网上关于分布式事务讲理论的多，讲实战的少，今天我想通过一个案例，来让小伙伴们感受一把分布式事务，咱们今天尽量少谈点理论。咱们今天的主角是 Seata！
分布式事务涉及到很多理论，如 CAP，BASE 等，很多小伙伴刚看到这些理论就被劝退了，所以我们今天不讲理论，咱们就看个 Demo，通过代码快速体验一把什么是分布式事务。
1. 什么是 Seata？
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。
Seata 支持的事务模式有四种分别是:
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Seata AT 模式
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Seata TCC 模式
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Seata Saga 模式
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Seata XA 模式
Seata 中有三个核心概念：
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TC (Transaction Coordinator) - 事务协调者：维护全局和分支事务的状态，驱动全局事务提交或回滚。
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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。
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RM ( Resource Manager ) - 资源管理器：管理分支事务处理的资源( Resource )，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。
其中，TC 为单独部署的 Server 服务端，TM 和 RM 为嵌入到应用中的 Client 客户端。
这些概念小伙伴们作为一个了解即可，不了解也能用 Seata，了解了更能理解 Seata 的工作原理。
2. 搭建 Seata 服务端
我们先来把 Seata 服务端搭建起来。
Seata 下载地址：
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https://github.com/seata/seata/releases
目前最新版本是 1.4.2，我们就使用最新版本来做。
这个工具在 Windows 或者 Linux 上部署差别不大，所以我这里就直接部署在 Windows 上了，方便一些。
我们首先下载 1.4.2 版本的 zip 压缩包，下载之后解压，然后在 conf 目录中配置两个地方：
1. 首先配置 file.conf 文件
file.conf 中配置 TC 的存储模式，TC 的存储模式有三种：
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file：适合单机模式，全局事务会话信息在内存中读写，并持久化本地文件 root.data，性能较高。
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db：适合集群模式，全局事务会话信息通过 db 共享，相对性能差点。
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redis：适合集群模式，全局事务会话信息通过 redis 共享，相对性能好点，但是要注意，redis 模式在 Seata-Server 1.3 及以上版本支持，性能较高，不过存在事务信息丢失的风险，所以需要开发者提前配置适合当前场景的 redis 持久化配置。
这里我们为了省事，配置为 file 模式，这样事务会话信息读写在内存中完成，持久化则写到本地 file，如下图：
如果配置 db 或者 redis 模式，大家记得填一下下面的相关信息。具体如下图：
另外还需要注意的是自己的数据库版本信息，改数据库连接的时候按照实际情况修改，Seata 针对 MySQL5.x 和 MySQL8.x 都提供了对应的数据库驱动（在 lib 目录下），我们只需要把驱动改好就行了。
2. 再配置 registry.conf 文件
registry.conf 主要配置 Seata 的注册中心，我们这里采用大家比较熟悉的 Eureka，配置如下：
可以看到，支持的配置中心比较多，我们选择 Eureka，选好配置中心之后，记得修改配置中心相关的信息。
OK，现在就配置完成了，但是先别启动，还差一个 Eureka 注册中心。
3. 项目配置
接下来我们配置项目。
Seata 官方提供了一个非常经典的 Demo，我们直接来看这个 Demo。
官方案例下载地址：https://github.com/seata/seata-samples
不过这里是很多案例混在一起的，可能看起来会比较乱，而且由于要下载的依赖比较多，所以极有可能依赖下载失败，因此大家也可以在公众号后台回复 seata-demo 获取松哥整理好的案例，直接导入即可，如下图：
这是一个商品下单的案例，我来和大家稍微解释下：
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eureka：这是服务注册中心。
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account：这是账户服务，可以查询/修改用户的账户信息（主要是账户余额）。
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order：这是订单服务，可以下订单。
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storage：这是一个仓储服务，可以查询/修改商品的库存数量。
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bussiness：这是业务，用户下单操作将在这里完成。
这个案例讲了一个什么事呢？
当用户想要下单的时候，调用了 bussiness 中的接口，bussiness 中的接口又调用了它自己的 service，在 service 中，首先开启了全局分布式事务，然后通过 feign 调用 storage 中的接口去扣库存，然后再通过 feign 调用 order 中的接口去创建订单（order 在创建订单的时候，不仅会创建订单，还会扣除用户账户的余额），在扣除库存并完成订单创建之后，接下来会去检查用户的余额和库存数量是否正确，如果用户余额为负数或者库存数量为负数，则会进行事务回滚，否则提交事务。
本案例具体架构如下图：
这个案例就是一个典型的分布式事务问题，storage 和 order 中的事务分属于不同的微服务，但是我们希望他们同时成功或者同时失败。
现在大家明白了这个案例是干嘛的，我们就来把它跑起来。
首先创建一个名为 seata 的数据库，然后执行上面代码中的 all.sql 数据脚本。
接下来用 idea 打开上面这个项目，在每一个项目的 application.properties 文件中（Eureka 不用改），修改数据的连接信息，如下图：
除了 Eureka 之外，另外四个都要改哦。
OK，配置结束。
4. 启动测试
首先启动 Eureka。
接下来先别记着启动其他服务，先启动 Seata Server，也就是我们第二小节配置的那个服务，在它的 bin 目录下，Windows 下双击/Linux 下执行启动脚本。
最后再分别启动剩下的四个服务，启动完成后，我们可以在 Eureka 中查看相关信息：
可以看到，各个服务都注册上来了。
接下来我们访问 bussiness 中提供的两个测试接口。
第一个测试接口是：
http://127.0.0.1:8084/purchase/commit
这个接口对应的代码是： io.seata.sample.controller.BusinessController#purchaseCommit ，这个地方是模拟 U100000 用户购买了 30 个 C100000 商品，每个商品的价格是 100 ，商品库存是 200 ，用户账户余额是 10000 ，所以购买之后，商品库存变为 170 ，用户账户余额变为 7000 。这是正常购买的情况。
- @RequestMapping(value = "/purchase/commit", produces = "application/json")
- public String purchaseCommit() {
- try {
- businessService.purchase("U100000", "C100000", 30);
- } catch (Exception exx) {
- return exx.getMessage();
- }
- return "全局事务提交";
- }
当我们调完这个接口之后，就可以去数据库查看相应的数据。
第二个测试的接口是：
http://127.0.0.1:8084/purchase/rollback
这个接口对应的代码是： io.seata.sample.controller.BusinessController#purchaseRollback ，这次是模拟用户购买 99999 个商品，无论是用户账户余额还是商品库存数量，都无法支撑这次购买行为，因此这个接口的调用最终会回滚，数据库中的数据会保持原样。
- @RequestMapping("/purchase/rollback")
- public String purchaseRollback() {
- try {
- businessService.purchase("U100000", "C100000", 99999);
- } catch (Exception exx) {
- return exx.getMessage();
- }
- return "全局事务提交";
- }
这就是一个分布式事务案例。
小伙伴们感兴趣也可以研究一下官方这个案例，我们会发现这里的东西非常简单，单纯是如下方法上多了一个注解而已( io.seata.sample.service.BusinessService#purchase )：
- @GlobalTransactional
- public void purchase(String userId, String commodityCode, int orderCount) {
- storageFeignClient.deduct(commodityCode, orderCount);
- orderFeignClient.create(userId, commodityCode, orderCount);
- if (!validData()) {
- throw new RuntimeException("账户或库存不足,执行回滚");
- }
- }
purchase 方法用 @GlobalTransactional 注解标记了下，就开启了全局事务了，里边的两个调用都是 feign 的调用，对应了不同的服务，最后再做一个数据校验，校验失败就抛出异常，一旦该方法抛出异常，上面已经执行的代码就会回滚。
这个项目其余的代码都是微服务中的常规代码，就不赘述了。
5. 实现原理
我们稍微来说下 Seata 中这个分布式事务的原理，先来看一张图：
这张图非常清晰的描述了上面的案例，大致流程如下：
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有三个概念：TM、RM、TC，这些我们在第一小节已经介绍过了，这里就不再赘述。
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首先由 Business 开启全局事务。
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接下来 Business 在调用 Storage 和 Order 的时候，这两个在数据库操作之前都会向 TC 注册一个分支事务并提交。
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分支事务在操作时，都会向 undo_log 表中提交一条记录，当全局事务提交的时候会清空 undo_log 表中的记录，否则将以该表中的记录为依据进行反向补偿（将数据恢复原样）。
具体到上面的案例，事务提交分两个阶段，过程如下：
一阶段：
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首先 Business 开启全局事务，这个过程中会向 TC 注册，然后会拿到一个 xid，这是一个全局事务 id。
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接下来在 Business 中调用 Storage 微服务。
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来解析 SQL：得到 SQL 的类型（UPDATE），表（storage_tbl），条件（where commodity_code = 'C100000'）等相关的信息。
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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。
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执行业务 SQL，也就是做真正的数据更新操作。
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查询后镜像：根据前镜像的结果，通过 主键 定位数据。
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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。
branch_id 和 xid 分别表示分支事务（即 Storage 自己的事务）和全局事务的 id，rollback_info 中保存着前后镜像的内容， 这个将作为反向补偿（回滚）的依据 ，这个字段的值是一个 JSON，松哥挑出来这个 JSON 中比较重要的一部分来和大家分享：
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beforeImage：这个是修改前数据库中的数据，可以看到每个字段的值，id 为 4，count 的值为 200。
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afterImage：这个是修改后数据库中的数据，可以看到，此时 id 为 4，count 的值为 170。
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Storage 在提交前，会向 TC 注册分支：申请 storage_tbl 表中，主键值等于 4 的记录的全局锁。
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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。
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同理，Order 和 Account 也按照上面的步骤提交数据。
以上 1-10 步就是一阶段的数据提交。
再来看二阶段：
二阶段有两种可能，提交或者回滚。
还是以上面的案例为例：
- @GlobalTransactional
- public void purchase(String userId, String commodityCode, int orderCount) {
- storageFeignClient.deduct(commodityCode, orderCount);
- orderFeignClient.create(userId, commodityCode, orderCount);
- if (!validData()) {
- throw new RuntimeException("账户或库存不足,执行回滚");
- }
- }
下单时候，扣除了库存，并且创建了订单，最后一检查，发现库存为负数或者用户账户余额为负数，说明这个订单有问题，此时就该抛异常回滚，否则就提交数据。
具体操作如下：
回滚：
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收到 TC 的分支回滚请求，开启一个本地事务，执行如下操作。
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通过 xid 和 branch_id 去 undo_log 表中查找对应的记录。
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数据校验：拿第二步查找到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。
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第三步的比较如果相同，则根据 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。
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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。
提交：
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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。
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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。
换句话说，事务如果正常提交了，undo_log 表中是没有记录的，如果大家想看该表中的记录，可以在事务提交之前通过 DEBUG 的方式查看。
6. 小结
讲了这么多，是不是就把 Seata 讲完了呢？NONONO！这只是 AT 模式而已！还有三种模式，松哥下篇文章再和小伙伴们分享。
好啦，这就是一个简单的分布式事务，小伙伴们先来感受一把！是五分钟感受一把分布式事务，因为文章里边我还和大家分享了原理，如果大家只是跑一下案例感受，五分钟应该够了，不信试试！
