本地事务与分布式事务

其他 2021-11-20 00:54:24 阅读次数: 0

一、本地事务

1.1 事务的基本性质

数据库事务的几个特性（ACID）：
原子性(Atomicity )、一致性( Consistency )、隔离性或独立性( Isolation)
和持久性(Durabilily)，简称就是 ACID；

 原子性：一系列的操作整体不可拆分，要么同时成功，要么同时失败
 一致性：数据在事务的前后，业务整体一致，
	比如：转账。A:1000；B:1000； 转 200 事务成功; A：800 B：1200
 隔离性：事务之间互相隔离。
 持久性：一旦事务成功，数据一定会落盘在数据库。

在以往的单体应用中，我们多个业务操作使用同一条连接操作不同的数据表，一旦有异常，
我们可以很容易的整体回滚；
Business：我们具体的业务代码
Storage：库存业务代码；扣库存
Order：订单业务代码；保存订单
Account：账号业务代码；减账户余额
比如买东西业务，扣库存，下订单，账户扣款，是一个整体；必须同时成功或者失败
一个事务开始，代表以下的所有操作都在同一个连接里面；

1.2 事务的隔离级别

1. READ UNCOMMITTED（读未提交）
该隔离级别的事务会读到其它未提交事务的数据，此现象也称之为脏读。
2. READ COMMITTED（读提交）
一个事务可以读取另一个已提交的事务，多次读取会造成不一样的结果，此现象称为不可重
复读问题，Oracle 和 SQL Server 的默认隔离级别。
3. REPEATABLE READ（可重复读）
该隔离级别是 MySQL 默认的隔离级别，在同一个事务里，select 的结果是事务开始时时间
点的状态，也就是说在同一个事务里面，它读到的值都是刚开始读取的值，即使这个值被其他事务更改或删除。因此，同样的 select 操作读到的结果会是一致的，但是，会有幻读现象。MySQL
的 InnoDB 引擎可以通过 next-key locks 机制（参考下文"行锁的算法"一节）来避免幻读。
4. SERIALIZABLE（序列化）
在该隔离级别下事务都是串行顺序执行的，MySQL 数据库的 InnoDB 引擎会给读操作隐式
加一把读共享锁，从而避免了脏读、不可重读复读和幻读问题。

1.3 事务的传播行为

1、★PROPAGATI
ON_REQUIRED：如果当前没有事务，就创建一个新事务，如果当前存在事务，
就加入该事务，该设置是最常用的设置。
2、PROPAGATION_SUPPORTS：支持当前事务，如果当前存在事务，就加入该事务，如果当
前不存在事务，就以非事务执行。
3、PROPAGATION_MANDATORY：支持当前事务，如果当前存在事务，就加入该事务，如果
当前不存在事务，就抛出异常。
4、★PROPAGATION_REQUIRES_NEW：创建新事务，无论当前存不存在事务，都创建新事务。
5、PROPAGATION_NOT_SUPPORTED：以非事务方式执行操作，如果当前存在事务，就把当
前事务挂起。
6、PROPAGATION_NEVER：以非事务方式执行，如果当前存在事务，则抛出异常。
7、PROPAGATION_NESTED：如果当前存在事务，则在嵌套事务内执行。如果当前没有事务，
则执行与 PROPAGATION_REQUIRED 类似的操作。

1.4 实例

// isolation :设置事务的隔离级别;propagation:设置事务的传播级别
@Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED,propagation = Propagation.REQUIRED)

在这里插入图片描述

1.4 本地事务失效的问题

在同一个类里面，编写两个方法，内部调用的时候，会导致事务设置失效。原因是没有用到代理对象的缘故。
解决：
0）、导入 spring-boot-starter-aop
1）、@EnableTransactionManagement(proxyTargetClass = true)
2）、@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy=true)
3）、AopContext.currentProxy()
第一步：添加依赖

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
        </dependency>

第二步：配置

 //开启了aspect动态代理模式,exposeProxy =true 对外暴露代理对象
@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true)

第三步：测试：
在这里插入图片描述

二、分布式事务

2.1 为什么有分布式事务

分布式系统经常出现的异常
机器宕机、网络异常、消息丢失、消息乱序、数据错误、不可靠的 TCP、存储数据丢失…
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.2 CAP 定理与 BASE 理论

CAP 定理
CAP 原则又称 CAP 定理，指的是在一个分布式系统中
 一致性（Consistency）：
 在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访
问同一份最新的数据副本）
 可用性（Availability）
 在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据
更新具备高可用性）
 分区容错性（Partition tolerance）
 大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。
分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务
器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。
CAP 原则指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾

在这里插入图片描述
一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，
剩下的 C 和 A 无法同时做到。
分布式系统中实现一致性的 raft 算法、paxos
http://thesecretlivesofdata.com/raft/

2.3 面临的问题

对于多数大型互联网应用的场景，主机众多、部署分散，而且现在的集群规模越来越大，所
以节点故障、网络故障是常态，而且要保证服务可用性达到 99.99999%（N 个 9），即保证
P 和 A，舍弃 C。

2.4 BASE 理论

在这里插入图片描述

2.5 强一致性、弱一致性、最终一致性

从客户端角度，多进程并发访问时，更新过的数据在不同进程如何获取的不同策略，决定了
不同的一致性。对于关系型数据库，要求更新过的数据能被后续的访问都能看到，这是强一
致性。如果能容忍后续的部分或者全部访问不到，则是弱一致性。如果经过一段时间后要求
能访问到更新后的数据，则是最终一致性

三、分布式事务几种方案

3.1 2PC 模式

数据库支持的 2PC【2 phase commit 二阶提交】，又叫做 XA Transactions。
MySQL 从 5.5 版本开始支持，SQL Server 2005 开始支持，Oracle 7 开始支持。
其中，XA 是一个两阶段提交协议，该协议分为以下两个阶段：
第一阶段：事务协调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。
其中，如果有任何一个数据库否决此次提交，那么所有数据库都会被要求回滚它们在此事务
中的那部分信息。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.2 柔性事务-TCC 事务补偿型方案

刚性事务：遵循 ACID 原则，强一致性。
柔性事务：遵循 BASE 理论，最终一致性；
与刚性事务不同，柔性事务允许一定时间内，不同节点的数据不一致，但要求最终一致。
在这里插入图片描述
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。
所谓 TCC 模式，是指支持把 自定义 的分支事务纳入到全局事务的管理中。
在这里插入图片描述

3.3 柔性事务-最大努力通知型方案

按规律进行通知，不保证数据一定能通知成功，但会提供可查询操作接口进行核对。这种
方案主要用在与第三方系统通讯时，比如：调用微信或支付宝支付后的支付结果通知。这种
方案也是结合 MQ 进行实现，例如：通过 MQ 发送 http 请求，设置最大通知次数。达到通
知次数后即不再通知。
案例：银行通知、商户通知等（各大交易业务平台间的商户通知：多次通知、查询校对、对
账文件），支付宝的支付成功异步回调

3.4 ★柔性事务-可靠消息+最终一致性方案（异步确保型）

实现：业务处理服务在业务事务提交之前，向实时消息服务请求发送消息，实时消息服务只
记录消息数据，而不是真正的发送。业务处理服务在业务事务提交之后，向实时消息服务确
认发送。只有在得到确认发送指令后，实时消息服务才会真正发送。
防止消息丢失：
/**

  • 1、做好消息确认机制（pulisher，consumer【手动 ack】）
  • 2、每一个发送的消息都在数据库做好记录。定期将失败的消息再次发送一
    遍
    */

四、分布式事务Seata

这种方式时2pc模式模式不适合高并发，可以在后台管理系统的接口中使用。
Seata官网：http://seata.io/zh-cn/

4.1 使用步骤

AT模式的使用步骤，AT模式不适合高并发，可以在后台管理系统的接口中使用。

Seata控制分布式事务
 *  1）、每一个微服务必须创建undo_Log
 *  2）、安装事务协调器：seate-server
 *  3）、整合
 *      1、导入依赖
 *      2、解压并启动seata-server：
 *          registry.conf:注册中心配置    修改 registry ： nacos
 *      3、所有想要用到分布式事务的微服务使用seata DataSourceProxy 代理自己的数据源
 *      4、每个微服务，都必须导入   registry.conf   file.conf
 *          vgroup_mapping.{
    
    application.name}-fescar-server-group = "default"
 *      5、启动测试分布式事务
 *      6、给分布式大事务的入口标注@GlobalTransactional
 *      7、每一个远程的小事务用@Trabsactional

第一步：在每个微服务数据库中新建一个表

-- 注意此处0.3.0+ 增加唯一索引 ux_undo_log
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,
  `ext` varchar(100) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `ux_undo_log` (`xid`,`branch_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

第二步：安装事务协调器：Seata-server
下载地址:https://github.com/seata/seata/releases
下载：v0.7.1 版本
第三步：整合
3.1）导入依赖
由于很多微服务中都会用到seata所以我们把依赖导入到common中

        <!--seata分布式事务-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
        </dependency>

注意：导入后的依赖中有一个，seata-all 他的版本时0.7.1 这样的话我们的seata服务器的版本也得时0.7.1
在这里插入图片描述
3.2）解压并启动seata-server registry.conf:注册中心配置 修改 registry ： nacos
解压0.7.1 版本的额seata服务器
在这里插入图片描述
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在nacos中查看 名称为：serverAddr
在这里插入图片描述

3.3）所有想要用到分布式事务的微服务使用seata DataSourceProxy 代理自己的数据源

@Configuration
public class MySeataConfig {
    
    

    @Autowired
    DataSourceProperties dataSourceProperties;


    @Bean
    public DataSource dataSource(DataSourceProperties dataSourceProperties) {
    
    
        // 原来得数据源
        HikariDataSource dataSource = dataSourceProperties.initializeDataSourceBuilder().type(HikariDataSource.class).build();
        if (StringUtils.hasText(dataSourceProperties.getName())) {
    
    
            dataSource.setPoolName(dataSourceProperties.getName());
        }
        // 我们包装后得数据源
        return new DataSourceProxy(dataSource);
    }

}

3.4）每个微服务，都必须导入 registry.conf file.conf vgroup_mapping.{application.name}-fescar-server-group = "default"
第一步：添加两个文件
在这里插入图片描述
第二步：修改 file.conf 中的vgroup_mapping
在这里插入图片描述
第三步：添加配置 ，第二步和第三步完成一个就可以。
在这里插入图片描述

3.5）启动测试分布式事务
3.6）给分布式大事务的入口标注@GlobalTransactional
在这里插入图片描述

3.7）每一个远程的小事务用@Trabsactional
在这里插入图片描述

五、使用mq的延时队列实现，适合于高并发环境

这种方式是：柔性事务-可靠消息+最终一致性方案（异步确保型）
最重要的是要做到防止消息丢失。
防止消息丢失：
/**

  • 1、做好消息确认机制（pulisher，consumer【手动 ack】）
  • 2、每一个发送的消息都在数据库做好记录。定期将失败的消息再次发送一
    遍
    */

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