技术教程 编程教程 5-4 Seata 分布式事务管理 正文

5-4 Seata 分布式事务管理

2023-05-20,,

下载Seata

https://github.com/seata/seata/releases

https://github.com/seata/seata/releases/download/v1.4.2/seata-server-1.4.2.zip

最好能从项目经理老师处获取

Seata概述

什么是Seata

Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务

也是Spring Cloud Alibaba提供的组件

Seata官方文档

https://seata.io/zh-cn/

更多信息可以通过官方文档获取

为什么需要Seata

我们首先简单复习一下事务的概念

事务的4个特性:ACID特性

原子性
一致性
隔离性
永久性

我们再业务中,必须保证数据库操作的原子性,也就是当前业务的所有数据库操作要么都成功,要么都失败

之前我们使用Spring声明式事务来解决本地的事务问题

但是现在是微服务环境,一个业务可能涉及多个模块的数据库操作

这种情况就需要专门的微服务状态下解决事务问题的"分布式事务"解决方案

我们学习的Seata就是这样的产品

Seata将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式,为用户打造一站式的分布式解决方案。

Seata的运行原理(AT模式)

观察下面事务模型

上面结构是比较典型的远程调用结构

如果account操作数据库失败需要让order模块和storage模块撤销(回滚)操作

声明式事务不能完成这个操作

需要Seata来解决

解决模型如下

Seata构成部分包含

事务协调器TC
事务管理器TM
资源管理器RM

我们项目使用AT(自动)模式完成分布式事务的解决

AT模式运行过程

1.事务的发起方(TM)会向事务协调器(TC)申请一个全局事务id,并保存

2.Seata会管理事务中所有相关的参与方的数据源,将数据操作之前和之后的镜像都保存在undo_log表中,这个表是seata框架规定的,方便提交(commit)或回滚(roll back)

3.事务的发起方(TM)会连同全局id一起通过远程调用运行资源管理器(RM)中的方法

4.资源管理器(RM)接收到全局id,并运行指定的方法,将运行的状态同步到事务协调器(TC)

5.如果运行整体没有发生异常,发起方(TM)会通过事务协调器通知所有分支,将本次事务所有对数据库的影响真正生效,反之如果任何一个RM运行发生异常,那么都会通知事务协调器,再由事务协调器通知所有分支,回滚数据中的数据

回滚时可以使用undo_log表中的数据来实现回滚

其他模式简介

AT模式运行有一个非常明显的条件

就是事务分支都必须是操作关系型数据库(mysql\MariaDB\Oracle)

但是如果一个事务中有操作例如Redis这样的非关系型数据库时就不能使用AT模式了

除了AT模式之外还有TCC、SAGA 和 XA 事务模式

TCC模式

这个模式简单来说就是自己编写代码进行事务的提交和回滚

我们需要在各个分支业务逻辑层代码中编写一组三个方法(prepare\commit\rollback)

prepare:准备 commit:提交 rollback:回滚

prepare方法是无论事务成功与否都会运行的代码

commit当整体事务运行成功时运行的方法

rollback当整体事务运行失败是运行的方法

优点:虽然代码是自己写的,但是事务整体提交或回滚的机制仍然可用

缺点:每个业务都要编写3个方法来对应,代码冗余,而且业务入侵量大

SAGA模式

SAGA模式的思想是编写一个类,当指定的事务发生问题时,运行SAGA编写的回滚类

这样编写代码不影响已经编写好的业务逻辑代码

一般用于修改已经编写完成的老代码

缺点是每个事务分支都要编写一个类来回滚业务,

类数量多,开发量大

XA模式

支持XA协议的数据库分布式事务,使用比较少

使用Seata

配置Seata

cart\stock\order都是具备数据库操作的模块配置过程如下

<!-- seata和SpringBoot整合依赖 -->

<dependency>

    <groupId>io.seata</groupId>

    <artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId>

</dependency>

<!-- Seata完成分布式事务需要的两个相关依赖(Seata需要下面两个依赖中的资源) -->

<dependency>

    <groupId>com.github.pagehelper</groupId>

    <artifactId>pagehelper-spring-boot-starter</artifactId>

</dependency>

<dependency>

    <groupId>com.alibaba</groupId>

    <artifactId>fastjson</artifactId>

</dependency>

下面修改application-dev.yml

代码如下

seata:

  tx-service-group: csmall_group #定义分组名称

  service:

    vgroup-mapping:

      csmall_group: default  # 使用seata默认事务配置

    grouplist:

      default: localhost:8091 # 8091是seata默认的地址

注意同一个事务必须在同一个tx-service-group中

同时指定相同的seata地址和端口

business模块配置更简单

因为它是服务的发起者,不需要数据库操作,所以配置更简单

但是它是TM的角色,不配置肯定是不行的

<dependency>

    <groupId>io.seata</groupId>

    <artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId>

</dependency>

application-dev.yml是一样的

seata:

  tx-service-group: csmall_group #定义分组名称

  service:

    vgroup-mapping:

      csmall_group: default  # 使用seata默认事务配置

    grouplist:

      default: localhost:8091 # 8091是seata默认的地址

seata标记事务的开始有一个专用的注解

在事务模型中,TM(事务管理器)的业务逻辑层方法上添加这个注解即可

business的业务逻辑层buy方法上添加注解

@Service

@Slf4j

public class BusinessServiceImpl implements IBusinessService {

    // Dubbo在获取order模块的业务逻辑层实现类

    @DubboReference

    private IOrderService dubboOrderService;

    // 一旦编写这个注解@GlobalTransactional

    // seata就会将这个方法当做一个分布式事务的起点

    // 之后所有远程Dubbo调用的数据库操作要么都成功,要么都失败

    @GlobalTransactional

    @Override

    public void buy() {

        // 暂时模拟一个下单业务

        // 创建OrderAddDTO类,赋值并输出信息

        OrderAddDTO orderAddDTO=new OrderAddDTO();

        orderAddDTO.setCommodityCode("PC100");

        orderAddDTO.setUserId("UU100");

        orderAddDTO.setMoney(500);

        orderAddDTO.setCount(8);

        // 因为没有持久层,只能输出一下,表示运行正常

        log.info("新增订单信息为:{}",orderAddDTO);

        // dubbo调用生成订单方法

        dubboOrderService.orderAdd(orderAddDTO);

        // 为了验证我们seata是有效果的

        // 在当前业务逻辑层方法中随机发生异常

        // 我们可以通过观察正常运行时数据是否提交和发生异常是数据是否回滚来判断seata是否工作

        if(Math.random()<0.5){

            throw new CoolSharkServiceException(ResponseCode.INTERNAL_SERVER_ERROR,

                                            "发生随机异常");

        }

    }

}

启动seata

seata也是java开发的,启动方式和nacos很像

只是启动命令不同

解压后路径不要用中文,不要用空格

也是解压之后的bin目录下

在路径上输入cmd进入dos窗口

G:\pgm\seata\seata-server-1.4.2\bin>seata-server.bat -h 127.0.0.1 -m file

要想启动,需要启动所有4个服务cart\stock\order\business

利用knife4j访问business模块,否则无法触发事务效果,business模块是seata事务的启动

在windows系统中运行seata可能出现不稳定的情况,重启seata即可解决

根据是否发生随机异常,来判断seata是否有效

Sentinel 介绍

什么是Sentinel

Sentinel也是Spring Cloud Alibaba的组件

Sentinel英文翻译"哨兵\门卫"

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。

官网地址

https://sentinelguard.io/zh-cn/

下载地址

https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

为什么需要Sentinel

丰富的应用场景

双11,秒杀,12306抢火车票

完备的实时状态监控

可以支持显示当前项目各个服务的运行和压力状态,分析出每台服务器处理的秒级别的数据

广泛的开源生态

很多技术可以和Sentinel进行整合,SpringCloud,Dubbo,而且依赖少配置简单

完善的SPI扩展

Sentinel支持程序设置各种自定义的规则

基本配置和限流效果

我们找一个相对简单的模块测试和观察限流效果

以csmall-stock-webapi模块为例

添加pom依赖如下

<dependency>

    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>

    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>

</dependency>

application-dev.yml修改配置如下

spring:

  cloud:

    nacos:

      discovery:

        server-addr: localhost:8848

    sentinel:

      transport:

        dashboard: localhost:8080 # 配置Sentinel仪表台的位置

        port: 8721 # 真正执行限流的端口也要设置一下,注意这个端口其他微服务项目不能相同

sentinel.transport.port每个微服务项目不能相同

下面进行限流操作

Sentinel限流针对控制层方法也就是说

我们要到Controller类中的方法上去做设置

@PostMapping("/reduce/count")

@ApiOperation("减少商品库存业务")

// @SentinelResource标记的方法会被Sentinel监控

// ()里面的内容是这个监控的名称,我们可以在"仪表台"中看到

// ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓

@SentinelResource("减少库存方法(控制器)")

public JsonResult reduceCommodityCount(StockReduceCountDTO stockReduceCountDTO){

    stockService.reduceCommodityCount(stockReduceCountDTO);

    return JsonResult.ok("商品库存减少完成!");

}

5-4 Seata 分布式事务管理的相关教程结束。

《5-4 Seata 分布式事务管理.doc》

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