对于分布式事务，相信所有人都应该很了解，为什么会有分布式事务？无论是数据量导致的分库，还是现在微服务盛行的场景都是他出现的原因。

这一篇内容还是避免不了俗套，主要的范围无非是XA、2PC、3PC、TCC，再最后到Seata。

但是，我认为这东西，只是适用于面试和理论的了解，你真要说这些方案实际生产中有人用吗？

有，但是会实现的更简单，不会套用理论来实现，大厂有大厂的解决方案，中小公司用框架或者压根就不存在分布式事务的问题。

那，为什么还要写这个？

为了你面试八股文啊，小可爱。

事务

要说分布式事务，首先还是从事务的基本特征说起。

A原子性：在事务的执行过程中，要么全部执行成功，要么都不成功。

C一致性：事务在执行前后，不能破坏数据的完整性。一致性更多的说的是通过AID来达到目的，数据应该符合预先的定义和约束，由应用层面来保证，还有的说法是C是强行为了ACID凑出来的。

I隔离性：多个事务之间是互相隔离的，事务之间不能互相干扰，涉及到不同事务的隔离级别的问题。

D持久性：一旦事务提交，数据库中数据的状态就应该是永久性的。

XA

XA（eXtended Architecture）是指由X/Open 组织提出的分布式事务处理的规范，他是一个规范或者说是协议，定义了事务管理器TM(Transaction Manager)，资源管理器RM(Resource Manager)，和应用程序。

事务管理器TM就是事务的协调者，资源管理器RM可以认为就是一个数据库。

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2PC

XA定义了规范，那么2PC和3PC就是他的具体实现方式。

2PC叫做二阶段提交，分为投票阶段和执行阶段两个阶段。

投票阶段

TM向所有的参与者发送prepare请求，询问是否可以执行事务，等待各个参与者的响应。

这个阶段可以认为只是执行了事务的SQL语句，但是还没有提交。

如果都执行成功了就返回YES，否则返回NO。

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执行阶段

执行阶段就是真正的事务提交的阶段，但是要考虑到失败的情况。

如果所有的参与者都返回YES，那么就执行发送commit命令，参与者收到之后执行提交事务。

反之，只要有任意一个参与者返回的是NO的话，就发送rollback命令，然后执行回滚的操作。

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2PC的缺陷

  1. 同步阻塞，可以看到，在执行事务的过程当中，所有数据库的资源都被锁定，如果这时候有其他人来访问这些资源，将会被阻塞，这是一个很大的性能问题。
  2. TM单点问题，只要一个TM，一旦TM宕机，那么整个流程无法继续完成。
  3. 数据不一致，如果在执行阶段，参与者脑裂或者其他故障导致没有收到commit请求，部分提交事务，部分未提交，那么数据不一致的问题就产生了。

3PC

既然2PC有这么多问题，所以就衍生出了3PC的概念，也叫做三阶段提交，他把整个流程分成了CanCommit、PreCommit、DoCommit三个步骤，相比2PC，增加的就是CanCommit阶段。

CanCommit

这个阶段就是先询问数据库是否执行事务，发送一个canCommit的请求去询问，如果可以的话就返回YES，反之返回NO。

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PreCommit

这个阶段就等同于2PC的投票阶段了，发送preCommit命令，然后去执行SQL事务，成功就返回YES，反之返回NO。

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但是，这个地方的区别在于参与者有了超时机制，如果参与者超时未收到doCommit命令的话，将会默认去提交事务。

DoCommit

DoCommit阶段对应到2PC的执行阶段，如果上一个阶段都是收到YES的话，那么就发送doCommit命令去提交事务，反之则会发送abort命令去中断事务的执行。

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相比2PC的改进

对于2PC的同步阻塞的问题，我们可以看到因为3PC加入了参与者的超时机制，所以原来2PC的如果某个参与者故障导致的同步阻塞的问题时间缩短了，这是一个优化，但是并没有完全避免。

第二个单点故障的问题，同样因为超时机制的引入，一定程度上也算是优化了。

但是数据不一致的问题，这个始终没有得到解决。

举个栗子：

在PreCommit阶段，某个参与者发生脑裂，无法收到TM的请求，这时候其他参与者执行abort事务回滚，而脑裂的参与者超时之后继续提交事务，还是有可能发生数据不一致的问题。

那么，为什么要加入DoCommit这个阶段呢？就是为了引入超时机制，事先我们先确认数据库是否都可以执行事务，如果都OK，那么才会进入后面的步骤，所以既然都可以执行，那么超时之后说明发生了问题，就自动提交事务。

TCC

TCC的模式叫做Try、Confirm、Cancel，实际上也就是2PC的一个变种而已。

实现这个模式，一个事务的接口需要拆分成3个，也就是Try预占、Confirm确认提交、最后Cancel回滚。

对于TCC来说，实际生产我基本上就没看见过有人用，考虑到原因，首先是程序员的本身素质参差不齐，多个团队协作你很难去约束别人按照你的规则来实现，另外一点就是太过于复杂。

如果说有简单的应用的话，库存的应用或许可以算做是一个。

一般库存的操作，很多实现方案里面都会会在下单的时候先预占库存，下单成功之后再实际去扣减库存，最终如果发生了异常再回退。

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冻结、预占库存就是2PC的准备阶段，真正下单成功去扣减库存就是2PC的提交阶段，回滚就是某个发生异常的回滚操作，只不过在应用层面来实现了2PC的机制而已。

SAGA

Saga源于1987 年普林斯顿大学的 Hecto 和 Kenneth 发表的如何处理 long lived transaction（长活事务）论文。

主要思想就是将长事务拆分成多个本地短事务。

如果全部执行成功，就正常完成了，反之，则会按照相反的顺序依次调用补偿。

SAGA模式有两种恢复策略：

  1. 向前恢复，这个模式偏向于一定要成功的场景，失败则会进行重试
  2. 向后恢复，也就是发生异常的子事务依次回滚补偿

由于这个模式在国内基本没看见有谁用的，不在赘述。

消息队列

基于消息队列来实现最终一致性的方案，这个相比前面的我个人认为还稍微靠谱一点，那些都是理论啊，正常生产的实现很少看见应用。

基于消息队列的可能真正在应用的还稍微多一点。

一般来说有两种方式，基于本地消息表和依赖MQ本身的事务消息。

本地消息表的这个方案其实更复杂，实际上我也没看到过真正谁来用。这里我以RocketMQ的事务消息来举例，这个方式相比本地消息表则更完全依赖MQ本身的特性做了解耦，释放了业务开发的复杂工作量。

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  1. 业务发起方，调用远程接口，向MQ发送一条半事务消息，MQ收到消息之后会返回给生产者一个ACK
  2. 生产者收到ACK之后，去执行事务，但是事务还没有提交。
  3. 生产者会根据事务的执行结果来决定发送commit提交或者rollback回滚到MQ
  4. 这一点是发生异常的情况，比如生产者宕机或者其他异常导致MQ长时间没有收到commit或者rollback的消息，这时候MQ会发起状态回查。
  5. MQ如果收到的是commit的话就会去投递消息，消费者正常消费消息即可。如果是rollback的话，则会在设置的固定时间期限内去删除消息。

这个方案基于MQ来保证消息事务的最终一致性，还算是一个比较合理的解决方案，只要保证MQ的可靠性就可以正常实施应用，业务消费方根据本身的消息重试达到最终一致性。

框架

以上说的都是理论和自己实现的方式，那么分布式事务就没有框架来解决我们的问题吗？

有，其实还不少，但是没有能扛旗者出现，要说有，阿里的开源框架Seata还有阿里云的GTS。

GTS（Global Transaction Service 全局事务服务）是阿里云的中间件产品，只要你用阿里云，付钱就可以用GTS。

Seata（Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture）则是开源的分布式事务框架，提供了对TCC、XA、Saga以及AT模式的支持。

那么，GTS和Seata有什么关系呢？

实际上最开始的时候他们都是基于阿里内部的TXC（Taobao Transaction Constructor）分布式中间件产品，然后TXC经过改造上了阿里云就叫做GTS。

之后阿里的中间件团队基于TXC和GTS做出了开源的Seata，其中AT（Automatic Transaction）模式就是GTS原创的方案。

至于现在的版本，可以大致认为他们就是一样的就行了，到2020年，GTS已经全面兼容了Seata的 GA 版本。

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整个GTS或者Seata包含以下几个核心组件：

  • Transaction Coordinator（TC）：事务协调器，维护全局事务的运行状态，负责协调并驱动全局事务的提交或回滚。
  • Transaction Manager（TM）：控制全局事务的边界，负责开启一个全局事务，并最终发起全局提交或全局回滚的决议。
  • Resource Manager（RM）：控制分支事务，负责分支注册、状态汇报，并接收事务协调器的指令，驱动分支（本地）事务的提交和回滚。

无论对于TCC还是原创的AT模式的支持，整个分布式事务的原理其实相对来说还是比较容易理解。

  1. 事务开启时，TM向TC注册全局事务，并且获得全局事务XID
  2. 这时候多个微服务的接口发生调用，XID就会传播到各个微服务中，每个微服务执行事务也会向TC注册分支事务。
  3. 之后TM就可以管理针对每个XID的事务全局提交和回滚，RM完成分支的提交或者回滚。

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AT模式

原创的AT模式相比起TCC的方案来说，无需自己实现多个接口，通过代理数据源的形式生成更新前后的UNDO_LOG，依靠UNDO_LOG来实现回滚的操作。

执行的流程如下：

  1. TM向TC注册全局事务，获得XID
  2. RM则会去代理JDBC数据源，生成镜像的SQL，形成UNDO_LOG，然后向TC注册分支事务，把数据更新和UNDO_LOG在本地事务中一起提交
  3. TC如果收到commit请求，则会异步去删除对应分支的UNDO_LOG，如果是rollback，就去查询对应分支的UNDO_LOG，通过UNDO_LOG来执行回滚

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TCC模式

相比AT模式代理JDBC数据源生成UNDO_LOG来生成逆向SQL回滚的方式，TCC就更简单一点了。

  1. TM向TC注册全局事务，获得XID
  2. RM向TC注册分支事务，然后执行Try方法，同时上报Try方法执行情况
  3. 然后如果收到TC的commit请求就执行Confirm方法，收到rollback则执行Cancel

事务模式-TCC-图片来自阿里云官网

XA模式

  1. TM向TC注册全局事务，获得XID
  2. RM向TC注册分支事务，XA Start，执行SQL，XA END，XA Prepare，然后上报分支执行情况
  3. 然后如果收到TC的commit请求就执行Confirm方法，收到rollback则执行Cancel

事务模式-XA-图片来自阿里云官网

SAGA模式

  1. TM向TC注册全局事务，获得XID
  2. RM向TC注册分支事务，然后执行业务方法，并且上报分支执行情况
  3. RM收到分支回滚，执行对应的业务回滚方法

事务模式-Saga

总结

这里从事务的ACID开始，向大家先说了XA是分布式事务处理的规范，之后谈到2PC和3PC，2PC有同步阻塞、单点故障和数据不一致的问题，3PC在一定程度上解决了同步阻塞和单点故障的问题，但是还是没有完全解决数据不一致的问题。

之后说到TCC、SAGA、消息队列的最终一致性的方案，TCC由于实现过于麻烦和复杂，业务很少应用，SAGA了解即可，国内也很少有应用到的，消息队列提供了解耦的实现方式，对于中小公司来说可能是较为低成本的实现方式。

最后再说目前国内的实现框架，云端阿里云的GTS兼容Seata，非云端使用Seata，它提供了XA、TCC、AT、SAGA的解决方案，可以说是目前的主流选择。