1 微服務的發展

微服務倡導將復雜的單體應用拆分為若干個功能簡單、松耦合的服務，這樣可以降低開發難度、增強擴展性、便于敏捷開發。當前被越來越多的開發者推崇，很多互聯網行業巨頭、開源社區等都開始了微服務的討論和實踐。Hailo有160個不同服務構成，NetFlix有大約600個服務。國內方面，阿里巴巴、騰訊、360、京東、58同城等很多互聯網公司都進行了微服務化實踐。當前微服務的開發框架也非常多，比較著名的有Dubbo、SpringCloud、thrift?、grpc等。

2 微服務落地存在的問題

雖然微服務現在如火如荼，但對其實踐其實仍處于探索階段。很多中小型互聯網公司，鑒于經驗、技術實力等問題，微服務落地比較困難。如著名架構師Chris Richardson所言，目前存在的主要困難有如下幾方面：

1）單體應用拆分為分布式系統后，進程間的通訊機制和故障處理措施變的更加復雜。

2）系統微服務化后，一個看似簡單的功能，內部可能需要調用多個服務并操作多個數據庫實現，服務調用的分布式事務問題變的非常突出。

3）微服務數量眾多，其測試、部署、監控等都變的更加困難。

隨著RPC框架的成熟，第一個問題已經逐漸得到解決。例如dubbo可以支持多種通訊協議，springcloud可以非常好的支持restful調用。對于第三個問題，隨著docker、devops技術的發展以及各公有云paas平臺自動化運維工具的推出，微服務的測試、部署與運維會變得越來越容易。

而對于第二個問題，現在還沒有通用方案很好的解決微服務產生的事務問題。分布式事務已經成為微服務落地最大的阻礙，也是最具挑戰性的一個技術難題。 為此，本文將深入和大家探討微服務架構下，分布式事務的各種解決方案，并重點為大家解讀阿里巴巴提出的分布式事務解決方案----GTS。該方案中提到的GTS是全新一代解決微服務問題的分布式事務互聯網中間件。

3 SOA分布式事務解決方案

3.1 基于XA協議的兩階段提交方案

交易中間件與數據庫通過 XA 接口規范，使用兩階段提交來完成一個全局事務， XA 規范的基礎是兩階段提交協議。
第一階段是表決階段，所有參與者都將本事務能否成功的信息反饋發給協調者；第二階段是執行階段，協調者根據所有參與者的反饋，通知所有參與者，步調一致地在所有分支上提交或者回滾。

兩階段提交方案應用非常廣泛，幾乎所有商業OLTP數據庫都支持XA協議。但是兩階段提交方案鎖定資源時間長，對性能影響很大，基本不適合解決微服務事務問題。

3.2 TCC方案

TCC方案在電商、金融領域落地較多。TCC方案其實是兩階段提交的一種改進。其將整個業務邏輯的每個分支顯式的分成了Try、Confirm、Cancel三個操作。Try部分完成業務的準備工作，confirm部分完成業務的提交，cancel部分完成事務的回滾?；驹砣缦聢D所示。

事務開始時，業務應用會向事務協調器注冊啟動事務。之后業務應用會調用所有服務的try接口，完成一階段準備。之后事務協調器會根據try接口返回情況，決定調用confirm接口或者cancel接口。如果接口調用失敗，會進行重試。

TCC方案讓應用自己定義數據庫操作的粒度，使得降低鎖沖突、提高吞吐量成為可能。 當然TCC方案也有不足之處，集中表現在以下兩個方面：

• 對應用的侵入性強。業務邏輯的每個分支都需要實現try、confirm、cancel三個操作，應用侵入性較強，改造成本高。
• 實現難度較大。需要按照網絡狀態、系統故障等不同的失敗原因實現不同的回滾策略。為了滿足一致性的要求，confirm和cancel接口必須實現冪等。

上述原因導致TCC方案大多被研發實力較強、有迫切需求的大公司所采用。微服務倡導服務的輕量化、易部署，而TCC方案中很多事務的處理邏輯需要應用自己編碼實現，復雜且開發量大。

3.3 基于消息的最終一致性方案

消息一致性方案是通過消息中間件保證上、下游應用數據操作的一致性?；舅悸肥菍⒈镜夭僮骱桶l送消息放在一個事務中，保證本地操作和消息發送要么兩者都成功或者都失敗。下游應用向消息系統訂閱該消息，收到消息后執行相應操作。

消息方案從本質上講是將分布式事務轉換為兩個本地事務，然后依靠下游業務的重試機制達到最終一致性?；谙⒌淖罱K一致性方案對應用侵入性也很高，應用需要進行大量業務改造，成本較高。

4 GTS--分布式事務解決方案

GTS是一款分布式事務中間件，由阿里巴巴中間件部門研發，可以為微服務架構中的分布式事務提供一站式解決方案。

更多GTS資料請訪問創始人微博。

4.1 GTS的核心優勢

• 性能超強

  GTS通過大量創新，解決了事務ACID特性與高性能、高可用、低侵入不可兼得的問題。單事務分支的平均響應時間在2ms左右，3臺服務器組成的集群可以支撐3萬TPS以上的分布式事務請求。

• 應用侵入性極低

  GTS對業務低侵入，業務代碼最少只需要添加一行注解（@TxcTransaction）聲明事務即可。業務與事務分離，將微服務從事務中解放出來，微服務關注于業務本身，不再需要考慮反向接口、冪等、回滾策略等復雜問題，極大降低了微服務開發的難度與工作量。

• 完整解決方案

  GTS支持多種主流的服務框架，包括EDAS，Dubbo，Spring Cloud等。
  有些情況下，應用需要調用第三方系統的接口，而第三方系統沒有接入GTS。此時需要用到GTS的MT模式。GTS的MT模式可以等價于TCC模式，用戶可以根據自身業務需求自定義每個事務階段的具體行為。MT模式提供了更多的靈活性，可能性，以達到特殊場景下的自定義優化及特殊功能的實現。

• 容錯能力強

  GTS解決了XA事務協調器單點問題，實現真正的高可用，可以保證各種異常情況下的嚴格數據一致。

4.2 GTS的應用場景

GTS可應用在涉及服務調用的多個領域，包括但不限于金融支付、電信、電子商務、快遞物流、廣告營銷、社交、即時通信、手游、視頻、物聯網、車聯網等，詳細介紹可以閱讀?《GTS--阿里巴巴分布式事務全新解決方案》一文。

4.3 GTS與微服務的集成

GTS包括客戶端（GTS Client）、資源管理器（GTS RM）和事務協調器（GTS Server）三個部分。GTS Client主要用來界定事務邊界，完成事務的發起與結束。GTS RM完成事務分支的創建、提交、回滾等操作。GTS Server主要負責分布式事務的整體推進，事務生命周期的管理。GTS和微服務集成的結構圖如下所示，GTS Client需要和業務應用集成部署，RM與微服務集成部署。

4.4 GTS的輸出形式

GTS目前有三種輸出形式：公有云輸出、公網輸出、專有云輸出。

4.4.1 公有云輸出

這種輸出形式面向阿里云用戶。如果用戶的業務系統已經部署到阿里云上，可以申請開通公有云GTS。開通后業務應用即可通過GTS保證服務調用的一致性。這種使用場景下，業務系統和GTS間的網絡環境比較理想，達到很好性能。

4.4.2 公網輸出

這種輸出形式面向于非阿里云的用戶，使用更加方便、靈活，業務系統只要能連接互聯網即可享受GTS提供的云服務（與公有云輸出的差別在于客戶端部署于用戶本地，而不在云上）。

在正常網絡環境下，以包含兩個本地事務的全局事務為例，事務完成時間在20ms左右，50個并發就可以輕松實現1000TPS以上分布式事務，對絕大多數業務來說性能是足夠的。在公網環境，網絡閃斷很難完全避免，這種情況下GTS仍能保證服務調用的數據一致性。

具體使用樣例使用參見4.7節GTS的工程樣例。

4.4.3 專有云輸出

這種形式主要面向于已建設了自己專有云平臺的大用戶，GTS可以直接部署到用戶的專有云上，為專有云提供分布式事務服務。目前已經有10多個特大型企業的專有云使用GTS解決分布式事務難題，性能與穩定性經過了用戶的嚴格檢測。

4.5?GTS的使用方式

GTS對應用的侵入性非常低，使用也很簡單。下面以訂單存儲應用為例說明。訂單業務應用通過調用訂單服務和庫存服務完成訂單業務，服務開發框架為Dubbo。

4.5.1 訂單業務應用

在業務函數外圍使用@TxcTransaction注解即可開啟分布式事務。Dubbo應用通過隱藏參數將GTS的事務xid傳播到服務端。

@TxcTransaction(timeout = 1000 * 10) public void Bussiness(OrderService orderService, StockService stockService, String userId) {//獲取事務上下文String xid = TxcContext.getCurrentXid();//通過RpcContext將xid傳到一個服務端RpcContext.getContext().setAttachment("xid", xid);//執行自己的業務邏輯int productId = new Random().nextInt(100);int productNum = new Random().nextInt(100);OrderDO orderDO = new OrderDO(userId, productId, productNum, new Timestamp(new Date().getTime()));orderService.createOrder(orderDO);//通過RpcContext將xid傳到另一個服務端RpcContext.getContext().setAttachment("xid",xid);stockService.updateStock(orderDO); }

4.5.2 服務提供者

更新庫存方法

public int updateStock(OrderDO orderDO) {//獲取全局事務ID，并綁定到上下文String xid = RpcContext.getContext().getAttachment("xid");TxcContext.bind(xid,null);//執行自己的業務邏輯int ret = jdbcTemplate.update("update stock set amount = amount - ? where product_id = ?",new Object[]{orderDO.getNumber(), orderDO.getProductId()});TxcContext.unbind();return ret;}

?

4.6 GTS的應用情況

GTS目前已經在淘寶、天貓、阿里影業、淘票票、阿里媽媽、1688等阿里各業務系統廣泛使用，經受了16年和17年兩年雙十一海量請求的考驗。某線上業務系統最高流量已達十萬TPS（每秒鐘10萬筆事務）。

GTS在公有云和專有云輸出后，已經有了100多個線上用戶，很多用戶通過GTS解決SpringCloud、Dubbo、Edas等服務框架的分布式事務問題。業務領域涉及電力、物流、ETC、煙草、金融、零售、電商、共享出行等十幾個行業，得到用戶的一致認可。

上圖是GTS與SpringCloud集成，應用于某共享出行系統。業務共享出行場景下，通過GTS支撐物聯網系統、訂單系統、支付系統、運維系統、分析系統等系各統應用的數據一致性，保證海量訂單和數千萬流水的交易。

4.7 GTS的工程樣例

GTS的公有云樣例可參考阿里云網站。在公網環境下提供sample-txc-simple和sample-txc-dubbo兩個樣例工程。

4.7.1 sample-txc-simple樣例

4.7.1.1 樣例業務邏輯

該樣例是GTS的入門sample，案例的業務邏輯是從A賬戶轉賬給B賬戶，其中A和B分別位于兩個MySQL數據庫中，使用GTS事務保證A和B賬戶錢的總數始終不變。

4.7.1.2 樣例搭建方法

1) 準備數據庫環境

安裝MySQL，創建兩個數據庫db1和db2。在db1和db2中分別創建txc_undo_log表（SQL腳本見4.7.3）。在db1庫中創建user_money_a表，在db2庫中創建user_money_b表。

2) 下載樣例

將sample-txc-simple文件下載到本地，樣例中已經包含了GTS的SDK。

3) 修改配置

打開sample-txc-simple/src/main/resources目錄下的txc-client-context.xml，將數據源的url、username、password修改為實際值。

4) 運行樣例

在sample-txc-simple目錄下執行build.sh編譯本工程。編譯完成后執行run.sh。

4.7.2 sample-txc-dubbo 樣例

4.7.2.1 樣例業務邏輯

本案例模擬了用戶下訂單、減庫存的業務邏輯?？蛻舳?#xff08;Client）通過調用訂單服務（OrderService）創建訂單，之后通過調用庫存服務（StockService）扣庫存。其中訂單服務讀寫訂單數據庫，庫存服務讀寫庫存數據庫。由 GTS 保證跨服務事務的一致性。

4.7.2.2 樣例搭建方法

1) 準備數據庫環境

安裝MySQL，創建兩個數據庫db1和db2。在db1和db2中分別創建txc_undo_log表。在db1庫中創建orders表，在db2庫中創建stock表。

2) 下載樣例

將樣例文件sample-txc-dubbo下載到本地機器，樣例中已經包含了GTS的SDK。

3) 修改配置

打開sample-txc-dubbo/src/main/resources目錄，將dubbo-order-service.xml、dubbo-stock-service.xml兩個文件中數據源的url、username、password修改為實際值。

4) 運行樣例

a. 編譯程序

在工程根目錄執行 build.sh 命令，編譯工程。編譯后會在 sample-txc-dubbo/client/bin 目錄下生成 order_run.sh、stock_run.sh、client_run.sh 三個運行腳本對應訂單服務、庫存服務以及客戶端。

b. 運行程序

在根目錄執行run.sh，該腳本會依次啟動order_run.sh(訂單服務)、stock_run.sh(庫存服務)和client_run.sh(客戶端程序)。

4.7.2.3 其他說明

樣例使用Multicast注冊中心的聲明方式。如果本機使用無線網絡，dubbo服務在綁定地址時有可能獲取ipv6地址，可以通過jvm啟動參數禁用。
方法是配置jvm啟動參數?-Djava.net.preferIPv4Stack=true。

4.7.3 SQL

4.7.3.1 建表 txc_undo_log

CREATE TABLE?txc_undo_log?(

id?bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵',

gmt_create?datetime NOT NULL COMMENT '創建時間',

gmt_modified?datetime NOT NULL COMMENT '修改時間',

xid?varchar(100) NOT NULL COMMENT '全局事務ID',

branch_id?bigint(20) NOT NULL COMMENT '分支事務ID',

rollback_info?longblob NOT NULL COMMENT 'LOG',

status?int(11) NOT NULL COMMENT '狀態',

server?varchar(32) NOT NULL COMMENT '分支所在DB IP',

PRIMARY KEY (id),

KEY?unionkey?(xid,branch_id)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=211225994 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='事務日志表';

4.7.3.2 建表 user_money_a

CREATE TABLE?user_money_a?(

id?int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

money?int(11) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (id)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;

4.7.3.3 建表 user_money_b

CREATE TABLE?user_money_b?(

id?int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

money?int(11) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (id)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;

4.7.3.4 建表 orders

CREATE TABLE?orders?(

id?bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

user_id?varchar(255) NOT NULL,

product_id?int(11) NOT NULL,

number?int(11) NOT NULL,

gmt_create?timestamp NOT NULL,

PRIMARY KEY (id)

) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=351 DEFAULT CHARSET=utf8

4.7.3.5 建表 stock

CREATE TABLE?stock?(

product_id?int(11) NOT NULL,

price?float NOT NULL,

amount?int(11) NOT NULL,

PRIMARY KEY (product_id)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

from:?https://www.cnblogs.com/jiangyu666/p/8522547.html?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的微服务架构下分布式事务解决方案——阿里GTS的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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