服务保护和分布式事务

在微服务远程调用的过程中，还存在几个问题需要解决。

首先是业务健壮性问题：

例如在之前的查询购物车列表业务中，购物车服务需要查询最新的商品信息，与购物车数据做对比，提醒用户。大家设想一下，如果商品服务查询时发生故障，查询购物车列表在调用商品服务时，是不是也会异常？从而导致购物车查询失败。但从业务角度来说，为了提升用户体验，即便是商品查询失败，购物车列表也应该正确展示出来，哪怕是不包含最新的商品信息。

还有级联失败问题：

还是查询购物车的业务，假如商品服务业务并发较高，占用过多Tomcat连接。可能会导致商品服务的所有接口响应时间增加，延迟变高，甚至是长时间阻塞直至查询失败。

此时查询购物车业务需要查询并等待商品查询结果，从而导致查询购物车列表业务的响应时间也变长，甚至也阻塞直至无法访问。而此时如果查询购物车的请求较多，可能导致购物车服务的Tomcat连接占用较多，所有接口的响应时间都会增加，整个服务性能很差， 甚至不可用。

依次类推，整个微服务群中与购物车服务、商品服务等有调用关系的服务可能都会出现问题，最终导致整个集群不可用。

这就是级联失败问题，或者叫雪崩问题。

还有跨服务的事务问题：

比如前面讲到过的下单业务，下单的过程中需要调用多个微服务：

• 商品服务：扣减库存
• 订单服务：保存订单
• 购物车服务：清理购物车

这些业务全部都是数据库的写操作，我们必须确保所有操作的同时成功或失败。但是这些操作在不同微服务，也就是不同的Tomcat，这样的情况如何确保事务特性呢？

这些问题都会在今天找到答案。

今天的内容会分成几部分：

• 微服务保护
  • 服务保护方案
  • 请求限流
  • 隔离和熔断
• 分布式事务
  • 初识分布式事务
  • Seata

通过今天的学习，你将能掌握下面的能力：

• 知道雪崩问题产生原因及常见解决方案
• 能使用Sentinel实现服务保护
• 理解分布式事务产生的原因
• 能使用Seata解决分布式事务问题
• 理解AT模式基本原理

1、微服务保护

保证服务运行的健壮性，避免级联失败导致的雪崩问题，就属于微服务保护。这章我们就一起来学习一下微服务保护的常见方案以及对应的技术。

1.1、微服务保护方案

微服务保护的方案有很多，比如：

• 请求限流
• 线程隔离
• 服务熔断

这些方案或多或少都会导致服务的体验上略有下降，比如请求限流，降低了并发上限；线程隔离，降低了可用资源数量；服务熔断，降低了服务的完整度，部分服务变的不可用或弱可用。因此这些方案都属于服务降级的方案。但通过这些方案，服务的健壮性得到了提升，

接下来，我们就逐一了解这些方案的原理。

1.1.1、请求限流

服务故障最重要原因，就是并发太高！解决了这个问题，就能避免大部分故障。当然，接口的并发不是一直很高，而是突发的。因此请求限流，就是限制或控制接口访问的并发流量，避免服务因流量激增而出现故障。

请求限流往往会有一个限流器，数量高低起伏的并发请求曲线，经过限流器就变的非常平稳。这就像是水电站的大坝，起到蓄水的作用，可以通过开关控制水流出的大小，让下游水流始终维持在一个平稳的量。

1.1.2、线程隔离

当一个业务接口响应时间长，而且并发高时，就可能耗尽服务器的线程资源，导致服务内的其它接口收到影响。所以我们必须把这种影响降低，或者缩减影响的范围。线程隔离正是解决这个问题的好办法。

线程隔离的思想来自轮船的舱壁模式：

轮船的船舱会被隔板分割为N个相互隔离的密闭舱，假如轮船触礁进水，只有损坏的部分密闭舱会进水，而其他舱由于相互隔离，并不会进水。这样就把进水控制在部分船体，避免了整个船舱进水而沉没。

为了避免某个接口故障或压力过大导致整个服务不可用，我们可以限定每个接口可以使用的资源范围，也就是将其“隔离”起来。

如图所示，我们给查询购物车业务限定可用线程数量上限为20，这样即便查询购物车的请求因为查询商品服务而出现故障，也不会导致服务器的线程资源被耗尽，不会影响到其它接口。

1.1.3、服务熔断

线程隔离虽然避免了雪崩问题，但故障服务（商品服务）依然会拖慢购物车服务（服务调用方）的接口响应速度。而且商品查询的故障依然会导致查询购物车功能出现故障，购物车业务也变的不可用了。

所以，我们要做两件事情：

• 编写服务降级逻辑：就是服务调用失败后的处理逻辑，根据业务场景，可以抛出异常，也可以返回友好提示或默认数据。
• 异常统计和熔断：统计服务提供方的异常比例，当比例过高表明该接口会影响到其它服务，应该拒绝调用该接口，而是直接走降级逻辑。

1.2、Sentinel

微服务保护的技术有很多，但在目前国内使用较多的还是Sentinel，所以接下来我们学习Sentinel的使用。

1.2.1、介绍和安装

Sentinel是阿里巴巴开源的一款服务保护框架，目前已经加入SpringCloudAlibaba中。官方网站：

https://sentinelguard.io/zh-cn/

Sentinel 的使用可以分为两个部分:

• 核心库（Jar包）：不依赖任何框架/库，能够运行于 Java 8 及以上的版本的运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。在项目中引入依赖即可实现服务限流、隔离、熔断等功能。
• 控制台（Dashboard）：Dashboard 主要负责管理推送规则、监控、管理机器信息等。

为了方便监控微服务，我们先把Sentinel的控制台搭建出来。

1）下载jar包

下载地址：

https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

可以直接使用 资料 提供的版本：

2）运行

将jar包放在任意非中文、不包含特殊字符的目录下，重命名为sentinel-dashboard.jar：

然后运行如下命令启动控制台：

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java -Dserver.port=8090 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8090 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar

其它启动时可配置参数可参考官方文档：

https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%90%AF%E5%8A%A8%E9%85%8D%E7%BD%AE%E9%A1%B9

3）访问

访问http://localhost:8090页面，就可以看到sentinel的控制台了：

需要输入账号和密码，默认都是：sentinel

登录后，即可看到控制台，默认会监控sentinel-dashboard服务本身：

1.2.2、微服务整合

我们在cart-service模块中整合sentinel，连接sentinel-dashboard控制台，步骤如下：

1）引入sentinel依赖

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<!--sentinel-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> 
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

2）配置控制台

修改application.yaml文件，添加下面内容：

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spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: http://localhost:8090

3）访问任意端点

重启cart-service并启动其它几个服务；通过浏览器访问购物车接口或者商城页面中操作购物车；Sentinel的客户端就会将服务访问的信息提交到sentinel-dashboard控制台。并展示出统计信息：

点击簇点链路菜单，会看到下面的页面：

所谓簇点链路，就是单机调用链路，是一次请求进入服务后经过的每一个被Sentinel监控的资源。默认情况下，Sentinel会监控SpringMVC的每一个Endpoint（接口）。

因此，我们看到/carts这个接口路径就是其中一个簇点，我们可以对其进行限流、熔断、隔离等保护措施。

不过，需要注意的是，我们的SpringMVC接口是按照Restful风格设计，因此购物车的查询、删除、修改等接口全部都是/carts路径：

默认情况下Sentinel会把路径作为簇点资源的名称，无法区分路径相同但请求方式不同的接口，查询、删除、修改等都被识别为一个簇点资源，这显然是不合适的。

所以我们可以选择打开Sentinel的请求方式前缀，把请求方式 + 请求路径作为簇点资源名：

首先，在cart-service的application.yml中添加下面的配置：

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spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: http://localhost:8090
      http-method-specify: true # 开启请求方式前缀

然后，重启 cart-service 服务，通过页面访问购物车的相关接口，可以看到sentinel控制台的簇点链路发生了变化：

1.3、请求限流

在簇点链路后面点击流控按钮，即可对其做限流配置：

在弹出的菜单中这样填写：

这样就把查询购物车列表这个簇点资源的流量限制在了每秒6个，也就是最大QPS为6。

启动 jmeter；然后导入 资料/雪崩测试.jmx ；利用Jmeter做限流测试，我们每秒发出10个请求：

最好重启Sentinel；然后查看监控结果如下：

可以看出GET:/carts这个接口的通过QPS稳定在6附近，而拒绝的QPS在4附近，符合我们的预期。

1.4、线程隔离

限流可以降低服务器压力，尽量减少因并发流量引起的服务故障的概率，但并不能完全避免服务故障。一旦某个服务出现故障，我们必须隔离对这个服务的调用，避免发生雪崩。

比如，查询购物车的时候需要查询商品，为了避免因商品服务出现故障导致购物车服务级联失败，我们可以把购物车业务中查询商品的部分隔离起来，限制可用的线程资源：

这样，即便商品服务出现故障，最多导致查询购物车业务故障，并且可用的线程资源也被限定在一定范围，不会导致整个购物车服务崩溃。

所以，我们要对查询商品的FeignClient接口做线程隔离。

1.4.1、OpenFeign整合Sentinel

修改cart-service模块的application.yml文件，开启Feign的sentinel功能：

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feign:
  sentinel:
    enabled: true # 开启feign对sentinel的支持

然后重启cart-service服务，可以看到查询商品的FeignClient自动变成了一个簇点资源：

1.4.2、配置线程隔离

接下来，点击查询商品的FeignClient对应的簇点资源后面的流控按钮：

在弹出的表单中填写下面内容：

注意，这里勾选的是并发线程数限制，也就是说这个查询功能最多使用5个线程，而不是5QPS。如果查询商品的接口每秒处理2个请求，则5个线程的实际QPS在10左右，而超出的请求自然会被拒绝。

修改查询商品的代码，线程休眠一下；方便测试。修改代码后重启 item-service ：

利用Jmeter测试，选择 线程隔离测试 每秒发送100个请求：

最终测试结果如下：

进入查询购物车的请求每秒大概在100，而在查询商品时却只剩下每秒10左右，符合我们的预期。

此时如果我们通过页面访问购物车的其它接口，例如添加购物车、修改购物车商品数量，发现不受影响；但是操作这些之后还需要再次查询购物车列表，所以也会暂时性查询列表失败。

1.5、服务熔断

在前面，我们利用线程隔离对查询购物车业务进行隔离，保护了购物车服务的其它接口。由于查询商品的功能耗时较高（我们模拟了500毫秒延时），再加上线程隔离限定了线程数为5，导致接口吞吐能力有限，最终QPS只有10左右。这就导致了几个问题：

第一，超出的QPS上限的请求就只能抛出异常，从而导致购物车的查询失败。但从业务角度来说，即便没有查询到最新的商品信息，购物车也应该展示给用户，用户体验更好。也就是给查询失败设置一个降级处理逻辑。

第二，由于查询商品的延迟较高（模拟的500ms），从而导致查询购物车的响应时间也变的很长。这样不仅拖慢了购物车服务，消耗了购物车服务的更多资源，而且用户体验也很差。对于商品服务这种不太健康的接口，我们应该直接停止调用，直接走降级逻辑，避免影响到当前服务。也就是将商品查询接口熔断。

1.5.1、服务降级

触发限流或熔断后的请求不一定要直接报错，也可以返回一些默认数据或者友好提示，也被称为服务降级，用户体验会更好。

给FeignClient编写失败后的降级逻辑有两种方式：

• 方式一：FallbackClass，无法对远程调用的异常做处理
• 方式二：FallbackFactory，可以对远程调用的异常做处理，我们一般选择这种方式。

这里我们演示方式二的失败降级处理。

1）编写降级处理类

编写降级处理类 hmall\hm-api\src\main\java\com\hmall\api\fallback\ItemClientFallback.java

代码参考如下：

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package com.hmall.api.fallback;

import com.hmall.api.client.ItemClient;
import com.hmall.api.dto.ItemDTO;
import com.hmall.api.dto.OrderDetailDTO;
import com.hmall.common.exception.BizIllegalException;
import com.hmall.common.utils.CollUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.cloud.openfeign.FallbackFactory;

import java.util.Collection;
import java.util.List;

@Slf4j
public class ItemClientFallback implements FallbackFactory<ItemClient> {
    @Override
    public ItemClient create(Throwable cause) {
        return new ItemClient() {
            @Override
            public List<ItemDTO> queryItemByIds(Collection<Long> ids) {
                log.error("远程调用ItemClient.queryItemByIds方法出现异常；参数{}", ids, cause);
                //查询购物车列表允许失败，返回空集合
                return CollUtils.emptyList();
            }

            @Override
            public void deductStock(List<OrderDetailDTO> items) {
                //库存扣减失败，需要触发事务回滚；所以这里抛出异常
                throw new BizIllegalException(cause);
            }
        };
    }
}

2）注册降级处理类

在hm-api模块中的com.hmall.api.config.DefaultFeignConfig类中将ItemClientFallback注册为一个Bean

3）应用降级处理类

在hm-api模块中的ItemClient接口中使用ItemClientFallback：

4）测试

重启后，再次测试，发现被限流的请求不再报错，走了降级逻辑：

1.5.2、服务熔断

查询商品的RT较高（模拟的500ms），从而导致查询购物车的RT也变的很长。这样不仅拖慢了购物车服务，消耗了购物车服务的更多资源，而且用户体验也很差。

对于商品服务这种不太健康的接口，我们应该停止调用，直接走降级逻辑，避免影响到当前服务。也就是将商品查询接口熔断。当商品服务接口恢复正常后，再允许调用。这其实就是断路器的工作模式了。

Sentinel中的断路器不仅可以统计某个接口的慢请求比例，还可以统计异常请求比例。当这些比例超出阈值时，就会熔断该接口，即拦截访问该接口的一切请求，降级处理；当该接口恢复正常时，再放行对于该接口的请求。

断路器的工作状态切换有一个状态机来控制：

状态机包括三个状态：

• closed：关闭状态，断路器放行所有请求，并开始统计异常比例、慢请求比例。超过阈值则切换到open状态
• open：打开状态，服务调用被熔断，访问被熔断服务的请求会被拒绝，快速失败，直接走降级逻辑。Open状态持续一段时间后会进入half-open状态
• half-open：半开状态，放行一次请求，根据执行结果来判断接下来的操作。
  • 请求成功：则切换到closed状态
  • 请求失败：则切换到open状态

我们可以在控制台通过点击簇点后的**熔断**按钮来配置熔断策略：

在弹出的表格中这样填写：

这种是按照慢调用比例来做熔断，上述配置的含义是：

• RT超过200毫秒的请求调用就是慢调用
• 统计最近1000ms内的最少5次请求，如果慢调用比例不低于0.5，则触发熔断
• 熔断持续时长20s

配置完成后，再次利用JMeter测试，可以发现：

在一开始一段时间是允许访问的，后来触发熔断后，查询商品服务的接口通过QPS直接为0，所有请求都被熔断了。而查询购物车的本身并没有受到影响。

此时整个购物车查询服务的平均RT影响不大：

2、分布式事务

首先我们看看项目中的下单业务整体流程：

由于订单、购物车、商品分别在三个不同的微服务，而每个微服务都有自己独立的数据库，因此下单过程中就会跨多个数据库完成业务。而每个微服务都会执行自己的本地事务：

• 交易服务：下单事务
• 购物车服务：清理购物车事务
• 库存服务：扣减库存事务

整个业务中，各个本地事务是有关联的。因此每个微服务的本地事务，也可以称为分支事务。多个有关联的分支事务一起就组成了全局事务。我们必须保证整个全局事务同时成功或失败。

我们知道每一个分支事务就是传统的单体事务，都可以满足ACID特性，但全局事务跨越多个服务、多个数据库，是否还能满足呢？

我们来做一个测试，先进入购物车页面：

购物车列表页，然结算下单，进入订单结算页面：

找到这个商品对应的数据库，将这个商品的库存修改为0；

然后，提交订单，最终因库存不足导致下单失败；查看 item-service 或者 trade-service 控制台日志：

我们去查看购物车列表，发现购物车刚刚购买失败的商品数据被清空了，并未回滚。

事务并未遵循ACID的原则，归其原因就是参与事务的多个子业务在不同的微服务，跨越了不同的数据库。虽然每个单独的业务都能在本地遵循ACID，但是它们互相之间没有感知，不知道有人失败了，无法保证最终结果的统一，也就无法遵循ACID的事务特性了。

这就是分布式事务问题，出现以下情况之一就可能产生分布式事务问题：

• 业务跨多个服务实现
• 业务跨多个数据源实现

接下来这一章我们就一起来研究下如何解决分布式事务问题。

2.1、认识Seata

解决分布式事务的方案有很多，但实现起来都比较复杂，因此我们一般会使用开源的框架来解决分布式事务问题。在众多的开源分布式事务框架中，功能最完善、使用最多的就是阿里巴巴在2019年开源的Seata了。

https://seata.io/zh-cn/docs/overview/what-is-seata.html

其实分布式事务产生的一个重要原因，就是参与事务的多个分支事务互相无感知，不知道彼此的执行状态。因此解决分布式事务的思想非常简单：

就是找一个统一的事务协调者，与多个分支事务通信，检测每个分支事务的执行状态，保证全局事务下的每一个分支事务同时成功或失败即可。大多数的分布式事务框架都是基于这个理论来实现的。

Seata也不例外，在Seata的事务管理中有三个重要的角色：

• TC (Transaction Coordinator) - **事务协调者：**维护全局和分支事务的状态，协调全局事务提交或回滚。
• **TM (Transaction Manager) - 事务管理器：**定义全局事务的范围、开始全局事务、提交或回滚全局事务。
• RM (Resource Manager) - **资源管理器：**管理分支事务，与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态，并驱动分支事务提交或回滚。

Seata的工作架构如图所示：

其中，TM和RM可以理解为Seata的客户端部分，引入到参与事务的微服务依赖中即可。将来TM和RM就会协助微服务，实现本地分支事务与TC之间交互，实现事务的提交或回滚。

而TC服务则是事务协调中心，是一个独立的微服务，需要单独部署。

2.2、部署TC服务

2.2.1、准备数据库表

Seata支持多种存储模式，但考虑到持久化的需要，我们一般选择基于数据库存储。执行 资料/seata-tc.sql，导入数据库表：

2.2.2、准备配置文件

资料文件夹中准备了一个 seata 目录，其中包含了seata运行时所需要的配置文件：

将整个seata文件夹拷贝到虚拟机的/root目录：

2.2.3、Docker部署

在虚拟机的/root目录执行下面的命令：

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docker run --name seata \
-p 8099:8099 \
-p 7099:7099 \
-e SEATA_IP=192.168.12.168 \
-v ./seata:/seata-server/resources \
--privileged=true \
--network hm-net \
-d \
seataio/seata-server:1.5.2

注意：

1、上述的 192.168.12.168 修改为自己虚拟机的ip

2、如果拉取 seataio/seata-server 镜像比较慢；则可以使用 资料中提供的 seata.tar ；命令；docker load -i seata.tar

2.3、微服务集成Seata

在下单时涉及的微服务有：trade-service、item-service、cart-service 。参与分布式事务的每一个微服务都需要集成Seata。

2.3.1、添加依赖

1）trade-service

为了方便各个微服务集成seata，我们需要把seata配置共享到nacos，因此trade-service模块不仅仅要引入seata依赖，还要引入nacos依赖：

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<!--统一配置管理-->
  <dependency>
      <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
  </dependency>
  <!--读取bootstrap文件-->
  <dependency>
      <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-starter-bootstrap</artifactId>
  </dependency>
  <!--seata-->
  <dependency>
      <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
  </dependency>

2）cart-service

添加 hmall\cart-service\pom.xml 依赖如下：

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  <!--seata-->
  <dependency>
      <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
  </dependency>

3）item-service

添加 hmall\item-service\pom.xml 依赖如下：

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<!--统一配置管理-->
  <dependency>
      <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
  </dependency>
  <!--读取bootstrap文件-->
  <dependency>
      <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-starter-bootstrap</artifactId>
  </dependency>
  <!--seata-->
  <dependency>
      <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
  </dependency>

2.3.2、改造配置

1）新建seata共享配置

在nacos上添加一个共享的seata配置，命名为shared-seata.yaml：

内容如下：

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seata:
  registry: # TC服务注册中心的配置，微服务根据这些信息去注册中心获取tc服务地址
    type: nacos # 注册中心类型 nacos
    nacos:
      server-addr: 192.168.12.168:8848 # nacos地址
      namespace: "" # namespace，默认为空
      group: DEFAULT_GROUP # 分组，默认是DEFAULT_GROUP
      application: seata-server # seata服务名称
      username: nacos
      password: nacos
  tx-service-group: hmall # 事务组名称
  service:
    vgroup-mapping: # 事务组与tc集群的映射关系
      hmall: "default"

2）trade-service

创建 hmall\trade-service\src\main\resources\bootstrap.yml 内容如下：

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spring:
  application:
    name: trade-service # 服务名称
  profiles:
    active: dev
  cloud:
    nacos:
      server-addr: 192.168.12.168 # nacos地址
      config:
        file-extension: yaml # 文件后缀名
        shared-configs: # 共享配置
          - dataId: shared-jdbc.yaml # 共享mybatis配置
          - dataId: shared-log.yaml # 共享日志配置
          - dataId: shared-swagger.yaml # 共享日志配置
          - dataId: shared-seata.yaml # 共享seata配置

改造 hmall\trade-service\src\main\resources\application.yaml 文件，内容如下：

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server:
  port: 8084
feign:
  okhttp:
    enabled: true # 开启OKHttp连接池支持
  sentinel:
    enabled: true # 开启Feign对Sentinel的整合
hm:
  swagger:
    title: 交易服务接口文档
    package: com.hmall.trade.controller
  db:
    database: hm-trade

3）cart-service

修改 hmall\cart-service\src\main\resources\bootstrap.yaml 新增 shared-seata.yaml 共享配置文件：

4）item-service

创建 hmall\item-service\src\main\resources\bootstrap.yml文件；内容如下：

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spring:
  application:
    name: item-service # 服务名称
  profiles:
    active: dev
  cloud:
    nacos:
      server-addr: 192.168.12.168 # nacos地址
      config:
        file-extension: yaml # 文件后缀名
        shared-configs: # 共享配置
          - dataId: shared-jdbc.yaml # 共享mybatis配置
          - dataId: shared-log.yaml # 共享日志配置
          - dataId: shared-swagger.yaml # 共享日志配置
          - dataId: shared-seata.yaml # 共享seata配置

修改 hmall\item-service\src\main\resources\application.yaml 文件；内容如下：

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server:
  port: 8081
feign:
  okhttp:
    enabled: true # 开启OKHttp连接池支持
  sentinel:
    enabled: true # 开启Feign对Sentinel的整合
hm:
  swagger:
    title: 商品服务接口文档
    package: com.hmall.item.controller
  db:
    database: hm-item

2.3.3、添加数据库表

seata的客户端在解决分布式事务的时候需要记录一些中间数据，保存在数据库中。因此我们要先准备这样的表。

将资料/seata-at.sql分别文件导入hm-trade、hm-cart、hm-item三个数据库中；导入之后如下图示：

到此；整合seata到微服务完成。

2.3.4、测试

接下来就是测试的分布式事务的时候了。

我们找到trade-service模块下的com.hmall.trade.service.impl.OrderServiceImpl类中的createOrder方法，也就是下单业务方法。

将其上的@Transactional注解改为Seata提供的@GlobalTransactional：

@GlobalTransactional注解就是在标记事务的起点，将来TM就会基于这个方法判断全局事务范围，初始化全局事务。

我们重启trade-service、item-service、cart-service三个服务。再次测试，发现分布式事务的问题解决了！

那么，Seata是如何解决分布式事务的呢？

2.4、XA模式

Seata支持四种不同的分布式事务解决方案：

• XA
• TCC
• AT （默认）
• SAGA

这里我们以XA模式和AT模式来给大家讲解其实现原理。

XA 规范 是 X/Open 组织定义的分布式事务处理（DTP，Distributed Transaction Processing）标准，XA 规范 描述了全局的TM与局部的RM之间的接口，几乎所有主流的数据库都对 XA 规范 提供了支持。

2.4.1、两阶段提交

XA是规范，目前主流数据库都实现了这种规范，实现的原理都是基于两阶段提交。

异常情况：

一阶段：

• 事务协调者通知每个事务参与者执行本地事务
• 本地事务执行完成后报告事务执行状态给事务协调者，此时事务不提交，继续持有数据库锁

二阶段：

• 事务协调者基于一阶段的报告来判断下一步操作
• 如果一阶段都成功，则通知所有事务参与者，提交事务
• 如果一阶段任意一个参与者失败，则通知所有事务参与者回滚事务

2.4.2、Seata的XA模型

Seata对原始的XA模式做了简单的封装和改造，以适应自己的事务模型，基本架构如图：

RM一阶段的工作：

1. 注册分支事务到TC
2. 执行分支业务sql但不提交
3. 报告执行状态到TC

TC二阶段的工作：

1. TC检测各分支事务执行状态

• 如果都成功，通知所有RM提交事务

• 如果有失败，通知所有RM回滚事务

RM二阶段的工作：

• 接收TC指令，提交或回滚事务

2.4.3、优缺点

XA模式的优点是什么？

• 事务的强一致性，满足ACID原则
• 常用数据库都支持，实现简单，并且没有代码侵入

XA模式的缺点是什么？

• 因为一阶段需要锁定数据库资源，等待二阶段结束才释放，性能较差
• 依赖关系型数据库实现事务

2.5、AT模式

AT模式同样是分阶段提交的事务模型，不过缺弥补了XA模型中资源锁定周期过长的缺陷。

2.5.1、Seata的AT模型

基本流程图：

阶段一RM的工作：

• 注册分支事务
• 记录undo-log（数据快照）
• 执行业务sql并提交
• 报告事务状态

阶段二提交时RM的工作：

• 删除undo-log即可

阶段二回滚时RM的工作：

• 根据undo-log恢复数据到更新前

2.5.2、流程梳理

我们用一个真实的业务来梳理下AT模式的原理。

比如，现在有一个数据库表，记录用户余额：

其中一个分支业务要执行的SQL为：

1

 update tb_account set money = money - 10 where id = 1

AT模式下，当前分支事务执行流程如下：

一阶段：

1. TM发起并注册全局事务到TC
2. TM调用分支事务
3. 分支事务准备执行业务SQL
4. RM拦截业务SQL，根据where条件查询原始数据，形成快照。

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3

{
  "id": 1, "money": 100
}

1. RM执行业务SQL，提交本地事务，释放数据库锁。此时 money = 90
2. RM报告本地事务状态给TC

二阶段：

1. TM通知TC事务结束
2. TC检查分支事务状态
   1. 如果都成功，则立即删除快照
   2. 如果有分支事务失败，需要回滚。读取快照数据（{“id”: 1, “money”: 100}），将快照恢复到数据库。此时数据库再次恢复为100

流程图：

2.5.3、AT与XA的区别

简述AT模式与XA模式最大的区别是什么？

• XA模式一阶段不提交事务，锁定资源；AT模式一阶段直接提交，不锁定资源。
• XA模式依赖数据库机制实现回滚；AT模式利用数据快照实现数据回滚。
• XA模式强一致；AT模式最终一致

可见，AT模式使用起来更加简单，无业务侵入，性能更好。因此企业90%的分布式事务都可以用AT模式来解决。

3、练习

3.1、编写降级逻辑

给黑马商城中现有的FeignClient都编写对应的降级逻辑，并且改造项目中每一个微服务，将OpenFeign与Sentinel整合。

3.1.1、编写Fallback

编写 com.hmall.api.fallback.CartClientFallback 内容参考如下：

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package com.hmall.api.fallback;

import com.hmall.api.client.CartClient;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.cloud.openfeign.FallbackFactory;

import java.util.Collection;

@Slf4j
public class CartClientFallback implements FallbackFactory<CartClient> {
    @Override
    public CartClient create(Throwable cause) {
        return new CartClient() {
            @Override
            public void deleteCartItemByIds(Collection<Long> ids) {
                log.error("远程调用CartClient.deleteCartItemByIds 失败；ids = {}", ids, cause);
            }
        };
    }
}

编写 com.hmall.api.fallback.TradeClientFallback 内容参考如下：

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package com.hmall.api.fallback;

import com.hmall.api.client.CartClient;
import com.hmall.api.client.TradeClient;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.cloud.openfeign.FallbackFactory;

import java.util.Collection;

@Slf4j
public class TradeClientFallback implements FallbackFactory<TradeClient> {
    @Override
    public TradeClient create(Throwable cause) {
        return new TradeClient() {
            @Override
            public void markOrderPaySuccess(Long orderId) {
                log.error("远程调用TradeClient.markOrderPaySuccess 失败；参数{}", orderId, cause);
            }
        };
    }
}

编写 com.hmall.api.fallback.UserClientFallback 内容参考如下：

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package com.hmall.api.fallback;

import com.hmall.api.client.UserClient;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.cloud.openfeign.FallbackFactory;

@Slf4j
public class UserClientFallback implements FallbackFactory<UserClient> {
    @Override
    public UserClient create(Throwable cause) {
        return new UserClient() {
            @Override
            public void deductMoney(String pw, Integer amount) {
                log.error("远程调用UserClient.deductMoney 失败；参数pw={},amount={}", pw, amount, cause);
            }
        };
    }
}

3.1.2、注册Fallback

修改 com.hmall.api.config.DefaultFeignConfig 注册上述3个Fallback；修改后如下：

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package com.hmall.api.config;

import com.hmall.api.fallback.CartClientFallback;
import com.hmall.api.fallback.ItemClientFallback;
import com.hmall.api.fallback.TradeClientFallback;
import com.hmall.api.fallback.UserClientFallback;
import com.hmall.common.utils.UserContext;
import feign.Logger;
import feign.RequestInterceptor;
import feign.RequestTemplate;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

public class DefaultFeignConfig {

    //注册商品的熔断降级处理类
    @Bean
    public ItemClientFallback itemClientFallback(){
        return new ItemClientFallback();
    }
    //注册 CartClientFallback
    @Bean
    public CartClientFallback cartClientFallback(){
        return new CartClientFallback();
    }
    // 注册 TradeClientFallback
    @Bean
    public TradeClientFallback tradeClientFallback(){
        return new TradeClientFallback();
    }
    //注册 UserClientFallback
    @Bean
    public UserClientFallback userClientFallback(){
        return new UserClientFallback();
    }

    //定义feign请求拦截器，设置用户信息
    @Bean
    public RequestInterceptor requestInterceptor(){
        return new RequestInterceptor() {
            @Override
            public void apply(RequestTemplate template) {
                Long userId = UserContext.getUser();
                if(userId!= null){
                    template.header("user-info", userId.toString());
                }
            }
        };
    }

    //配置feign的日志级别
    @Bean
    public Logger.Level feignLoggerLevel(){
        return Logger.Level.FULL;
    }
}

3.1.3、应用Fallback

分别在CartClient、TradeClient、UserClient中应用Fallback熔断降级类：

3.1.4、配置Sentinel

1）添加依赖

针对 item-service、trade-service、pay-service、user-service的pom.xml 都确保添加了如下配置共享与Sentinel的依赖坐标：

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<!--统一配置管理-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
        </dependency>
<!--读取bootstrap文件-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-bootstrap</artifactId>
        </dependency>        
<!--sentinel-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
        </dependency>
  <!--seata-->
  <dependency>
      <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
  </dependency>

2）修改配置

• item-service

  修改或新增 hmall\item-service\src\main\resources\bootstrap.yml 内容如下：

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  spring: application: name: item-service # 服务名称 profiles: active: dev cloud: nacos: server-addr: 192.168.12.168 # nacos地址 config: file-extension: yaml # 文件后缀名 shared-configs: # 共享配置 - dataId: shared-jdbc.yaml # 共享mybatis配置 - dataId: shared-log.yaml # 共享日志配置 - dataId: shared-swagger.yaml # 共享日志配置 - dataId: shared-seata.yaml # 共享seata配置

  修改 hmall\item-service\src\main\resources\application.yml 内容如下：

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  server: port: 8081 feign: okhttp: enabled: true # 开启OKHttp连接池支持 sentinel: enabled: true # 开启Feign对Sentinel的整合 hm: swagger: title: 商品服务接口文档 package: com.hmall.item.controller db: database: hm-item spring: cloud: sentinel: transport: dashboard: http://localhost:8090 http-method-specify: true # 开启请求方式前缀

• pay-service

  修改或新增 hmall\item-service\src\main\resources\bootstrap.yml 内容如下：

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  spring: application: name: pay-service # 服务名称 profiles: active: dev cloud: nacos: server-addr: 192.168.12.168 # nacos地址 config: file-extension: yaml # 文件后缀名 shared-configs: # 共享配置 - dataId: shared-jdbc.yaml # 共享mybatis配置 - dataId: shared-log.yaml # 共享日志配置 - dataId: shared-swagger.yaml # 共享日志配置 - dataId: shared-seata.yaml # 共享seata配置

  修改 hmall\item-service\src\main\resources\application.yml 内容如下：

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  server: port: 8085 feign: okhttp: enabled: true # 开启OKHttp连接池支持 sentinel: enabled: true # 开启Feign对Sentinel的整合 hm: swagger: title: 支付服务接口文档 package: com.hmall.pay.controller db: database: hm-pay spring: cloud: sentinel: transport: dashboard: http://localhost:8090 http-method-specify: true # 开启请求方式前缀

• trade-service

  修改或新增 hmall\item-service\src\main\resources\bootstrap.yml 内容如下：

  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

  spring: application: name: trade-service # 服务名称 profiles: active: dev cloud: nacos: server-addr: 192.168.12.168 # nacos地址 config: file-extension: yaml # 文件后缀名 shared-configs: # 共享配置 - dataId: shared-jdbc.yaml # 共享mybatis配置 - dataId: shared-log.yaml # 共享日志配置 - dataId: shared-swagger.yaml # 共享日志配置 - dataId: shared-seata.yaml # 共享seata配置

  修改 hmall\item-service\src\main\resources\application.yml 内容如下：

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  server: port: 8084 feign: okhttp: enabled: true # 开启OKHttp连接池支持 sentinel: enabled: true # 开启Feign对Sentinel的整合 hm: swagger: title: 交易服务接口文档 package: com.hmall.trade.controller db: database: hm-trade spring: cloud: sentinel: transport: dashboard: http://localhost:8090 http-method-specify: true # 开启请求方式前缀

• user-service

  修改或新增 hmall\item-service\src\main\resources\bootstrap.yml 内容如下：

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  spring: application: name: user-service # 服务名称 profiles: active: dev cloud: nacos: server-addr: 192.168.12.168 # nacos地址 config: file-extension: yaml # 文件后缀名 shared-configs: # 共享配置 - dataId: shared-jdbc.yaml # 共享mybatis配置 - dataId: shared-log.yaml # 共享日志配置 - dataId: shared-swagger.yaml # 共享日志配置 - dataId: shared-seata.yaml # 共享seata配置

  修改 hmall\item-service\src\main\resources\application.yml 内容如下：

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  server: port: 8083 feign: okhttp: enabled: true # 开启OKHttp连接池支持 sentinel: enabled: true # 开启Feign对Sentinel的整合 hm: swagger: title: 用户服务接口文档 package: com.hmall.user.controller db: database: hm-user jwt: location: classpath:hmall.jks alias: hmall password: hmall123 tokenTTL: 30m spring: cloud: sentinel: transport: dashboard: http://localhost:8090 http-method-specify: true # 开启请求方式前缀

3）测试

访问 http://localhost:18080/；走完一个商品的下单流程之后；访问 http://localhost:8090/ 查看如下：

3.2、解决分布式事务

除了下单业务以外，用户如果选择余额支付，前端会将请求发送到pay-service模块。而这个模块要做三件事情：

• 直接从user-service模块调用接口，扣除余额付款
• 更新本地（pay-service）交易流水表状态
• 通知交易服务（trade-service）更新其中的业务订单状态

流程如图：

显然，这里也存在分布式事务问题。对应的页面如下：

当我们提交订单成功后，进入支付页面，选择余额支付，输入密码后点击确认支付即可。

前端会提交支付请求，业务接口的入口在com.hmall.pay.controller.PayController类的tryPayOrderByBalance方法：

对应的service方法如下：

利用seata解决这里的分布式事务问题。

3.2.1、添加依赖

在涉及到的三个微服务中中添加seata的依赖：

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  <!--seata-->
  <dependency>
      <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
  </dependency>

注意：这个依赖已经在第1个练习中如果都已经添加完；不需要再添加

3.2.2、创建数据库表

将资料/seata-at.sql分别文件导入hm-pay、hm-user两个数据库中；执行后如下图：

3.2.3、添加seata事务注解