前言
建议学完该系列前篇【SpringCloud】商城项目拆分微服务各个组件学习
然后再来看本文
然后学习【RabbitMQ】交换机、队列、可靠性保证和延迟消息
在微服务远程调用的过程中，还存在几个问题需要解决。
首先是业务健壮性问题：
例如在之前的查询购物车列表业务中，购物车服务需要查询最新的商品信息，与购物车数据做对比，提醒用户。大家设想一下，如果商品服务查询时发生故障，查询购物车列表在调用商品服务时，是不是也会异常？从而导致购物车查询失败。但从业务角度来说，为了提升用户体验，即便是商品查询失败，购物车列表也应该正确展示出来，哪怕是不包含最新的商品信息。
还有级联失败问题：
还是查询购物车的业务，假如商品服务业务并发较高，占用过多Tomcat连接。可能会导致商品服务的所有接口响应时间增加，延迟变高，甚至是长时间阻塞直至查询失败。
此时查询购物车业务需要查询并等待商品查询结果，从而导致查询购物车列表业务的响应时间也变长，甚至也阻塞直至无法访问。而此时如果查询购物车的请求较多，可能导致购物车服务的Tomcat连接占用较多，所有接口的响应时间都会增加，整个服务性能很差， 甚至不可用。
依次类推，整个微服务群中与购物车服务、商品服务等有调用关系的服务可能都会出现问题，最终导致整个集群不可用。
这就是级联失败问题，或者叫雪崩问题。
还有跨服务的事务问题：
比如上篇文章提到过的下单业务，下单的过程中需要调用多个微服务：
- 商品服务：扣减库存
- 订单服务：保存订单
- 购物车服务：清理购物车
这些业务全部都是数据库的写操作，我们必须确保所有操作的同时成功或失败。但是这些操作在不同微服务，也就是不同的Tomcat，这样的情况如何确保事务特性呢？
本文内容会分成几部分：
- 微服务保护
- 服务保护方案
- 请求限流
- 隔离和熔断
- 分布式事务
- 初识分布式事务
- Seata
学习本文将掌握下面的能力：
- 知道雪崩问题产生原因及常见解决方案
- 能使用Sentinel实现服务保护
- 理解分布式事务产生的原因
- 能使用Seata解决分布式事务问题
- 理解AT模式基本原理
1.微服务保护
保证服务运行的健壮性，避免级联失败导致的雪崩问题，就属于微服务保护。这章我们就一起来学习一下微服务保护的常见方案以及对应的技术。
1.1.服务保护方案
微服务保护的方案有很多，比如：
- 请求限流
- 线程隔离
- 服务熔断
这些方案或多或少都会导致服务的体验上略有下降，比如请求限流，降低了并发上限；线程隔离，降低了可用资源数量；服务熔断，降低了服务的完整度，部分服务变的不可用或弱可用。因此这些方案都属于服务降级的方案。但通过这些方案，服务的健壮性得到了提升，
接下来，我们就逐一了解这些方案的原理。
1.1.1.请求限流
服务故障最重要原因，就是并发太高！解决了这个问题，就能避免大部分故障。当然，接口的并发不是一直很高，而是突发的。因此请求限流，就是限制或控制接口访问的并发流量，避免服务因流量激增而出现故障。
请求限流往往会有一个限流器，数量高低起伏的并发请求曲线，经过限流器就变的非常平稳。这就像是水电站的大坝，起到蓄水的作用，可以通过开关控制水流出的大小，让下游水流始终维持在一个平稳的量。
1.1.2.线程隔离
当一个业务接口响应时间长，而且并发高时，就可能耗尽服务器的线程资源，导致服务内的其它接口受到影响。所以我们必须把这种影响降低，或者缩减影响的范围。线程隔离正是解决这个问题的好办法。
线程隔离的思想来自轮船的舱壁模式：
轮船的船舱会被隔板分割为N个相互隔离的密闭舱，假如轮船触礁进水，只有损坏的部分密闭舱会进水，而其他舱由于相互隔离，并不会进水。这样就把进水控制在部分船体，避免了整个船舱进水而沉没。
为了避免某个接口故障或压力过大导致整个服务不可用，我们可以限定每个接口可以使用的资源范围，也就是将其“隔离”起来。
如图所示，我们给查询购物车业务限定可用线程数量上限为20，这样即便查询购物车的请求因为查询商品服务而出现故障，也不会导致服务器的线程资源被耗尽，不会影响到其它接口。
1.1.3.服务熔断
线程隔离虽然避免了雪崩问题，但故障服务（商品服务）依然会拖慢购物车服务（服务调用方）的接口响应速度。而且商品查询的故障依然会导致查询购物车功能出现故障，购物车业务也变的不可用了。
所以，我们要做两件事情：
- 编写服务降级逻辑：就是服务调用失败后的处理逻辑，根据业务场景，可以抛出异常，也可以返回友好提示或默认数据。
- 异常统计和熔断：统计服务提供方的异常比例，当比例过高表明该接口会影响到其它服务，应该拒绝调用该接口，而是直接走降级逻辑。
1.2.Sentinel
微服务保护的技术有很多，但在目前国内使用较多的还是Sentinel，所以接下来我们学习Sentinel的使用。
1.2.1.介绍和安装
Sentinel是阿里巴巴开源的一款服务保护框架，目前已经加入SpringCloudAlibaba中。官方网站：https://sentinelguard.io/zh-cn/
Sentinel 的使用可以分为两个部分:
- 核心库（Jar包）：不依赖任何框架/库，能够运行于 Java 8 及以上的版本的运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。在项目中引入依赖即可实现服务限流、隔离、熔断等功能。
- 控制台（Dashboard）：Dashboard 主要负责管理推送规则、监控、管理机器信息等。
为了方便监控微服务，我们先把Sentinel的控制台搭建出来。
1）下载jar包
下载地址：
https://github.com/alibaba/Sentinel/releases
2）运行
将jar包放在任意非中文、不包含特殊字符的目录下，重命名为sentinel-dashboard.jar：
然后运行如下命令启动控制台：
java -Dserver.port=8090 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8090 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar
其它启动时可配置参数可参考官方文档：
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%90%AF%E5%8A%A8%E9%85%8D%E7%BD%AE%E9%A1%B9
3）访问
访问http://localhost:8090页面，就可以看到sentinel的控制台了：
需要输入账号和密码，默认都是：sentinel
登录后，即可看到控制台，默认会监控sentinel-dashboard服务本身：
1.2.2.微服务整合
我们在cart-service模块中整合sentinel，连接sentinel-dashboard控制台，步骤如下：
1）引入sentinel依赖
<!--sentinel-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
2）配置控制台
修改application.yaml文件，添加下面内容：
spring:
cloud:
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8090
3）访问cart-service的任意端点
重启cart-service，然后访问查询购物车接口，sentinel的客户端就会将服务访问的信息提交到sentinel-dashboard控制台。并展示出统计信息：
点击簇点链路菜单，会看到下面的页面：
所谓簇点链路，就是单机调用链路，是一次请求进入服务后经过的每一个被Sentinel监控的资源。默认情况下，Sentinel会监控SpringMVC的每一个Endpoint（接口）。
因此，我们看到/carts这个接口路径就是其中一个簇点，我们可以对其进行限流、熔断、隔离等保护措施。
不过，需要注意的是，我们的SpringMVC接口是按照Restful风格设计，因此购物车的查询、删除、修改等接口全部都是/carts路径：
默认情况下Sentinel会把路径作为簇点资源的名称，无法区分路径相同但请求方式不同的接口，查询、删除、修改等都被识别为一个簇点资源，这显然是不合适的。
所以我们可以选择打开Sentinel的请求方式前缀，把请求方式 + 请求路径作为簇点资源名：
首先，在cart-service的application.yml中添加下面的配置：
spring:
cloud:
sentinel:
transport:
dashboard: localhost:8090
http-method-specify: true # 开启请求方式前缀
然后，重启服务，通过页面访问购物车的相关接口，可以看到sentinel控制台的簇点链路发生了变化：
1.3.请求限流
在簇点链路后面点击流控按钮，即可对其做限流配置：
在弹出的菜单中这样填写：
这样就把查询购物车列表这个簇点资源的流量限制在了每秒6个，也就是最大QPS为6.
我们利用Jemeter做限流测试，我们每秒发出10个请求：
最终监控结果如下：
可以看出GET:/carts这个接口的通过QPS稳定在6附近，而拒绝的QPS在4附近，符合我们的预期。
1.4.线程隔离
限流可以降低服务器压力，尽量减少因并发流量引起的服务故障的概率，但并不能完全避免服务故障。一旦某个服务出现故障，我们必须隔离对这个服务的调用，避免发生雪崩。
比如，查询购物车的时候需要查询商品，为了避免因商品服务出现故障导致购物车服务级联失败，我们可以把购物车业务中查询商品的部分隔离起来，限制可用的线程资源：
这样，即便商品服务出现故障，最多导致查询购物车业务故障，并且可用的线程资源也被限定在一定范围，不会导致整个购物车服务崩溃。
所以，我们要对查询商品的FeignClient接口做线程隔离。
1.4.1.OpenFeign整合Sentinel
修改cart-service模块的application.yml文件，开启Feign的sentinel功能：
feign:
sentinel:
enabled: true # 开启feign对sentinel的支持
然后重启cart-service服务，可以看到查询商品的FeignClient自动变成了一个簇点资源：
1.4.2.配置线程隔离
接下来，点击查询商品的FeignClient对应的簇点资源后面的流控按钮：
在弹出的表单中填写下面内容：
注意，这里勾选的是并发线程数限制，也就是说这个查询功能最多使用5个线程，而不是5QPS。如果查询商品的接口每秒处理2个请求，则5个线程的实际QPS在10左右，而超出的请求自然会被拒绝。
我们利用Jemeter测试，每秒发送100个请求：
最终测试结果如下：
进入查询购物车的请求每秒大概在100，而在查询商品时却只剩下每秒10左右，符合我们的预期。
此时如果我们通过页面访问购物车的其它接口，例如添加购物车、修改购物车商品数量，发现不受影响：
响应时间非常短，这就证明线程隔离起到了作用，尽管查询购物车这个接口并发很高，但是它能使用的线程资源被限制了，因此不会影响到其它接口。
1.5.服务熔断
在上节，我们利用线程隔离对查询购物车业务进行隔离，保护了购物车服务的其它接口。由于查询商品的功能耗时较高（我们模拟了500毫秒延时），再加上线程隔离限定了线程数为5，导致接口吞吐能力有限，最终QPS只有10左右。这就导致了几个问题：
第一，超出的QPS上限的请求就只能抛出异常，从而导致购物车的查询失败。但从业务角度来说，即便没有查询到最新的商品信息，购物车也应该展示给用户，用户体验更好。也就是给查询失败设置一个降级处理逻辑。
第二，由于查询商品的延迟较高（模拟的500ms），从而导致查询购物车的响应时间也变的很长。这样不仅拖慢了购物车服务，消耗了购物车服务的更多资源，而且用户体验也很差。对于商品服务这种不太健康的接口，我们应该直接停止调用，直接走降级逻辑，避免影响到当前服务。也就是将商品查询接口熔断。
1.5.1.编写降级逻辑
触发限流或熔断后的请求不一定要直接报错，也可以返回一些默认数据或者友好提示，用户体验会更好。
给FeignClient编写失败后的降级逻辑有两种方式：
- 方式一：FallbackClass，无法对远程调用的异常做处理
- 方式二：FallbackFactory，可以对远程调用的异常做处理，我们一般选择这种方式。
这里我们演示方式二的失败降级处理。
步骤一：在hm-api模块中给ItemClient定义降级处理类，实现FallbackFactory：
代码如下：
package com.hmall.api.client.fallback;
import com.hmall.api.client.ItemClient;
import com.hmall.api.dto.ItemDTO;
import com.hmall.api.dto.OrderDetailDTO;
import com.hmall.common.exception.BizIllegalException;
import com.hmall.common.utils.CollUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.cloud.openfeign.FallbackFactory;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
@Slf4j
public class ItemClientFallback implements FallbackFactory<ItemClient> {
@Override
public ItemClient create(Throwable cause) {
return new ItemClient() {
@Override
public List<ItemDTO> queryItemByIds(Collection<Long> ids) {
log.error("远程调用ItemClient#queryItemByIds方法出现异常，参数：{}", ids, cause);
// 查询购物车允许失败，查询失败，返回空集合
return CollUtils.emptyList();
}
@Override
public void deductStock(List<OrderDetailDTO> items) {
// 库存扣减业务需要触发事务回滚，查询失败，抛出异常
throw new BizIllegalException(cause);
}
};
}
}
步骤二：在hm-api模块中的com.hmall.api.config.DefaultFeignConfig类中将ItemClientFallback注册为一个Bean：
步骤三：在hm-api模块中的ItemClient接口中使用ItemClientFallbackFactory：
重启后，再次测试，发现被限流的请求不再报错，走了降级逻辑：
但是未被限流的请求延时依然很高：
导致最终的平均响应时间较长。
1.5.2.服务熔断
查询商品的RT较高（模拟的500ms），从而导致查询购物车的RT也变的很长。这样不仅拖慢了购物车服务，消耗了购物车服务的更多资源，而且用户体验也很差。
对于商品服务这种不太健康的接口，我们应该停止调用，直接走降级逻辑，避免影响到当前服务。也就是将商品查询接口熔断。当商品服务接口恢复正常后，再允许调用。这其实就是断路器的工作模式了。
Sentinel中的断路器不仅可以统计某个接口的慢请求比例，还可以统计异常请求比例。当这些比例超出阈值时，就会熔断该接口，即拦截访问该接口的一切请求，降级处理；当该接口恢复正常时，再放行对于该接口的请求。
断路器的工作状态切换有一个状态机来控制：
状态机包括三个状态：
- closed：关闭状态，断路器放行所有请求，并开始统计异常比例、慢请求比例。超过阈值则切换到open状态
- open：打开状态，服务调用被熔断，访问被熔断服务的请求会被拒绝，快速失败，直接走降级逻辑。Open状态持续一段时间后会进入half-open状态
- half-open：半开状态，放行一次请求，根据执行结果来判断接下来的操作。
- 请求成功：则切换到closed状态
- 请求失败：则切换到open状态
我们可以在控制台通过点击簇点后的熔断按钮来配置熔断策略：
在弹出的表格中这样填写：
这种是按照慢调用比例来做熔断，上述配置的含义是：
- RT超过200毫秒的请求调用就是慢调用
- 统计最近1000ms内的最少5次请求，如果慢调用比例不低于即高于0.5，则触发熔断
- 熔断持续时长20s
配置完成后，再次利用Jemeter测试，可以发现：
在一开始一段时间是允许访问的，后来触发熔断后，查询商品服务的接口通过QPS直接为0，所有请求都被熔断了。而查询购物车的本身并没有受到影响。
此时整个购物车查询服务的平均RT影响不大：
1.6 Sentinel持久化配置
使用nacos拉取
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%99%E6%89%A9%E5%B1%95
将熔断规则持久化，因为sentinel重启规则就没了
第一步：导入依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.csp</groupId>
<artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
<version>1.8.6</version>
</dependency>
第二步：在nacos创建配置文件
第三步 ：拉取
重启 发现该规则还在
在控制台修改完配置，不会写回nacos中
2.分布式事务
首先我们看看项目中的下单业务整体流程：
由于订单、购物车、商品分别在三个不同的微服务，而每个微服务都有自己独立的数据库，因此下单过程中就会跨多个数据库完成业务。而每个微服务都会执行自己的本地事务：
- 交易服务：下单事务
- 购物车服务：清理购物车事务
- 库存服务：扣减库存事务
整个业务中，各个本地事务是有关联的。因此每个微服务的本地事务，也可以称为分支事务。多个有关联的分支事务一起就组成了全局事务。我们必须保证整个全局事务同时成功或失败。
我们知道每一个分支事务就是传统的单体事务，都可以满足ACID特性，但全局事务跨越多个服务、多个数据库，是否还能满足呢？
我们来做一个测试，先进入购物车页面：
目前有4个购物车，然结算下单，进入订单结算页面：
然后将购物车中某个商品的库存修改为0：
然后，提交订单，最终因库存不足导致下单失败：
然后我们去查看购物车列表，发现购物车数据依然被清空了，并未回滚：
事务并未遵循ACID的原则，归其原因就是参与事务的多个子业务在不同的微服务，跨越了不同的数据库。虽然每个单独的业务都能在本地遵循ACID，但是它们互相之间没有感知，不知道有人失败了，无法保证最终结果的统一，也就无法遵循ACID的事务特性了。
这就是分布式事务问题，出现以下情况之一就可能产生分布式事务问题：
- 业务跨多个服务实现
- 业务跨多个数据源实现
接下来这一章我们就一起来研究下如何解决分布式事务问题。
2.1.认识Seata
解决分布式事务的方案有很多，但实现起来都比较复杂，因此我们一般会使用开源的框架来解决分布式事务问题。在众多的开源分布式事务框架中，功能最完善、使用最多的就是阿里巴巴在2019年开源的Seata了。
https://seata.io/zh-cn/docs/overview/what-is-seata.html
其实分布式事务产生的一个重要原因，就是参与事务的多个分支事务互相无感知，不知道彼此的执行状态。因此解决分布式事务的思想非常简单：
就是找一个统一的事务协调者，与多个分支事务通信，检测每个分支事务的执行状态，保证全局事务下的每一个分支事务同时成功或失败即可。大多数的分布式事务框架都是基于这个理论来实现的。
Seata也不例外，在Seata的事务管理中有三个重要的角色：
- TC (Transaction Coordinator) - 事务协调者：维护全局和分支事务的状态，协调全局事务提交或回滚。
- 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。
- RM (Resource Manager) - 资源管理器：管理分支事务，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。
Seata的工作架构如图所示：
其中，TM和RM可以理解为Seata的客户端部分，引入到参与事务的微服务依赖中即可。将来TM和RM就会协助微服务，实现本地分支事务与TC之间交互，实现事务的提交或回滚。
而TC服务则是事务协调中心，是一个独立的微服务，需要单独部署。
2.2.部署TC服务
2.2.1.准备数据库表
Seata支持多种存储模式，但考虑到持久化的需要，我们一般选择基于数据库存储。执行提供的《seata-tc.sql》，导入数据库表：
2.2.2.准备配置文件
资料准备了一个seata目录，其中包含了seata运行时所需要的配置文件：
其中包含中文注释，大家可以自行阅读。
我们将整个seata文件夹拷贝到虚拟机的/root目录：
2.2.3.Docker部署
在虚拟机的/root目录执行下面的命令：
docker run --name seata \
-p 8099:8099 \
-p 7099:7099 \
-e SEATA_IP=192.168.150.101 \
-v ./seata:/seata-server/resources \
--privileged=true \
--network hmall \
-d \
seataio/seata-server:1.5.2
如果镜像下载困难，也可以把资料提供的镜像上传到虚拟机并加载：
2.3.微服务集成Seata
参与分布式事务的每一个微服务都需要集成Seata，我们以trade-service为例。
2.3.1.引入依赖
为了方便各个微服务集成seata，我们需要把seata配置共享到nacos，因此trade-service模块不仅仅要引入seata依赖，还要引入nacos依赖:
<!--统一配置管理-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
</dependency>
<!--读取bootstrap文件-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-bootstrap</artifactId>
</dependency>
<!--seata-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
</dependency>
<!--sentinel-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
2.3.2.改造配置
首先在nacos上添加一个共享的seata配置，命名为shared-seata.yaml：
内容如下：
seata:
registry: # TC服务注册中心的配置，微服务根据这些信息去注册中心获取tc服务地址
type: nacos # 注册中心类型 nacos
nacos:
server-addr: 192.168.150.101:8848 # nacos地址
namespace: "" # namespace，默认为空
group: DEFAULT_GROUP # 分组，默认是DEFAULT_GROUP
application: seata-server # seata服务名称
username: nacos
password: nacos
tx-service-group: hmall # 事务组名称
service:
vgroup-mapping: # 事务组与tc集群的映射关系
hmall: "default"
然后，改造trade-service模块，添加bootstrap.yaml：
内容如下:
spring:
application:
name: trade-service # 服务名称
profiles:
active: dev
cloud:
nacos:
server-addr: 192.168.150.101 # nacos地址
config:
file-extension: yaml # 文件后缀名
shared-configs: # 共享配置
- dataId: shared-jdbc.yaml # 共享mybatis配置
- dataId: shared-log.yaml # 共享日志配置
- dataId: shared-swagger.yaml # 共享日志配置
- dataId: shared-seata.yaml # 共享seata配置
可以看到这里加载了共享的seata配置。
然后改造application.yaml文件，内容如下：
server:
port: 8085
feign:
okhttp:
enabled: true # 开启OKHttp连接池支持
sentinel:
enabled: true # 开启Feign对Sentinel的整合
hm:
swagger:
title: 交易服务接口文档
package: com.hmall.trade.controller
db:
database: hm-trade
参考上述办法分别改造hm-cart和hm-item两个微服务模块。
2.3.3.添加数据库表
seata的客户端在解决分布式事务的时候需要记录一些中间数据，保存在数据库中。因此我们要先准备一个这样的表。
将资料的seata-at.sql分别文件导入hm-trade、hm-cart、hm-item三个数据库中：
结果：
OK，至此为止，微服务整合的工作就完成了。可以参考上述方式对hm-item和hm-cart模块完成整合改造。
2.3.4.测试
接下来就是测试的分布式事务的时候了。
我们找到trade-service模块下的com.hmall.trade.service.impl.OrderServiceImpl类中的createOrder方法，也就是下单业务方法。
将其上的@Transactional注解改为Seata提供的@GlobalTransactional：
@GlobalTransactional注解就是在标记事务的起点，将来TM就会基于这个方法判断全局事务范围，初始化全局事务。
我们重启trade-service、item-service、cart-service三个服务。再次测试，发现分布式事务的问题解决了！
那么，Seata是如何解决分布式事务的呢？
2.4.XA模式
Seata支持四种不同的分布式事务解决方案：
- XA
- TCC
- AT
- SAGA
这里我们以XA模式和AT模式来给大家讲解其实现原理。
XA 规范 是X/Open组织定义的分布式事务处理（DTP，Distributed Transaction Processing）标准，XA 规范 描述了全局的TM与局部的RM之间的接口，几乎所有主流的数据库都对 XA 规范 提供了支持。
2.4.1.两阶段提交
A是规范，目前主流数据库都实现了这种规范，实现的原理都是基于两阶段提交。
正常情况：
异常情况：
一阶段：
- 事务协调者通知每个事务参与者执行本地事务
- 本地事务执行完成后报告事务执行状态给事务协调者，此时事务不提交，继续持有数据库锁
二阶段：
- 事务协调者基于一阶段的报告来判断下一步操作
- 如果一阶段都成功，则通知所有事务参与者，提交事务
- 如果一阶段任意一个参与者失败，则通知所有事务参与者回滚事务
2.4.2.Seata的XA模型
Seata对原始的XA模式做了简单的封装和改造，以适应自己的事务模型，基本架构如图：
RM一阶段的工作：
- 注册分支事务到TC
- 执行分支业务sql但不提交
- 报告执行状态到TC
TC二阶段的工作：
- TC检测各分支事务执行状态
- 如果都成功，通知所有RM提交事务
- 如果有失败，通知所有RM回滚事务
RM二阶段的工作：
- 接收TC指令，提交或回滚事务
1.开启XA模式可以放到nacos中
2.4.3.优缺点
XA模式的优点是什么？
- 事务的强一致性，满足ACID原则
- 常用数据库都支持，实现简单，并且没有代码侵入
XA模式的缺点是什么？
- 因为一阶段需要锁定数据库资源，等待二阶段结束才释放，性能较差
- 依赖关系型数据库实现事务
2.5.AT模式
AT模式同样是分阶段提交的事务模型，不过缺弥补了XA模型中资源锁定周期过长的缺陷。
2.5.1.Seata的AT模型
基本流程图：
阶段一RM的工作：
- 注册分支事务
- 记录undo-log（数据快照）
- 执行业务sql并提交
- 报告事务状态
阶段二提交时RM的工作：
- 删除undo-log即可
阶段二回滚时RM的工作：
- 根据undo-log恢复数据到更新前
2.5.2.流程梳理
我们用一个真实的业务来梳理下AT模式的原理。
比如，现在有一个数据库表，记录用户余额：
| id | money |
|---|---|
| 1 | 100 |
其中一个分支业务要执行的SQL为：
update tb_account set money = money - 10 where id = 1
AT模式下，当前分支事务执行流程如下：
一阶段：
- TM发起并注册全局事务到TC
- TM调用分支事务
- 分支事务准备执行业务SQL
- RM拦截业务SQL，根据where条件查询原始数据，形成快照。
{
"id": 1, "money": 100
}
- RM执行业务SQL，提交本地事务，释放数据库锁。此时 money = 90
- RM报告本地事务状态给TC
二阶段：
- TM通知TC事务结束
- TC检查分支事务状态
a. 如果都成功，则立即删除快照
b. 如果有分支事务失败，需要回滚。读取快照数据（{“id”: 1, “money”: 100}），将快照恢复到数据库。此时数据库再次恢复为100
流程图：
默认就是AT模式,不用改配置文件
2.5.3.AT与XA的区别
简述AT模式与XA模式最大的区别是什么？
- XA模式一阶段不提交事务，锁定资源；AT模式一阶段直接提交，不锁定资源。
- XA模式依赖数据库机制实现回滚；AT模式利用数据快照实现数据回滚。
- XA模式强一致；AT模式最终一致
可见，AT模式使用起来更加简单，无业务侵入，性能更好。因此企业90%的分布式事务都可以用AT模式来解决。
seata默认就是AT模式,不用改配置文件
3.练习
3.1.编写降级逻辑
给黑马商城中现有的FeignClient都编写对应的降级逻辑，并且改造项目中每一个微服务，将OpenFeign与Sentinel整合。
3.2.解决分布式事务
除了下单业务以外，用户如果选择余额支付，前端会将请求发送到pay-service模块。而这个模块要做三件事情：
- 直接从user-service模块调用接口，扣除余额付款
- 更新本地（pay-service）交易流水表状态
- 通知交易服务（trade-service）更新其中的业务订单状态
流程如图：
显然，这里也存在分布式事务问题。
对应的页面如下：
当我们提交订单成功后，进入支付页面，选择余额支付，输入密码后点击确认支付即可。
前端会提交支付请求，业务接口的入口在com.hmall.pay.controller.PayController类的tryPayOrderByBalance方法：
对应的service方法如下：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-822102.html
@Override
@Transactional
public void tryPayOrderByBalance(PayOrderDTO payOrderDTO) {
// 1.查询支付单
PayOrder po = getById(payOrderDTO.getId());
// 2.判断状态
if(!PayStatus.WAIT_BUYER_PAY.equalsValue(po.getStatus())){
// 订单不是未支付，状态异常
throw new BizIllegalException("交易已支付或关闭！");
}
// 3.尝试扣减余额
userClient.deductMoney(payOrderDTO.getPw(), po.getAmount());
// 4.修改支付单状态
boolean success = markPayOrderSuccess(payOrderDTO.getId(), LocalDateTime.now());
if (!success) {
throw new BizIllegalException("交易已支付或关闭！");
}
// 5.修改订单状态
tradeClient.markOrderPaySuccess(po.getBizOrderNo());
}
利用seata解决这里的分布式事务问题，并思考这个业务实现有没有什么值得改进的地方文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-822102.html
到了这里，关于【SpringCloud】微服务保护(Sentinel)和分布式事务(Seata)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
