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SSM 分布式事务解决方案：JTA/Seata 与 SSM 的集成

好的，没问题！咱们今天就来聊聊SSM框架下分布式事务的那些事儿，主角是JTA/Seata，保证让你看得明白，乐得开怀，还能学到真东西！

文章标题：SSM分布式事务解决方案：JTA/Seata与SSM的“爱恨情仇”

开场白：分布式事务，程序员的“甜蜜负担”

各位看官，咱们程序员的世界里，总有一些让人又爱又恨的东西，分布式事务绝对算一个。单体应用时代，一个数据库搞定一切，事务管理简单粗暴，@Transactional 就能解决大部分问题。但是，随着业务发展，微服务架构横空出世，服务拆分带来便利的同时，也带来了分布式事务这个“甜蜜的负担”。

想象一下，你正在做一个电商系统。用户下单，需要扣减库存、生成订单、扣除用户积分，这三个操作分布在不同的微服务里。如果其中一个环节出错，比如扣减库存失败，你得保证订单不会生成，积分也不会被扣除，否则用户就要骂娘了！这就是分布式事务要解决的问题。

第一章：什么是分布式事务？咱先来捋捋

要解决问题，首先得知道问题是什么。所以，咱们先来搞清楚什么是分布式事务。

简单来说，分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。

更通俗一点说，就是一次大的事务操作，被拆分成了多个小的事务操作，这些小的事务操作分布在不同的服务或数据库上。我们需要保证这些小事务要么全部成功，要么全部失败，保证数据的一致性。

第二章：分布式事务的经典理论：CAP和BASE

聊到分布式系统，就绕不开CAP理论和BASE理论。这两个理论是理解分布式事务的基础。

  • CAP理论： 指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性）这三个要素最多只能同时满足两个。

    • Consistency（一致性）： 所有节点访问同一份最新的数据副本。
    • Availability（可用性）： 非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误或超时）。
    • Partition tolerance（分区容错性）： 网络分区的情况下，系统仍然能够继续提供服务。

    在分布式系统中，分区容错性是必须的，所以我们只能在一致性和可用性之间做权衡。

  • BASE理论： 是对CAP理论中一致性和可用性权衡的结果，是基于CAP理论演化而来的。BASE是指：

    • Basically Available（基本可用）： 允许损失一部分可用性，保证核心功能可用。
    • Soft state（软状态）： 允许系统中存在中间状态，这些状态不影响系统的最终一致性。
    • Eventually consistent（最终一致性）： 系统中的数据在经过一段时间后，最终能够达到一致的状态。

BASE理论强调的是最终一致性，允许数据在一段时间内存在不一致，但最终要达到一致。这为分布式事务的实现提供了思路。

第三章：分布式事务解决方案：JTA/XA 登场！

在分布式事务的世界里，JTA/XA 是一种比较传统的解决方案。

  • JTA（Java Transaction API）： 是Java EE规范中定义的事务管理接口，它提供了一组标准的API，用于管理事务。

  • XA： 是一种分布式事务协议，它定义了事务管理器（Transaction Manager）和资源管理器（Resource Manager）之间的交互方式。数据库通常作为资源管理器。

JTA/XA 的核心思想是两阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）。

  • 第一阶段（Prepare Phase）： 事务管理器向所有资源管理器发送 prepare 指令，询问是否可以提交事务。资源管理器执行本地事务，但不提交，然后返回 prepare 结果（yes/no）。

  • 第二阶段（Commit/Rollback Phase）： 如果所有资源管理器都返回 yes，事务管理器向所有资源管理器发送 commit 指令，资源管理器提交本地事务。如果任何一个资源管理器返回 no，事务管理器向所有资源管理器发送 rollback 指令，资源管理器回滚本地事务。

JTA/XA 与 SSM 的集成：代码示例

咱们来个简单的例子，演示如何在SSM框架下使用JTA/XA。

  1. 引入依赖：

    首先，在 pom.xml 文件中引入必要的依赖。这里我们使用Atomikos作为JTA事务管理器的实现。

    <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-jta-atomikos</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>

  2. 配置数据源：

    配置两个数据源，模拟分布式环境下的两个数据库。

    @Configuration
public class DataSourceConfig {

    @Bean(name = "dataSource1")
    @Primary
    public DataSource dataSource1() {
        AtomikosDataSourceBean ds = new AtomikosDataSourceBean();
        ds.setUniqueResourceName("dataSource1");
        ds.setXaDataSourceClassName("com.mysql.cj.jdbc.MysqlXADataSource");
        Properties xaProperties = new Properties();
        xaProperties.setProperty("user", "root");
        xaProperties.setProperty("password", "123456");
        xaProperties.setProperty("URL", "jdbc:mysql://localhost:3306/db1?serverTimezone=UTC&useSSL=false");
        ds.setXaProperties(xaProperties);
        ds.setMinPoolSize(5);
        ds.setMaxPoolSize(20);
        return ds;
    }

    @Bean(name = "dataSource2")
    public DataSource dataSource2() {
        AtomikosDataSourceBean ds = new AtomikosDataSourceBean();
        ds.setUniqueResourceName("dataSource2");
        ds.setXaDataSourceClassName("com.mysql.cj.jdbc.MysqlXADataSource");
        Properties xaProperties = new Properties();
        xaProperties.setProperty("user", "root");
        xaProperties.setProperty("password", "123456");
        xaProperties.setProperty("URL", "jdbc:mysql://localhost:3306/db2?serverTimezone=UTC&useSSL=false");
        ds.setXaProperties(xaProperties);
        ds.setMinPoolSize(5);
        ds.setMaxPoolSize(20);
        return ds;
    }

    @Bean(name = "jdbcTemplate1")
    @Primary
    public JdbcTemplate jdbcTemplate1(@Qualifier("dataSource1") DataSource dataSource) {
        return new JdbcTemplate(dataSource);
    }

    @Bean(name = "jdbcTemplate2")
    public JdbcTemplate jdbcTemplate2(@Qualifier("dataSource2") DataSource dataSource) {
        return new JdbcTemplate(dataSource);
    }
}

  3. 编写Service层：

    在Service层使用@Transactional注解，Spring会自动使用JTA事务管理器来管理事务。

    @Service
public class UserService {

    @Autowired
    @Qualifier("jdbcTemplate1")
    private JdbcTemplate jdbcTemplate1;

    @Autowired
    @Qualifier("jdbcTemplate2")
    private JdbcTemplate jdbcTemplate2;

    @Transactional
    public void transfer(String user1, String user2, int amount) {
        jdbcTemplate1.update("update user set balance = balance - ? where name = ?", amount, user1);
        //模拟异常
        if (amount > 100) {
            throw new RuntimeException("Amount too large!");
        }
        jdbcTemplate2.update("update user set balance = balance + ? where name = ?", amount, user2);
    }
}

    在这个例子中，transfer方法同时更新了两个数据库中的数据。如果其中一个更新失败，整个事务会回滚，保证数据的一致性。

JTA/XA 的优缺点：

  • 优点：

    • 实现简单，遵循标准。
    • 强一致性。

  • 缺点：

    • 性能较差，2PC在prepare阶段需要锁定资源，等待所有参与者完成prepare才能进行提交或回滚，阻塞时间较长。
    • 单点故障，事务管理器是单点，如果事务管理器挂了，整个系统就瘫痪了。

第四章：Seata：新一代分布式事务解决方案

由于JTA/XA 的性能问题和单点故障问题，新一代的分布式事务解决方案应运而生，Seata就是其中一个佼佼者。

Seata（Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture）是一个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 的核心思想是AT模式（Auto Transaction），它是一种基于最终一致性的分布式事务解决方案。

AT模式的核心流程：

  1. Begin： 事务发起者向TC（Transaction Coordinator）注册全局事务。TC负责管理全局事务的状态。

  2. Execute： 各个业务分支执行本地事务，并在执行SQL之前，先获取全局锁。

  3. Report： 各个业务分支向TC报告本地事务的执行结果。

  4. Commit/Rollback：

    • Commit： 如果所有业务分支都执行成功，TC向所有业务分支发送提交指令，业务分支释放全局锁，提交本地事务。
    • Rollback： 如果任何一个业务分支执行失败，TC向所有业务分支发送回滚指令，业务分支执行undo log，回滚本地事务。

AT模式的关键点：

  • 全局锁： 在执行SQL之前，先获取全局锁，防止其他事务修改同一行数据。
  • Undo log： 记录每个业务分支的执行操作，用于回滚。

Seata 与 SSM 的集成：代码示例

咱们来个例子，演示如何在SSM框架下使用Seata。

  1. 引入依赖：

    首先，在 pom.xml 文件中引入Seata的依赖。

    <dependency>
    <groupId>io.seata</groupId>
    <artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.4.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.2.6</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>

  2. 配置数据源：

    使用Seata提供的 DataSourceProxy 来代理数据源。

    @Configuration
public class DataSourceConfig {

    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
    public DataSource druidDataSource() {
        return new DruidDataSource();
    }

    @Primary
    @Bean
    public DataSourceProxy dataSourceProxy(DataSource druidDataSource) {
        return new DataSourceProxy(druidDataSource);
    }

    @Bean
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactoryBean(DataSourceProxy dataSourceProxy) throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean sqlSessionFactoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
        sqlSessionFactoryBean.setDataSource(dataSourceProxy);
        PathMatchingResourcePatternResolver resolver = new PathMatchingResourcePatternResolver();
        sqlSessionFactoryBean.setMapperLocations(resolver.getResources("classpath:/mapper/*.xml"));
        return sqlSessionFactoryBean.getObject();
    }

    @Bean
    public PlatformTransactionManager platformTransactionManager(DataSourceProxy dataSourceProxy) {
        return new DataSourceTransactionManager(dataSourceProxy);
    }
}

  3. 配置Seata：

    在 application.properties 或 application.yml 文件中配置Seata。

    spring.application.name=seata-demo
spring.cloud.alibaba.seata.enabled=true
spring.cloud.alibaba.seata.tx-service-group=seata-demo-group
seata.service.grouplist.default=127.0.0.1:8091
seata.enable-auto-data-source-proxy=true

  4. 编写Service层：

    使用@GlobalTransactional注解来标记全局事务。

    @Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;

    @GlobalTransactional(timeoutMills = 300000, name = "createOrder")
    public void createOrder(String userId, String productId, int amount) {
        //创建订单
        Order order = new Order();
        order.setUserId(userId);
        order.setProductId(productId);
        order.setAmount(amount);
        order.setStatus("待支付");
        orderMapper.insert(order);

        //调用库存服务，扣减库存
        //...

        //调用账户服务，扣减账户余额
        //...

        //模拟异常
        if (amount > 100) {
            throw new RuntimeException("Amount too large!");
        }
    }
}

    在这个例子中，createOrder方法包含了创建订单、扣减库存、扣减账户余额三个操作。如果其中一个操作失败，整个事务会回滚，保证数据的一致性。

Seata 的优缺点：

  • 优点：

    • 高性能，AT模式是基于最终一致性的，不需要锁定资源，性能较高。
    • 简单易用，与Spring集成方便。
    • 支持多种事务模式，除了AT模式，还支持TCC模式和SAGA模式。

  • 缺点：

    • 最终一致性，存在数据不一致的风险。
    • 需要对SQL进行改造，使用 DataSourceProxy 代理数据源。

第五章：JTA/Seata 选哪个？根据场景来定！

说了这么多，JTA/XA 和 Seata 到底该选哪个呢？这得根据你的实际场景来决定。

特性 JTA/XA Seata (AT模式)
一致性 强一致性 最终一致性
性能 较差 较高
复杂度 简单 较高
适用场景 对数据一致性要求极高，性能要求不高的场景 对性能要求较高，可以容忍短暂数据不一致的场景

  • 如果你的业务对数据一致性要求极高，而且对性能要求不高，那么JTA/XA是一个不错的选择。 例如：银行转账，金融交易。

  • 如果你的业务对性能要求较高，可以容忍短暂的数据不一致，那么Seata是一个更好的选择。 例如：电商下单，积分兑换。

第六章：总结：分布式事务，路漫漫其修远兮

分布式事务是一个复杂的问题，没有银弹可以解决所有问题。我们需要根据实际业务场景，选择合适的解决方案。JTA/XA 和 Seata 只是其中的两种选择，还有其他的分布式事务解决方案，例如：TCC、SAGA、消息队列等。

希望通过这篇文章，你能对SSM框架下的分布式事务有一个更清晰的认识。记住，没有最好的解决方案，只有最适合你的解决方案。

结尾：祝你早日摆脱分布式事务的“甜蜜负担”！

好了，今天的分享就到这里。希望这篇文章能给你带来一些帮助。祝你在分布式事务的道路上越走越远，早日摆脱分布式事务的“甜蜜负担”！ 咱们下期再见！

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