1.阿里开源分布式事务框架seata落地实践
2.springcloud+eureka整合阿里seata-saga模式
3.阿里一面 五问 @Transactional
4.RabbitMQ消息丢失、阿里阿里积压如何处理（阿里二面）
5.阿里tcc是事务事务什么意思？
6.分布式事务，阿里为什么钟爱TCC

阿里开源分布式事务框架seata落地实践

       seata是源码阿里巴巴研发的分布式事务框架，提供AT、巴巴TCC、开源框架SAGA和XA事务模式。阿里阿里aurora协议源码本文以物流后台服务为例，事务事务介绍了seata框架的源码落地实践，包括遇到的巴巴问题与解决方案。有道精品课教务系统采用springcloud构建分布式集群服务，开源框架存在分布式事务需求。阿里阿里seata框架能实现全局事务，事务事务并满足业务需求，源码灵活兼容多种事务模式，巴巴确保数据强一致性。开源框架物流业务案例展示了seata框架落地过程及问题解决办法，供读者学习讨论。

       物流业务案例中，seata框架由三个组件构成：全局事务状态维护、全局事务范围定义及分支事务管理。seata服务端部署采用解压并执行bin/seata-server.sh启动，配置文件registry.conf与file.conf决定注册中心和配置信息获取方式。使用consul做注册中心，需在registry.conf中修改配置。需确保global_table、branch_table和lock_table在数据库中预建。

       客户端配置包括引入seata组件、配置file.conf和registry.conf文件，并在application.yml添加seata配置。此外，替换项目数据源以完成客户端配置。分布式事务分为AT和TCC模式，分别基于本地ACID事务和自定义分支事务管理。TCC模式需定义服务接口和上下文，实现分支事务逻辑。

       在实际部署中，常遇到client TM/RM注册TC失败问题，八戒智慧农场小程序源码需确保seata项目正确部署到线上环境。高可用部署依赖注册中心模式，需将file.conf信息存至consul。解决namespace支持问题，需修改源码中的Configuration和RegistryProvider接口实现类。全局日志插入问题需调整seata数据源连接部分代码。

       利用SPI机制实现自定义组件，seata提供SPI服务发现机制，允许在服务间通过接口调用服务，避免耦合。通过修改ConsulRegistryProvider类并更新META-INF/services目录，可替换seata实现类。为简化配置，可将自定义实现类和公共client配置封装到common-seata工具包中。

       物流场景中，通过引入common-seata工具包，实现基于TCC的全局事务链路。当执行成功，可在server端查看日志；若执行失败，进行回滚以删除生成的单据。

       本文总结了seata框架部署与使用的关键步骤和技术细节，针对项目落地遇到的技术问题提供了解决方案。后续文章将继续深入seata实现分布式事务的核心原理和技术细节。文章由有道技术团队邓新伟撰写，已获作者授权。

springcloud+eureka整合阿里seata-saga模式

       分布式事务saga模式的理论基础来源于Hector与Kenneth在年发表的论文，其核心在于当分布式事务中的一个节点失败后，通过状态机对整个事务从前到后进行重试，或从后往前进行补偿，以确保事务的最终一致性。

       saga模式广泛应用于复杂业务流程场景，尤其当某些服务无法提供TCC模式的接口或者实现AT模式的自动补偿机制时。

       阿里巴巴的Seata中间件采用状态机实现saga模式，通过定义状态图和生成JSON状态语言文件来指导服务调用流程，其中状态图的节点可以是服务节点或补偿节点。在出现异常时，湖南打疫苗会记录溯源码吗状态机引擎负责从成功调用的服务开始，从前向后或从后向前执行补偿逻辑，补偿逻辑由服务自身实现。

       以电商网站购买商品为例，当用户下单时，系统首先在订单服务中保存订单，随后调用账户服务扣减金额，并调用库存服务扣减库存。若过程中某一步失败，则从后向前依次执行补偿操作，此过程由状态机驱动。

       配置状态机包括创建SQL表以存储流程状态，定义状态机的JSON文件以描述流程图中的节点，包含6个ServiceTask，分别对应下单、扣减账户和库存以及补偿机制。定义CompensationTrigger在异常情况下触发补偿事件。对于每一个节点，定义其类型、触发方法、回滚事件对应的ServiceTask、流程节点、输入/输出参数和异常处理。

       订单服务是集成服务，负责调用账户服务和库存服务实现业务逻辑。在OrderServiceImpl中启动状态机，保存订单时使用OrderSaveImpl对应JSON文件中的orderSave，并在出现异常时回滚至deleteOrder。调用账户服务和库存服务时，使用feign实现，补偿逻辑分别对应CompensateDecrease。

       库存服务和账户服务类似，提供HTTP接口，包括扣减库存和补偿扣减库存的方法。账户服务的实现逻辑与库存服务相仿，不在代码中详细展示。易语言取出中间文本源码

       进行实验时，各服务拥有独立数据库，无需贴SQL代码。实验开始前，确保订单表为空，账户和库存表已有数据。在成功下单后，账户表和库存表更新。若修改库存服务的decrease方法，导致下单过程中抛出异常，系统将依次执行补偿操作，确保最终事务一致性，表数据保持不变。

       Seata中的saga模式适用于复杂流程或长事务场景，但引入状态机增加了复杂性，需要开发者定义流程和补偿机制，确保回滚失败时能够有效控制整个事务。

阿里一面 五问 @Transactional

       阿里一面深入解析@Transactional：事务管理的关键注解

       1. 作用范围：@Transactional 注解能用于方法级别，用于标记哪些方法需要事务管理，尤其在多数据源场景下，指定事务管理器至关重要。

       2. 属性详解：

        - rollbackFor：定义可导致事务回滚的异常类，如定义了ServletException，将回滚所有匹配javax.servlet.ServletException及其子类的事务。

        - rollbackForClassName：类似rollbackFor，允许通过异常名称来指定回滚规则，但不支持通配符。

        - Propagation：设置事务传播行为，如REQUIRED表示在需要时才启动新事务，而readOnly则用于标记只读事务，可进行优化。

        - timeout：设置事务超时时间，仅在Propagation.REQUIRED或REQUIRES_NEW中起作用。

        - isolation：控制事务隔离级别，如READ_COMMITTED和ERIZABLE，有助于保证数据一致性。通达信阶段自动画框源码

       3. 注解失效情况：

        - 方法权限限制（非public）：事务无效。

        - 非公共方法被调用：@Transactional注解失效，因AOP代理机制。

        - 不同线程调用：不在同一事务中，可能导致事务失效。

       4. 何时开启事务：

        - 在带有@Transactional的代码执行到操作数据库的第一个语句时，事务才会启动。

        - 通过源码debug观察DataSourceTransactionManager的doBegin方法实现。

       5. 事务使用策略：

        - @Transactional 提供了便捷的事务控制，但需注意其失效场景和粒度问题。

        - 为避免不必要的影响，可根据具体业务场景选择手动控制事务的开启和关闭。

        - 总结：@Transactional不是万能的，应根据实际情况灵活运用，并遵循事务管理规范。

RabbitMQ消息丢失、积压如何处理（阿里二面）

       面对消息积压问题，业务系统常会遇到消息生产速度过快，导致消息队列堆积，服务器内存消耗殆尽，影响RabbitMQ处理能力的情况。解决此类问题，主要通过以下几个途径。

       一种实现柔性事务的方法是结合可靠消息与最终一致性解决方案，通过配置消息确认机制（生产者、消费者）以及手动确认机制来确保消息传输的可靠性。在消息确认机制中，生产者或消费者完成消息处理后，向RabbitMQ发送确认信号，RabbitMQ接收到确认信号后，才会删除消息，否则消息将一直保留直至确认。

       RabbitMQ提供事务机制来确保消息的%传递，通过回滚操作记录日志并重新发送消息，然而该操作效率较低，性能下降约倍。相较于事务，Confirm机制提供了更高的效率。Confirm机制允许消息在到达交换机后进行确认，确保消息可以被正确分发至指定队列。

       进一步优化Confirm机制，可以采用批量Confirm和异步Confirm方法。批量Confirm允许一次处理多个消息确认，提高确认效率。异步Confirm则允许在消息到达交换机后立即进行确认，但确认结果异步返回，提升系统响应速度。

       在业务环境中，消息积压处理还需关注消息丢失问题。通过Return机制监听消息是否从交换机到达指定队列，确保消息完整传递。Return机制虽然无法保证消息到达队列，但可以确认消息是否被正确分发，有助于监控消息传输过程。

       面对消息丢失或积压，应采取以下策略：

       1. 异常处理：在消息发送前加入异常处理逻辑，确保消息发送过程的稳定性。

       2. 数据持久化：将消息存储在数据库中，定期重新发送失败的消息，保证消息不丢失。

       3. 交换机确认：使用生产者确认机制（Confirm, Return）确保消息成功送达队列。

       4. 手动ACK：开启手动ACK模式，只有在消费者成功处理消息后，系统才会移除消息，避免消息重复处理或丢失。

阿里tcc是什么意思？

       阿里TCC是阿里巴巴集团提出的一种分布式事务解决方案。TCC是“Try-Confirm-Cancel”（尝试-确认-取消）的缩写。它的核心思想是将一个大的分布式事务拆分成多个小的本地事务，然后在每个本地事务中实现TCC流程，最终确保整个分布式事务的一致性和可靠性。阿里TCC采用偏向悲观锁的方式实现分布式事务，避免了大规模锁竞争问题，提高了系统的并发性和性能。

       阿里TCC已经在阿里巴巴集团的实际生产环境中得到了广泛应用。在搜索业务、推荐业务、广告业务等多个领域中，都有阿里TCC的身影。值得一提的是，阿里TCC在支付宝的交易流程中得到了广泛的应用，稳定性和性能得到了显著提升。此外，不少第三方企业也开始采用阿里TCC来解决分布式事务问题。

       随着互联网技术的不断发展，分布式架构的应用场景越来越广泛，分布式事务的实现也变得越来越困难。而阿里TCC作为一种领先的分布式事务解决方案，具有很高的市场前景。阿里巴巴集团也在不断完善和升级阿里TCC的功能和性能，不断提高其可靠性和易用性。可以预见的是，阿里TCC在未来的分布式领域中将发挥越来越重要的作用。

分布式事务，阿里为什么钟爱TCC

       分布式事务的实现方式中，TCC（Try-Confirm-Cancel）模式较为知名，然而，这一模式在实际应用中存在诸多考量因素。此前，我曾撰写文章阐述了TCC模式的多方面缺点，并在事后删除了文章，原因是一位来自阿里巴巴的大佬通过加好友的方式指出了我对该模式观点的不准确之处。

       对于分布式事务，TCC模式通过将事务分为尝试（try）、确认（commit）和取消（cancel）三个阶段来管理，旨在确保在所有分支事务成功后才进行全局提交，或在任一分支事务失败时回滚整个事务。以电商系统为例，包含订单、库存和账户服务，客户购买商品的流程涉及这三个服务的原子操作。

       在尝试阶段，各个服务作为分布式事务的分支，需要执行本地事务的提交，同时转为中间态以保持资源的预留状态。例如，订单服务增加订单，库存服务冻结库存，账户服务冻结金额。这个过程中，服务必须在尝试阶段处理本地事务的提交，而提交的资源则转为中间态，即暂不完成全局事务提交。

       确认阶段，数据从中间态转为最终态，比如账户金额从中间账户转移至最终账户。而取消阶段与确认阶段类似，涉及资源的回滚，如订单金额从中间账户退还给客户账户。

       然而，TCC模式也存在一些问题和挑战。例如，如果在尝试阶段不提交本地事务，可能导致后续事务冲突，导致数据不一致。另外，代码实现时若尝试持有连接，虽然符合TCC的思想，但实践中不可行，因此被视为问题代码。

       在处理问题代码时，需要注意解决如空回滚、幂等性、悬挂事务和业务代码侵入等问题。例如，通过记录事务控制表来处理空回滚，以确保事务状态的正确性和幂等性。同时，为了避免悬挂事务，可以在取消方法中记录事务回滚记录，以判断是否已执行过回滚操作。为解决业务代码侵入问题，优化TCC模式以减少对业务代码的直接干扰。

       性能优化方面，阿里巴巴在TCC模式上进行了优化，包括异步提交和同库模式。异步提交策略允许在尝试阶段后，将确认和取消阶段异步执行，从而显著提升性能，但需注意短暂的数据不一致问题。同库模式则通过本地记录事务状态和优化通信模型，减少RPC调用次数，进一步提高性能。

       总的来说，TCC模式虽存在一些问题，但通过优化和解决方案，其在分布式事务管理中仍具有一定的实用价值。阿里巴巴等大公司在TCC模式上进行的优化，例如异步提交和同库模式，显著提高了性能，使得TCC在实际应用中更具吸引力。

实战！阿里神器 Seata 实现 TCC 模式解决分布式事务

       本文详细介绍Seata如何实现TCC事务模式，TCC模式的核心思想是通过Try、Confirm和Cancel三个阶段实现业务逻辑的完整性和一致性。以电商下单为例，解析TCC模式的两个关键阶段。首先，Try阶段用于预留资源，如扣减库存和创建订单；然后，根据Try阶段的执行结果，执行Confirm或Cancel阶段，确保资源的操作一致性。TCC模式分为通用型、异步确保型和补偿型三种类型，每种类型适用于不同的业务场景。落地实现时，需关注TCC模式的三个异常：空回滚、幂等性问题和悬挂现象，并提出解决策略。

       Seata整合TCC模式实现时，主要关注关键代码实现，包括TCC接口定义、接口实现及如何防止TCC模型的三个异常。通过使用幂等工具类和事务日志表，有效地解决了幂等、空回滚和悬挂问题。实现过程包括了尝试、确认和取消操作的详细代码示例，以及如何在主业务事务发起方中调用TCC方法。通过配置Seata事务组，实现全局事务的管理。整个实现过程简洁高效，适用于性能要求较高的场景。

       对于有兴趣深入学习TCC事务模式和Seata整合的读者，建议下载源码进行实践，体验从理论到实践的全过程。