使用阿里云云原生平台对系统进行重构和升级（2）——使用阿里云的G

        上一篇文章介绍了快递驿站系统现有的瓶颈及三步走的解决方案，文中提及了阿里云云原生平台中的多种产品和技术，从这篇文章开始对里面提及的这些内容做详细的介绍和说明，并附上代码，供大家参考。

        使用阿里云的GTS，进行全局分布式事务处理。

        我们从3W1H的角度来进行描述，What？Why？Where？How？

        一、什么是全部分布式事务服务GTS（What）

        全局事务服务GTS（Global Transaction Service）用于实现分布式环境下，特别是微服务架构下的高性能事务一致性。可以与RDS、MySQL、PostgreSQL等数据源，Spring Cloud、Dubbo、HSF及其他RPC框架，MQ消息队列等中间件产品配合使用，轻松实现分布式数据库事务、多库事务、消息事务、服务链路级事务及各种组合。

        个人认为比Seata、Himly这种开源的分布式事务要好，我记得之前用Himly的时候，只支持TCC的模式，虽然有自定义数据库操作粒度等优点，但是对应用的侵入性强，实现难度大，相比而言GTS配置和使用更加方便简单。GTS 让应用开发者不再需要考虑复杂的事务问题，仅需简单配置及一句 GTS 注解，对已有业务代码无侵入，就能帮您轻松实现超强性能、高可用、多数据源的分布式事务。

        二、使用GTS的优势（Why）

        优势不言而喻。首先，从开发角度来讲，配置很简单，在所需要进行事务的方法上加一个注解即可，当然也提供了多种接入方式，除了注解，还可以通过API的方式调用，节省开发和运维成本；其次，和阿里云的MQ及EDAS产品无缝集成，使用起来非常方便，通过RocketMQ中的事务消息，配合GTS也可以完成事务处理，方便有效，并且支持多种数据源，上篇文章介绍了说新系统要使用PolarDB数据库，都是支持的；最后，GTS具有高达传统分布式事务 10 倍性能，热点数据高效处理，无惧数据冲突，并且是高可用的，在应用宕机、节点故障等各类异常情况均可保证数据严格一致。

        三、GTS的应用场景（Where）

        应用场景有4个方面：

        1）通用分布式事务管理。这个是用了最多的，支持微服务框架（Spring Cloud、Dubbo 和 HSF）、数据库（DRDS、RDS、MySQL、Oracle等）、消息中间件（MQ）的组合使用，灵活方便。

        2）消息事务。这个是配合阿里云RocketMQ中的事务消息使用的，GTS 与 MQ 打通，提供事务消息处理能力，可以保证业务链路完成时发送消息，任一阶段异常时回滚消息。开发简单，在客户端声明一个注解，用以界定事务边界，调用 MQ 的事务API发送消息。

MQ中创建事务消息

        3）面向服务的架构SOA和分布式事务。提供跨库、跨服务的分布式事务支持，实现业务链路级别的分布式事务。

        4）共享出行。共享出行场景下，通过 GTS 支撑物联网系统、订单系统、支付系统、运维系统、分析系统等系各统应用事务一致性，保证海量订单和数千万流水的交易。

        四、以代码的方式讲解如何使用GTS，并附上demo（How）

        1）首先在阿里云的GTS控制台开通服务，创建事务分组。这里一定要注意的是，GTS 不支持跨地域访问。创建事务分组时，需要选择和业务系统相同的地域，否则使用时会显示连不上 GTS Server，如果ECS和EDAS购买的是杭州地区，那GTS不要买其他地区，也购买同一个地区的，推荐使用上海或者北京。

创建事务分组 确认订单开通成功 事务分组列表

        2）开通事务分组后，代码中把事务分组全称放进去即可，我们下面来看快递驿站中一个简单的场景：

用户去驿站寄件，支付邮费，生成待支付订单，当用户去支付时，我们代码需要做以下一些处理：

a.创建订单，将订单状态“待支付”改成“支付中”，

b.从用户的账户余额中，扣除邮费，

c.扣除成功后，订单状态“支付中”改成“已支付”，提示支付完成，

d.余额不足，则回滚之前的操作。

因为使用了微服务架构，数据进行了分库分表，用户余额数据在用户数据库中，订单相关数据在订单数据库中，为了保证数据的一致性，需要使用分布式事务服务GTS来完成这一系列的确认或回滚。

        3）代码片段如下：

代码片段

从上图看，代码其实非常简单，重点在于 @TxcTransaction的注解，但是要运行成功，有很多关键点要注意的，我这里一一列出来，避免大家花太多的时间踩坑。

1、首先要下载GTS SDK的开发包，建议选择最新的版本下载；

GTS版本记录

2、下载后解压，里面有2个jar包，因为我们是团队开发，所以放到了云效中的Maven私服里供下载；

上传jar到云效的Maven私服中

3、把依赖代码拷贝到项目的pom.xml文件中；

Maven依赖代码

4、代码中注入数据库连接，我们使用的是双数据源切换，需要在PolarDB和ADB中切换，代码如下：

双数据源切换

5、配置文件中datasource，加入数据源地址，我们的代码是用户库和订单库，数据库不一样，url地址也肯定不同，所以数据库不同没问题，有些朋友可能数据是同一个库的，那这里一定要注意，url地址上一定要区分比如增加spam这样的标签，虽然指向同一个库，但是连接不同，GTS才会生效，切记切记，很多朋友这里没有注意，导致代码一直运行不成功。

配置Datasource

上图中，数据库都是bmxtestdb，这样在两个微服务里面的datasource，通过url后面增加spam的标签还区分。

6、配置文件中，增加txc配置；

GTS相关配置 GTS事务分组列表

7、如果使用MySQL数据库，需要在数据库中增加txc_undo_log日志表，如果是DRDS、PolarDB，那么这张表是自带的，不需要创建；

txc_undo_log日志表

        通过以上的几步，GTS全局分布式事务就会工作了，使用起来真的是非常的简单和高效，如果您在使用过程中有任何问题，可以在本文评论中联系我，欢迎大家一起讨论，共同进步。

        下一篇文章，我们将介绍如何使用阿里云的PolarDB数据库进行数据的存储和管理，并使用PolarDB-X中间件进行分库分表。