Seata 是什么?

Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。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。

AT 模式

前提

• 基于支持本地 ACID 事务的关系型数据库。
• Java 应用，通过 JDBC 访问数据库。

整体机制

两阶段提交协议的演变：

• 一阶段：业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交，释放本地锁和连接资源。

• 二阶段：

  • 提交异步化，非常快速地完成。
  • 回滚通过一阶段的回滚日志进行反向补偿。

写隔离

• 一阶段本地事务提交前，需要确保先拿到**全局锁**。
• 拿不到**全局锁**，不能提交本地事务。
• 拿**全局锁**的尝试被限制在一定范围内，超出范围将放弃，并回滚本地事务，释放本地锁。

以一个示例来说明：

两个全局事务 tx1 和 tx2，分别对 a 表的 m 字段进行更新操作，m 的初始值 1000。

tx1 先开始，开启本地事务，拿到本地锁，更新操作 m = 1000 - 100 = 900。本地事务提交前，先拿到该记录的**全局锁**，本地提交释放本地锁。 tx2 后开始，开启本地事务，拿到本地锁，更新操作 m = 900 - 100 = 800。本地事务提交前，尝试拿该记录的**全局锁**，tx1 全局提交前，该记录的全局锁被 tx1 持有，tx2 需要重试等待**全局锁**。


tx1 二阶段全局提交，释放**全局锁**。tx2 拿到**全局锁**提交本地事务。


如果 tx1 的二阶段全局回滚，则 tx1 需要重新获取该数据的本地锁，进行反向补偿的更新操作，实现分支的回滚。

此时，如果 tx2 仍在等待该数据的**全局锁**，同时持有本地锁，则 tx1 的分支回滚会失败。分支的回滚会一直重试，直到 tx2 的**全局锁**等锁超时，放弃**全局锁**并回滚本地事务释放本地锁，tx1 的分支回滚最终成功。

因为整个过程**全局锁**在 tx1 结束前一直是被 tx1 持有的，所以不会发生**脏写**的问题。

读隔离

在数据库本地事务隔离级别**读已提交（Read Committed）**或以上的基础上，Seata（AT 模式）的默认全局隔离级别是**读未提交（Read Uncommitted）**。

如果应用在特定场景下，必需要求全局的**读已提交**，目前 Seata 的方式是通过 SELECT FOR UPDATE 语句的代理。


SELECT FOR UPDATE 语句的执行会申请**全局锁**，如果**全局锁**被其他事务持有，则释放本地锁（回滚 SELECT FOR UPDATE 语句的本地执行）并重试。这个过程中，查询是被 block 住的，直到**全局锁**拿到，即读取的相关数据是**已提交**的，才返回。

出于总体性能上的考虑，Seata 目前的方案并没有对所有 SELECT 语句都进行代理，仅针对 FOR UPDATE 的 SELECT 语句。

工作机制

以一个示例来说明整个 AT 分支的工作过程。

业务表：product

Field	Type	Key
id	bigint(20)	PRI
name	varchar(100)
since	varchar(100)

AT 分支事务的业务逻辑：

update product set name = 'GTS' where name = 'TXC';

一阶段

过程：

1. 解析 SQL：得到 SQL 的类型（UPDATE），表（product），条件（where name = 'TXC'）等相关的信息。
2. 查询前镜像：根据解析得到的条件信息，生成查询语句，定位数据。

select id, name, since from product where name = 'TXC';

得到前镜像：

id	name	since
1	TXC	2014

1. 执行业务 SQL：更新这条记录的 name 为 'GTS'。
2. 查询后镜像：根据前镜像的结果，通过**主键**定位数据。

select id, name, since from product where id = 1`;

得到后镜像：

id	name	since
1	GTS	2014

1. 插入回滚日志：把前后镜像数据以及业务 SQL 相关的信息组成一条回滚日志记录，插入到UNDO_LOG表中。

{
	"branchId": 641789253,
	"undoItems": [{
		"afterImage": {
			"rows": [{
				"fields": [{
					"name": "id",
					"type": 4,
					"value": 1
				}, {
					"name": "name",
					"type": 12,
					"value": "GTS"
				}, {
					"name": "since",
					"type": 12,
					"value": "2014"
				}]
			}],
			"tableName": "product"
		},
		"beforeImage": {
			"rows": [{
				"fields": [{
					"name": "id",
					"type": 4,
					"value": 1
				}, {
					"name": "name",
					"type": 12,
					"value": "TXC"
				}, {
					"name": "since",
					"type": 12,
					"value": "2014"
				}]
			}],
			"tableName": "product"
		},
		"sqlType": "UPDATE"
	}],
	"xid": "xid:xxx"
}

1. 提交前，向 TC 注册分支：申请product表中，主键值等于 1 的记录的**全局锁**。
2. 本地事务提交：业务数据的更新和前面步骤中生成的 UNDO LOG 一并提交。
3. 将本地事务提交的结果上报给 TC。

二阶段-回滚

1. 收到 TC 的分支回滚请求，开启一个本地事务，执行如下操作。
2. 通过 XID 和 Branch ID 查找到相应的 UNDO LOG 记录。
3. 数据校验：拿 UNDO LOG 中的后镜与当前数据进行比较，如果有不同，说明数据被当前全局事务之外的动作做了修改。这种情况，需要根据配置策略来做处理，详细的说明在另外的文档中介绍。
4. 根据 UNDO LOG 中的前镜像和业务 SQL 的相关信息生成并执行回滚的语句：

update product set name = 'TXC' where id = 1;

1. 提交本地事务。并把本地事务的执行结果（即分支事务回滚的结果）上报给 TC。

二阶段-提交

1. 收到 TC 的分支提交请求，把请求放入一个异步任务的队列中，马上返回提交成功的结果给 TC。
2. 异步任务阶段的分支提交请求将异步和批量地删除相应 UNDO LOG 记录。

附录

回滚日志表

UNDO_LOG Table：不同数据库在类型上会略有差别。

以 MySQL 为例：

Field	Type
branch_id	bigint PK
xid	varchar(100)
context	varchar(128)
rollback_info	longblob
log_status	tinyint
log_created	datetime
log_modified	datetime

-- 注意此处0.7.0+ 增加字段 context
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,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `ux_undo_log` (`xid`,`branch_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

TCC 模式

回顾总览中的描述：一个分布式的全局事务，整体是**两阶段提交**的模型。全局事务是由若干分支事务组成的，分支事务要满足**两阶段提交**的模型要求，即需要每个分支事务都具备自己的：

• 一阶段 prepare 行为
• 二阶段 commit 或 rollback 行为


根据两阶段行为模式的不同，我们将分支事务划分为**Automatic (Branch) Transaction Mode**和**Manual (Branch) Transaction Mode**.

AT 模式（参考链接 TBD）基于**支持本地 ACID 事务**的**关系型数据库**：

• 一阶段 prepare 行为：在本地事务中，一并提交业务数据更新和相应回滚日志记录。
• 二阶段 commit 行为：马上成功结束，**自动**异步批量清理回滚日志。
• 二阶段 rollback 行为：通过回滚日志，**自动**生成补偿操作，完成数据回滚。

相应的，TCC 模式，不依赖于底层数据资源的事务支持：

• 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。

Saga 模式

Saga模式是SEATA提供的长事务解决方案，在Saga模式中，业务流程中每个参与者都提交本地事务，当出现某一个参与者失败则补偿前面已经成功的参与者，一阶段正向服务和二阶段补偿服务都由业务开发实现。


理论基础：Hector & Kenneth 发表论⽂ Sagas （1987）

适用场景：

• 业务流程长、业务流程多
• 参与者包含其它公司或遗留系统服务，无法提供 TCC 模式要求的三个接口

优势：

• 一阶段提交本地事务，无锁，高性能
• 事件驱动架构，参与者可异步执行，高吞吐
• 补偿服务易于实现

缺点：

• 不保证隔离性（应对方案见用户文档）