数据库事务

在编程的世界里，数据非常重要，数据库担任了很重要的角色，数据库拥有的ACID特性，我们只管声明事务，通过sql对数据库进行批量操作，就能够达到目标，其背后是数据库做了很多工作，帮我们处理了很多异常，比如数据库机器断电，如何保证强一致性呢，原来是数据库会有两个文件，数据库文件和日志文件，调用方法开启事务，执行的sql，都会存储在日志文件中，捕捉到调用方发起的commit命令后，才将日志中存储的事务sql执行到数据库，在调用方提交事务后，机器断电的情况下，这是事务sql已经存在于日志文件中，在机器重启后，通过检查日志文件，对已提交状态但未完成的事务进行后续处理，提取事务sql恢复执行来保证强一致性。

XA Transaction

在单机环境下，通过数据库事务，我们就能很完美的解决一致性的问题。随着系统访问量的上升，单机数据库慢慢出现性能瓶颈，这是会对单体服务进行拆分，同时对数据库也进行拆分，伴随着垂直分库，进入到分布式领域，出现了新的问题。原先要执行的业务操作sql都是在一个数据库中完成，但如今却分布在不同的物理库上，无法通过原有的事务来处理，数据库厂商引入了2pc理论（两阶段提交）即XA，引入协调者，参与者事务，在开启全局事务时，协调者会锁住整个事务，现在各个分库执行precommit预提交，协调者检测到所有的commit都通过后，通知各个分库执行commit，这种方式有个致命缺点，会锁住整个事务，这期间相应的表都不能访问，随着并发量的上升，性能会急剧下降。这是通过牺牲一定的可用性来换去一致性的做法

MQ消息

以订单扣库存生成订单为例

//业务逻辑
try{
  discontStock(skuId, quantity);
  saveOrderDb();
}catch(Execption e){
  try{
    returnStock(skuId, quantity);
  }catch(e){
    try{
      sendReturnStockMsg();
    }catch(e){
      saveReturnStockMsgToDeadLetter();
    }
  }
}
//通过定时任务进行消息重发
task.ScanDeadLetterForRePushMsg()

缺点：

• 1.订单在下单失败后，需要干很多杂活，下单是关键业务，会影响损耗一部分性能
• 2.订单服务在下单失败，catch回滚资源阶段宕机了，这个情况下，不能保证数据一致性，需要人工介入修依赖方数据

补偿事务TCC

为解决性能问题，引入了事务的补偿机制，和XA正好相反，着力于提高可用性，属于3pc，根据CAP和BASE原理，通过Try、Confirm、Cancel来实现，核心思想是为 每个操作都注册一对确认和取消操作。在整个try成功则执行各系统的confirm方法，失败，则执行各系统的cancel方法。只要try成功，confirm阶段一定成功，会通过重试来保证：

• try阶段： 业务检查和预留系统资源
• confirm阶段：try成功，就会开始执行confirm，并且通过重试保证confirm一定能成功，这里不允许出错
• cancel阶段：try阶段出错后执行cancel，并且通过重试保证cancel逻辑，一定能被调用成功。

基于tcc_transaction框架二次开发来适应业务

• 参考：https://github.com/changmingxie/tcc-transaction/tree/master
• 原理：通过在try方法的接口上添加注解Compensable，注解信息提供confirm和cancel方法调用位置，使用aop拦截try方法，提取compensable注解信息，完成为事务，注册确认和取消操作的操作。在事务发起方的try阶段完成后，aop根据 try阶段是否抛异常来判定进入事务confirm or cancel阶段，完成状态流转
• 场景分析：目标方法调用前 做事务状态存储，如try阶段，事务存储成功，目标方法执行前宕机，会由事务发起方进行rollback操作，此时要求目标机器在 confirm和cancel阶段实现业务幂等；
• 优点：
  • 提供了对场景各种传播特性的支持： required require_new supports mandatory
• 缺点：
  • 1.要求事务参与方，提供事务的存储方式，还需要在理解的原理的基础上进行配置（比如：配置当前参与者事务的存储位置,手动依赖spring相关的xml配置），相对复杂；
  • 2.事务管理操作完全依赖于业务系统的 aop逻辑，会给业务系统造成一定性能损耗，而且在业务系统宕机时，会中断事务管理，虽然业务重启也能恢复，但会延长事务数据流转到最终态的时间；
  • 3.要求tcc三阶段操作的入参相同，使用起来不太灵活。

针对上述问题，进行了二次开发

改进：

• 通过一个tcc服务来做tcc事务管理，aop的功能弱化为在try执行后调用tcc服务上传try阶段的状态
• 调整confirm 和cancel方法参数为 transId\branchId,由事务参与方自己维护，业务参数到 transId\branchId的映射
• 简化为只在try方法调用之后才通过aop调用tcc服务进行事务的上传操作，事务状态维护交由tcc服务来管理
• 增强：添加熔断降级逻辑，假如调用tcc服务上传try阶段状态失败了，先尝试重试几次，记录失败次数，到达一定次数（150次）了触发熔断，直接通过aop去进行参与者事务的confirm or cancel逻辑调用（有损）

实现：

@Description("事务实体类")
public class Entity extends BaseEntity implements Serializable {
    @Description("id")
    public long id;
    @Description("分布式事务事务id")
    public String transId;
    @Description("分布式事务事务分支id")
    public String branchId;
    @Description("分布式事务步骤id")
    public String stepId;
    @Description("分布式事务服务名")
    public String serviceName;
    @Description("分布式事务失败方法名")
    public String cancelName;
    @Description("分布式事务成功方法名")
    public String confirmName;
    @Description("是否成功")
    public boolean flag;
    @Description("分布式事务调用方法")
    public List<String> invokeList = new CopyOnWriteArrayList<>();
    @Description("分布式事务是否操作")
    public boolean isTccOperator;
    @Description("分布式事务校验码")
    public String checkSum;
    @Description("分布式事务操作异常信息")
    public String errorMsg;
    @Description("分布式事务创建时间")
    public Date date;
}

• 1.实现一个aop拦截注解Compensable，获取try对应的confirm和cancel方法，以及try调用结果，提交给tccService管理
• 2.tccService 在接受到参与者事务后，状态保存到redis，在检测到事务发起方的try阶段提交结果后，判断走整个事务走confirm or cancel逻辑，confirm or cancel逻辑由tcc服务发起dubbo泛化调用来完成，每完成一组confirm or cancel调用，立即更新redis参与者事务的状态。
• 3.实现一个定时任务，用redis scan扫描未完成的事务，拉取到服务中，检测事务状态整个事务中有出现参与者在try阶段失败，走cancel逻辑，没有参与者失败，走confirm逻辑，在完成后，完成事务统计和添加redis事务key前缀为completed_, 这样做的原因是，redis是单线程执行的，可以避免执行scan命令过长，影响性能。

可用性分析：

• 1.在事务执行过程中，tccService（redis）宕机了，在重启时，通过定时任务用ScheduledThreadPoolExecutor，用redis scan扫描未完成的事务，拉取到服务中，检测事务状态整个事务中有出现参与者在try阶段失败，走cancel逻辑，没有参与者失败，走confirm逻辑，通过这样的手段保证数据的最终一致性
• 2.业务系统有一台宕机了，因为状态已经上传到redis中，并且通过tcc服务来管理，并不会影响库存的归还，因此也能保证最终一致性