seata案例之结合nacos实现XA模式

2023-12-28 12:50

本文主要是介绍seata案例之结合nacos实现XA模式,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言:

XA模式

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。

正常情况:

异常情况:

一阶段:

  • 事务协调者通知每个事物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

Seata中的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:

总结

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

动手部署seata

修改配置

registry {# tc服务的注册中心类,这里选择nacos,也可以是eureka、zookeeper等type = "nacos"nacos {# seata tc 服务注册到 nacos的服务名称,可以自定义application = "seata-tc-server"serverAddr = "你的nacos地址:8848"group = "DEFAULT_GROUP"namespace = ""cluster = "TKY"username = "nacos"password = "nacos"}
}config {# 读取tc服务端的配置文件的方式,这里是从nacos配置中心读取,这样如果tc是集群,可以共享配置type = "nacos"# 配置nacos地址等信息nacos {serverAddr = "你的nacos地址:8848"namespace = ""group = "SEATA_GROUP"username = "nacos"password = "nacos"dataId = "seataServer.properties"}
}

在nacos添加配置

配置内容如下: 注意修改数据库地址和账号密码

# 数据存储方式,db代表数据库
store.mode=db
store.db.datasource=druid
store.db.dbType=mysql
store.db.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
store.db.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/seata?useUnicode=true&rewriteBatchedStatements=true
store.db.user=root
store.db.password=123
store.db.minConn=5
store.db.maxConn=30
store.db.globalTable=global_table
store.db.branchTable=branch_table
store.db.queryLimit=100
store.db.lockTable=lock_table
store.db.maxWait=5000
# 事务、日志等配置
server.recovery.committingRetryPeriod=1000
server.recovery.asynCommittingRetryPeriod=1000
server.recovery.rollbackingRetryPeriod=1000
server.recovery.timeoutRetryPeriod=1000
server.maxCommitRetryTimeout=-1
server.maxRollbackRetryTimeout=-1
server.rollbackRetryTimeoutUnlockEnable=false
server.undo.logSaveDays=7
server.undo.logDeletePeriod=86400000

# 客户端与服务端传输方式
transport.serialization=seata
transport.compressor=none
# 关闭metrics功能,提高性能
metrics.enabled=false
metrics.registryType=compact
metrics.exporterList=prometheus
metrics.exporterPrometheusPort=9898

 创建数据库表  这些表主要记录全局事务、分支事务、全局锁信息:

SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;

-- ----------------------------
-- 分支事务表
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `branch_table`;
CREATE TABLE `branch_table`  (
  `branch_id` bigint(20) NOT NULL,
  `xid` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  `transaction_id` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,
  `resource_group_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `resource_id` varchar(256) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `branch_type` varchar(8) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `status` tinyint(4) NULL DEFAULT NULL,
  `client_id` varchar(64) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `application_data` varchar(2000) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_create` datetime(6) NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_modified` datetime(6) NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`branch_id`) USING BTREE,
  INDEX `idx_xid`(`xid`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;

-- ----------------------------
-- 全局事务表
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `global_table`;
CREATE TABLE `global_table`  (
  `xid` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  `transaction_id` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,
  `status` tinyint(4) NOT NULL,
  `application_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `transaction_service_group` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `transaction_name` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `timeout` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  `begin_time` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,
  `application_data` varchar(2000) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_create` datetime NULL DEFAULT NULL,
  `gmt_modified` datetime NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`xid`) USING BTREE,
  INDEX `idx_gmt_modified_status`(`gmt_modified`, `status`) USING BTREE,
  INDEX `idx_transaction_id`(`transaction_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

启动TC服务

双击 seata-server.bat 会生成一个文件夹 

微服务集成seata

1.引入依赖

首先,我们需要在微服务中引入seata依赖:

<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId><exclusions><!--版本较低,1.3.0,因此排除--><exclusion><artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId><groupId>io.seata</groupId></exclusion></exclusions>
</dependency>
<!--seata starter 采用1.4.2版本-->
<dependency><groupId>io.seata</groupId><artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId><version>${seata.version}</version>
</dependency>

2.修改配置文件

需要修改application.yml文件,添加一些配置:

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# 参考tc服务自己的registry.conf中的配置type: nacosnacos: # tcserver-addr: 127.0.0.1:8848namespace: ""group: DEFAULT_GROUPapplication: seata-tc-server # tc服务在nacos中的服务名称cluster: SHtx-service-group: seata-demo # 事务组,根据这个获取tc服务的cluster名称service:vgroup-mapping: # 事务组与TC服务cluster的映射关系seata-demo: TKY

Seata的starter已经完成了XA模式的自动装配,实现非常简单,步骤如下:

1)修改application.yml文件(每个参与事务的微服务),开启XA模式:

2)给发起全局事务的入口方法添加@GlobalTransactional注解:

本例中是OrderServiceImpl中的create方法.

案例

运行微服务

查看nacos

order这个微服务会调用扣减库存和余额的微服务

测试

订单表

用户余额表

 库存表

controller接口 

postman 请求

 下1单试试

 

 

 都对应成功

下10单

返回失败

 

 查看数据库 数据都回滚了

 

 

 

 下1单 1000金额试试

 数据库也都回滚了 

至此证明XA模式的分布式事务可行性

这篇关于seata案例之结合nacos实现XA模式的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/545998

相关文章

SpringBoot集成redisson实现延时队列教程

《SpringBoot集成redisson实现延时队列教程》文章介绍了使用Redisson实现延迟队列的完整步骤,包括依赖导入、Redis配置、工具类封装、业务枚举定义、执行器实现、Bean创建、消费... 目录1、先给项目导入Redisson依赖2、配置redis3、创建 RedissonConfig 配

Python的Darts库实现时间序列预测

《Python的Darts库实现时间序列预测》Darts一个集统计、机器学习与深度学习模型于一体的Python时间序列预测库,本文主要介绍了Python的Darts库实现时间序列预测,感兴趣的可以了解... 目录目录一、什么是 Darts?二、安装与基本配置安装 Darts导入基础模块三、时间序列数据结构与

Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能

《Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能》大文件直传常遇到超时、网络抖动失败、失败后只能重传的问题,分片上传+断点续传可以把大文件拆成若干小块逐个上传,并在中断后从已完成分片继... 目录一、接口设计二、服务端实现(FastAPI)2.1 运行环境2.2 目录结构建议2.3 serv

C#实现千万数据秒级导入的代码

《C#实现千万数据秒级导入的代码》在实际开发中excel导入很常见,现代社会中很容易遇到大数据处理业务,所以本文我就给大家分享一下千万数据秒级导入怎么实现,文中有详细的代码示例供大家参考,需要的朋友可... 目录前言一、数据存储二、处理逻辑优化前代码处理逻辑优化后的代码总结前言在实际开发中excel导入很

MyBatis分页查询实战案例完整流程

《MyBatis分页查询实战案例完整流程》MyBatis是一个强大的Java持久层框架,支持自定义SQL和高级映射,本案例以员工工资信息管理为例,详细讲解如何在IDEA中使用MyBatis结合Page... 目录1. MyBATis框架简介2. 分页查询原理与应用场景2.1 分页查询的基本原理2.1.1 分

SpringBoot+RustFS 实现文件切片极速上传的实例代码

《SpringBoot+RustFS实现文件切片极速上传的实例代码》本文介绍利用SpringBoot和RustFS构建高性能文件切片上传系统,实现大文件秒传、断点续传和分片上传等功能,具有一定的参考... 目录一、为什么选择 RustFS + SpringBoot?二、环境准备与部署2.1 安装 RustF

Nginx部署HTTP/3的实现步骤

《Nginx部署HTTP/3的实现步骤》本文介绍了在Nginx中部署HTTP/3的详细步骤,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学... 目录前提条件第一步:安装必要的依赖库第二步:获取并构建 BoringSSL第三步:获取 Nginx

MyBatis Plus实现时间字段自动填充的完整方案

《MyBatisPlus实现时间字段自动填充的完整方案》在日常开发中,我们经常需要记录数据的创建时间和更新时间,传统的做法是在每次插入或更新操作时手动设置这些时间字段,这种方式不仅繁琐,还容易遗漏,... 目录前言解决目标技术栈实现步骤1. 实体类注解配置2. 创建元数据处理器3. 服务层代码优化填充机制详

Python实现Excel批量样式修改器(附完整代码)

《Python实现Excel批量样式修改器(附完整代码)》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python实现一个Excel批量样式修改器,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一... 目录前言功能特性核心功能界面特性系统要求安装说明使用指南基本操作流程高级功能技术实现核心技术栈关键函

Java实现字节字符转bcd编码

《Java实现字节字符转bcd编码》BCD是一种将十进制数字编码为二进制的表示方式,常用于数字显示和存储,本文将介绍如何在Java中实现字节字符转BCD码的过程,需要的小伙伴可以了解下... 目录前言BCD码是什么Java实现字节转bcd编码方法补充总结前言BCD码(Binary-Coded Decima