分布式柔性事务之Saga详解

-     起源     - Saga模型起源于1987年 Hector Garcia-Molina,Kenneth Salem 发表的论文《Sagas》,是分布式事务相关概念最早出现的。 Saga模型是把一个分布式事务拆分为多个本地事务,每个...

-     起源     -

Saga模型起源于1987年 Hector Garcia-Molina,Kenneth Salem 发表的论文《Sagas》,是分布式事务相关概念最早出现的。

Saga模型是把一个分布式事务拆分为多个本地事务,每个本地事务都有相应的执行模块和补偿模块(对应TCC中的Confirm和Cancel),当Saga事务中任意一个本地事务出错时,可以通过调用相关的补偿方法恢复之前的事务,达到事务最终一致性。

-     组成     -

Saga模型主要分:

  •  一串子事务(本地事务)的事务链

  • 每个Saga子事务Tn, 都有对应的补偿定义 Cn用于撤销Tn造成的结果

  • 每个Tn都没有“预留”动作,直接提交到库。

执行顺序:

  • 子事务序列 T1, T2, …, Tn得以完成 (最佳情况)

  • 或者序列 T1, T2, …, Tj, Cj-1, …, C2, C1, 0 < j < n, 得以完成

数据隔离性:

  • 业务层控制并发

  • 在应用层加锁

  • 应用层预先冻结资源等

恢复方式:

  • 向后恢复:补偿所有已完成的事务,如果任一子事务失败

  • 向前恢复:重试失败的事务,假设每个子事务最终都会成功 

从Saga模型的上述定义中,Saga 模型可以满足事务的三个特性:

  • 原子性:Saga 协调器协调事务链中的本地事务要么全部提交,要么全部回滚。

  • 一致性:Saga 事务可以实现最终一致性。

  • 持久性:基于本地事务,所以这个特性可以很好实现。

从数据隔离性上分析,我们可以发现Saga模型无法保证外部的原子性和隔离性,因为可以查看其他sagas的部分结果,论文中有对应的表述:

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-     注意事项     -

Saga 事务和 TCC 事务一样,都是强依靠业务改造,所以要求业务方在设计上要遵循三个策略:

  • 允许空补偿:网络异常导致事务的参与方只收到了补偿操作指令,因为没有执行过正常操作,因此要进行空补偿。

  • 保持幂等性:事务的正向操作和补偿操作都可能被重复触发,因此要保证操作的幂等性。

  • 防止资源悬挂:原因是网络异常导致事务的正向操作指令晚于补偿操作指令到达,则要丢弃本次正常操作,否则会出现资源悬挂问题。

-     Saga和TCC对比     -

虽然 Saga 和 TCC 都是补偿事务,但是由于提交阶段不同,所以两者也是有不同的:

  • Saga 没有Try行为,直接Commit,所以会留下原始事务操作的痕迹,Cancel属于不完美补偿,需要考虑对业务上的影响。TCC Cancel是完美补偿的Rollback,补偿操作会彻底清理之前的原始事务操作,用户是感知不到事务取消之前的状态信息的。

  • Saga 的补偿操作通常可以异步执行,TCC的Cancel和Confirm可以跟进需要是否异步化。

  • Saga 对业务侵入较小,只需要提供一个逆向操作的Cancel即可;而TCC需要对业务进行全局性的流程改造。

  • TCC最少通信次数为2n,而Saga为n(n=子事务的数量)。

-     Saga实现     -

目前业界提供了两类Saga的实现方式,一种是基于业务逻辑层Proxy设计(基于AOP实现),比如华为的ServiceComb;一种是状态机实现的机制,比如阿里的Seata的Saga模式。

Aop Proxy实现原理如下:

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业务逻辑层调用上加上事务注解@Around(“execution(* *(..)) && @annotation(TX)”),Proxy在真正业务逻辑被调用之前, 生成一个全局唯一 TXID 标示事务组,TXID保存在ThreadLocal变量里,方法开始前写入,完成后清除,并向远端数据库写入 TXID 并把事务组置为开始状态。业务逻辑层调用数据访问层之前,通过RPCProxy代理记录当前调用请求参数。如果业务正常,调用完成后,当前方法的调用记录存档或删除。如果业务异常,查询调用链反向补偿

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数据访问层设计:原始接口必须保证幂等性,满足本地原子性。提供补偿接口实现反向操作。这方面可以在框架层面做一些通用补偿实现,降低使用成本,当然补偿接口也是必须也有幂等性保证。还可以提供补偿注解,基于原则接口方法,在方法名加注解标注补偿方法名:@Compensable(cancelMethod=“cancelRecord”)

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补偿策略:首先是调用执行失败,修改事务组状态;其次分布式事务补偿服务异步执行补偿

状态机引擎Saga原理如下:流程为--先执行stateA, 再执行stateB,然后执行stateC

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"状态"的执行是基于事件驱动的模型,stateA执行完成后,会产生路由消息放入EventQueue,事件消费端从EventQueue取出消息,执行stateB。

在整个状态机启动时会调用Seata Server开启分布式事务,并生产xid, 然后记录"状态机实例"启动事件到本地数据库。

当执行到一个"状态"时会调用Seata Server注册分支事务,并生产branchId, 然后记录"状态实例"开始执行事件到本地数据库。

当一个"状态"执行完成后会记录"状态实例"执行结束事件到本地数据库, 然后调用Seata Server上报分支事务的状态。

当整个状态机执行完成, 会记录"状态机实例"执行完成事件到本地数据库, 然后调用Seata Server提交或回滚分布式事务。

-     Saga Aop Proxy流程示例     -

交易创建订单事务组正常流程:锁库存->减红包->创建订单

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交易创建订单事务组异常流程:

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-     总结     -

我们已经介绍了XA、2PC、3PC、TCC四种事务模型,但是都不大推荐使用。本文的Saga模式是我主推荐的事务模型,可以适用于大部分的同步事务上。因为华为的ServiceComb中的事务模块目前并非十分独立,所以强烈推荐Seata。Seata不仅支持Saga模式,,还提供了状态机的可视化操作制作,使用成本比较底下。而且Seata的AT模式利用数据库镜像实现了自动补偿机制,又更进一步的优化了Saga模型的缺点。


  • 发表于 2020-06-22 14:44
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