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Apache ShardingSphere整合Seata AT分布式事务
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Apache ShardingSphere整合Seata AT分布式事务
Apache ShardingSphere
2021-01-12
IP归属:未知
897浏览
# 背景知识 Seata是阿里集团和蚂蚁金服联合打造的分布式事务框架,目前版本包含了AT事务和TCC事务。其中AT事务的目标是在微服务架构下,提供增量的事务ACID语意,让用户像使用本地事务一样,使用分布式事务,核心理念同ShardingSphere一脉相承。 Github: [https://github.com/seata/seata](https://github.com/seata/seata) # Seata AT模型 Seata AT事务模型包含TM(事务管理器),RM(资源管理器),TC(事务协调器)。 其中TC是一个独立的服务需要单独部署,TM和RM以jar包的方式同业务应用部署在一起,它们同TC建立长连接,在整个事务生命周期内,保持RPC通信。 其中全局事务的发起方作为TM,全局事务的参与者作为RM ; TM负责全局事务的begin和commit/rollback,RM负责分支事务的执行和commit/rollback。  # ShardingSphere分布式事务SPI ShardingSphere提供了一套接入分布式事务的SPI,设计的目标是保证数据分片后,事务的ACID语意。分布式事务的实现目前主要包含两阶段的XA和BASE柔性事务。Seata AT事务作为BASE柔性事务的一种实现,可以无缝接入到ShardingSphere生态中。  两阶段XA事务方面,我们已经整合了Atomikos,Narayana,Bitronix事务管理器,XA事务底层依赖具体的数据库厂商对XA两阶段提交协议的支持,通常XA协议通过在Prepare和Commit阶段进行2PL(2阶段锁),保证了分布式事务的ACID,通常适用于短事务及非云化环境(云化环境下一次IO操作大概需要20ms,两阶段锁会锁住资源长达40ms,因此事务的TPS会降到25/s左右,非云化环境通常一次IO只需几毫秒,因此锁热点数据的时间相对较低)[1]。 BASE柔性事务方面,目前我们已经完成了对ServiceComb Saga的整合,Saga通过一阶段提交+补偿的方式提高了整体事务的性能,其中补偿的方式同Seata大致相同,即对分片后的物理SQL进行revert来生成补偿的SQL,但Saga模型在理论上不支持隔离级别,适用于对性能要求较高,对一致性要求比较低的业务。Seata AT事务在一阶段提交+补偿的基础上,通过TC的全局锁实现了RC隔离级别的支持,是介于XA和Saga之间的另一种实现。消息柔性事务方面,也欢迎大家参考我们的SPI提供整合的方案。 # 整合方案 整合Seata AT事务时,需要把TM,RM,TC的模型融入到ShardingSphere 分布式事务的SPI的生态中。在数据库资源上,Seata通过对接DataSource接口,让JDBC操作可以同TC进行RPC通信。同样,ShardingSphere也是面向DataSource接口对用户配置的物理DataSource进行了聚合,因此把物理DataSource二次包装为Seata的DataSource后,就可以把Seata AT事务融入到ShardingSphere的分片中。 在Seata模型中,全局事务的上下文存放在线程变量中,通过扩展服务间的transport,可以完成线程变量的传递,分支事务通过线程变量判断是否加入到整个Seata全局事务中。而ShardingSphere的分片执行引擎通常是按多线程执行,因此整合Seata AT事务时,需要扩展主线程和子线程的事务上下文传递,这同服务间的上下文传递思路完全相同。  # Quick Start 我们已经实现了base-seata-raw-jdbc-example,大家可以自行进行尝试。 [https://github.com/apache/shardingsphere/tree/master/examples/shardingsphere-jdbc-example/transaction-example/transaction-base-seata-raw-jdbc-example](https://github.com/apache/shardingsphere/tree/master/examples/shardingsphere-jdbc-example/transaction-example/transaction-base-seata-raw-jdbc-example) # 操作手册: 1.按照seata-work-shop中的步骤,下载并启动seata server。 [https://github.com/seata/seata-workshop](https://github.com/seata/seata-workshop) 参考 Step6 和 Step7即可 2.在每一个分片数据库实例中执行resources/sql/undo_log.sql脚本,创建undo_log表 3.Run YamlConfigurationTransactionExample.java # 待优化项 Seata AT事务在Revert SQL时,需要对ShardingSphere分片后的物理SQL进行二次的解析,这里我们需要设计一个SPI,避免SQL二次解析的性能损耗。 # 参考论文 [1]: Transactions for Distributed Actors in the Cloud [https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/10/EldeebBernstein-TransactionalActors-MSR-TR-1.pdf](https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/10/EldeebBernstein-TransactionalActors-MSR-TR-1.pdf)
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