不直接RPC另一个服务，而是发送MQ消息（在同一工程中利用JTA可以保证关系数据库与ActiveMQ的事务），另一个服务监听到MQ消息，同样先存库，再调用MQ发送消息（如果还需要调用另一个服务），如此循环。  
    相当于利用了JTA的机制，和MQ的重发机制，从而保证最终一致性。
2.  Event Sourcing模式（事件溯源模式）  
    这种模式改变了以往的编程思想，把事件作为中心，并将事件的信息存储在数据库中。  
    会使用Axon和Saga框架。  
    具体机制我还没有搞懂，同学们自己检索一下。
3.  TCC模式  
    TCC就是 Try、Confirm、Cancel 。  
    就是每个服务都实现3个方法，try（负责资源的检查），Confirm（执行提交），Cancel （取消的逻辑）。  
    通过自己的逻辑，保证事务的特性。

## 高并发业务下的策略 ##

大厂的高并发业务需要事务吗，很不幸，答案是不需要。  
为什么不需要？  
因为事务是个性能瓶颈，关系型数据库的存储也是。  
因此大厂处理高并发业务的原则是，在同步的逻辑中尽量少存关系型数据库，不支持事务。

不支持事务，怎么保证数据的一致性？  
答案是采用**补偿**机制。

这么看来**补偿**才是最终的王道

## 补偿机制如何去做 ##

1、定时任务检查  
2、失败后发送条消息到MQ的“失败队列”中，然后有对应的监听逻辑去处理

## 持续探索中。。。 ##

分布式事务博大精深，只是了解了皮毛，还是继续探索吧