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1. 什么是全局事務呢？
2. 2pc提交協議
3. XA事務存在的問題
4. CAP理論
5. Sharding-JDBC分布式事務支持
6. 項目地址

在我們使用Sharding JDBC分庫分表的時候，會帶來另外一個問題，就是分布式事務問題，如下圖所示。用戶采購商品業務，整個業務包含3個微服務：

庫存服務: 扣減給定商品的庫存數量。
訂單服務: 根據采購請求生成訂單。
賬戶服務: 用戶賬戶金額扣減。

這三個業務操作應該屬于同一個事務，但是這些數據卻分配在不同的數據庫上，所以沒辦法采用數據庫的事務來保證數據一致性。

這個時候，要解決分布式事務問題，就需要引入全局事務。

1. 什么是全局事務呢？

全局事務是一個DTP模型的事務，所謂DTP模型指的是 X/Open DTP (X/Open Distributed Transaction Processing Reference Model)，是 X/Open 這個組織定義的一套分布式事務的標準。

X/Open，即現在的open group，是一個獨立的組織，主要負責制定各種行業技術標準。

官網地址：http://www.opengroup.org/

X/Open組織主要由各大知名公司或者廠商進行支持，這些組織不光遵循X/Open組織定義的行業技術標準，也參與到標準的制定。

X/Open了定義了規范和API 接口，由這個廠商進行具體的實現，這個標準提出了使用二階段提交(2PC –Two-Phase-Commit)來保證分布式事務的完整性。后來J2EE也遵循了X/OpenDTP規范，設計并實現了java里的分布式事務編程接口規范-JTA，如下圖所示，表示一個X/Open DTP模型。

X/Open DTP模型定義了三個角色和兩個協議，其中三個角色分別如下：

AP（Application Program） ，表示應用程序，也可以理解成使用DTP模型的程序
RM（Resource Manager） ，資源管理器，這個資源可以是數據庫，應用程序通過資源管理器對資源進行控制，資源管理器必須實現XA定義的接口
TM（Transaction Manager） ，表示事務管理器，負責協調和管理全局事務，事務管理器控制整個全局事務，管理事務的生命周期，并且協調資源。

兩個協議分別是：

XA協議： XA 是X/Open DTP定義的資源管理器和事務管理器之間的接口規范，TM用它來通知和協調相關RM事務的開始、結束、提交或回滾。

目前Oracle、Mysql、DB2都提供了對XA的支持；XA接口是雙向的系統接口，在事務管理器(TM ) 以及多個資源管理器之間形成通信的橋梁（XA不能自動提交）

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/xa.html
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/xa-statements.html

XA協議的語法，主流的數據庫都支持 XA協議，從而能夠實現跨數據庫事務。

XA{START|BEGIN}xid[JOIN|RESUME]--負責開啟或者恢復一個事務分支，并且管理XID到調用線程
XAENDxid[SUSPEND[FORMIGRATE]]--負責取消當前線程與事務分支的關聯
XAPREPARExid--負責詢問RM是否準備好了提交事務分支
XACOMMITxid[ONEPHASE]--知RM提交事務分支
XAROLLBACKxid--通知RM回滾事務分支
XARECOVER[CONVERTXID]

TX協議： 全局事務管理器與資源管理器之間通信的接口

在分布式系統中，每一個機器節點雖然都能夠明確知道自己在進行事務操作過程中的結果是成功還是失敗，但卻無法直接獲取到其他分布式節點的操作結果。

因此當一個事務操作需要跨越多個分布式節點的時候，為了保持事務處理的ACID特性，就需要引入一個“協調者”（TM）來統一調度所有分布式節點的執行邏輯，這些被調度的分布式節點被稱為AP。TM負責調度AP的行為，并最終決定這些AP是否要把事務真正進行提交到（RM）。

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2. 2pc提交協議

在X/OpenDTP模型中，一個分布式事務所涉及的SQL邏輯都執行完成，并到了（RM）要最后提交事務的關鍵時刻，為了避免分布式系統所固有的不可靠性導致提交事務意外失敗，TM 果斷決定實施兩步走的方案，這個就稱為二階提交，如下圖所示。

二階段提交，是計算機網絡尤其是在數據庫領域內，為了使基于分布式系統架構下的所有節點在進行事務處理過程中能夠保持原子性和一致性而設計的一種算法。通常，二階段提交協議也被認為是一種一致性協議，用來保證分布式系統數據的一致性。

目前，絕大部分的關系型數據庫都是采用二階段提交協議來完成分布式事務處理的，利用該協議能夠非常方便地完成所有分布式事務AP的協調，統一決定事務的提交或回滾，從而能夠有效保證分布式數據一致性，因此2pc也被廣泛運用在許多分布式系統中。

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3. XA事務存在的問題

上述基于XA協議的全局事務，是屬于強一致性事務，因為在全局事務中，只要有任何一個RM出現異常，都會導致全局事務回滾。同時，本地事務在Prepare階段鎖定資源時，如果有其他事務要要修改相同的數據，就必須要等待前面的事務完成，這本身是無可厚非的設計，但是由于多個RM節點是跨網絡，一旦出現網絡延遲，就導致該事務一直占用資源使得整體性能下降。

另外，在XA COMMIT階段，如果其中一個RM因為網絡超時沒有收到數據提交的指令，會導致數據不一致，為了解決這個問題，很多開源分布式事務框架都會提供重試機制來保證數據一致性。

4. CAP理論

說到強一致性的問題，必然要提到CAP理論。

CAP的含義：

C：Consistency 一致性同一數據的多個副本是否實時相同。
A：Availability 可用性可用性：一定時間內 & 系統返回一個明確的結果則稱為該系統可用。
P：Partition tolerance 分區容錯性將同一服務分布在多個系統中，從而保證某一個系統宕機，仍然有其他系統提供相同的服務。

CAP理論告訴我們，在分布式系統中，C、A、P三個條件中我們最多只能選擇兩個。那么問題來了，究竟選擇哪兩個條件較為合適呢？

對于一個業務系統來說，分區容錯性是必須要滿足的條件。業務系統之所以使用分布式系統，主要原因有兩個：

提升整體性能 當業務量猛增，單個服務器已經無法滿足我們的業務需求的時候，就需要使用分布式系統，使用多個節點提供相同的功能，從而整體上提升系統的性能，這就是使用分布式系統的第一個原因。
實現分區容錯性 單一節點或多個節點處于相同的網絡環境下，那么會存在一定的風險，萬一該機房斷電、該地區發生自然災害，那么業務系統就全面癱瘓了。為了防止這一問題，采用分布式系統，將多個子系統分布在不同的地域、不同的機房中，從而保證系統高可用性。

所以我們需要根據自己的業務需求，選擇采取CP還是AP。

5. Sharding-JDBC分布式事務支持

了解了X/Open DTP模型的全局事務解決方案，就必然需要一個成熟的技術中間件來簡化我們對于分布式事務的開發邏輯，而Sharding-JDBC提供了分布式事務解決方案。

Sharding-JDBC支持以下四種事務模型，實際上這些分布式事務模式都是集成開源的事務組件做的集成。

Atomikos事務
Narayana事務
Bitronix事務
Seata事務

Apache ShardingSphere 默認的 XA 事務管理器為 Atomikos，下面我們通過Atomikos來配置一個分布式事務的使用模型。

5.1 Atomikos事務

Atomikos是為Java平臺提供的開源的事務管理工具，它包含收費和開源兩個版本，開源版本基本能滿足我們的需求。

Atomikos實現了JTA/XA規范中的事務管理器(Transaction Manager)應該實現的相關接口。

JTA，即Java Transaction API，JTA允許應用程序執行分布式事務處理——在兩個或多個網絡計算機資源上訪問并且更新數據，JDBC驅動程序的JTA支持極大地增強了數據訪問能力。

TransactionManager : 常用方法，可以開啟、回滾、獲取事務。begin(),rollback()…
XAResouce : 資源管理，通過Session來進行事務管理。commit(xid)…
XID : 每一個事務都分配一個特定的XID

JTA是如何實現多數據源的事務管理呢?

主要的原理是兩階段提交，以上面的請求業務為例，當整個業務完成了之后只是第一階段提交,在第二階段提交之前會檢查其他所有事務是否已經提交，如果前面出現了錯誤或是沒有提交，那么第二階段就不會提交，而是直接rollback操作，這樣所有的事務都會做Rollback操作。

5.2 實戰

5.2.1 項目搭建

使用IDEA直接創建Spring boot 項目即可。

5.2.2 依賴

由于使用XA事務，所以除了Sharding依賴外還需要引入事務依賴。

<dependency>
<groupId>org.apache.shardingspheregroupId>
<artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starterartifactId>
<version>5.0.0-alphaversion>
dependency>
<dependency>
<groupId>com.zaxxergroupId>
<artifactId>HikariCPartifactId>
<version>3.4.2version>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.freemarkergroupId>
<artifactId>freemarkerartifactId>
dependency>

<dependency>
<groupId>org.apache.shardingspheregroupId>
<artifactId>shardingsphere-transaction-xa-coreartifactId>
<version>5.0.0-alphaversion>
dependency>

5.2.3 配置

接下來就是配置相關數據庫連接信息以及分片規則；

在這里主要做的是創建了兩個數據源（數據源最好設置兩臺服務器的數據庫）以及設置好了相應的分庫規則。

server.port=8080
spring.mvc.view.prefix=classpath:/templates/
spring.mvc.view.suffix=.html

spring.shardingsphere.props.sql-show=true
spring.shardingsphere.datasource.names="ds-0,ds-1"
spring.shardingsphere.datasource.common.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.common.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver

spring.shardingsphere.datasource.ds-0.jdbc-url=jdbc//localhost:3306/shard01?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
spring.shardingsphere.datasource.ds-0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds-0.password=123456

spring.shardingsphere.datasource.ds-1.jdbc-url=jdbc//localhost:3306/shard02?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
spring.shardingsphere.datasource.ds-1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds-1.password=123456

spring.shardingsphere.rules.sharding.default-database-strategy.standard.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.rules.sharding.default-database-strategy.standard.sharding-algorithm-name=database-inline
spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.database-inline.type=INLINE
spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.database-inline.props.algorithm-expression=ds-$->{user_id % 2}

spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.key-generate-strategy.column=order_id
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.key-generate-strategy.key-generator-name=snowflake

spring.shardingsphere.rules.sharding.key-generators.snowflake.type=SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.rules.sharding.key-generators.snowflake.props.worker-id=123

5.2.4 事務一致性注解

Sharding jdbc解決事務一致性可以直接通過@ShardingTransactionType(TransactionType.XA)注解實現，我們只需要在對應的方法上加上即可。

比如下圖，由于我們在配置文件中是通過user_id進行分庫的，然后我們在這里通過隨機數，會根據分片規則往兩個數據庫中插入數據。

當i=4的時候，我們人為的制造異常，如果我們不采用全局事務的話，則之前插入的數據還會再數據庫中。所以這個時候我們只需要加上@ShardingTransactionType(TransactionType.XA)注解即可，XA屬于強一致性。