分布式事务方案 – SAGA模式

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分布式事务方案 – SAGA模式

欢迎阅读 :clap:

本文目的是讲清楚 SAGA 这种分布式事务解决方案的实现思路,不包括具体实现代码,具体实现推荐使用阿里的Seata 框架。

内容包括:

  • 分布式事务问题描述

  • SAGA – Choreography 策略

  • SAGA – Orchestration 策略

补充:

常用的分布式事务解决方案还包括TCC、 可靠消息模式

1. 分布式事务问题描述

比如说电商系统中,用户下单了,后端需要调用:

  • 订单服务,创建订单

  • 库存服务,改商品的库存

  • 物流服务,创建物流单,准备发货

在分布式的微服务架构中,每个服务都会有自己独立的数据库,那么,这个下单的动作就涉及到了向多个数据库中写入数据。

因为不是在同一个数据库中,所以就不能依赖数据库的事务机制了,但是在业务逻辑中,这几个写库操作就应该是一个事务。

比如订单服务、库存服务中都写入成功了,但物流系统出现异常了,那么订单服务、库存服务就应该进行回滚,来保证整体数据的一致性。

如何在跨数据库的情况下实现事务呢?这就是分布式事务问题。

SAGA 就是一种老牌的分布式事务解决方案,已经有20来年了,其实现方式主要有两种:

  • Choreography

  • Orchestrator

下面介绍一下各自的实现思路。

2. SAGA – Choreography 策略

Choreography 是编舞的意思,就是把舞者之间的动作配合都编排好。

对应到分布式事务,就可以把各个服务理解为舞者,SAGA 的 Choreography 策略就是要定义好先执行哪个服务,根据执行结果再触发哪些服务的执行。

如上图,整体分布式事务处理流程为:

  1. 订单服务写自己的业务数据,并在数据库中 记录 一下订单的整体 状态 ,比如记为 “已下单”。

  2. 订单服务发布【订单创建成功】事件,库存服务会监听此事件。

  3. 库存服务收到事件通知后,写自己的业务数据,然后发布【库存修改成功】事件。

  4. 订单服务会监听此事件,收到事件通知后,修改订单状态,比如 “待发货”。

  5. 物流服务也会监听此事件,收到事件通知后,写自己的业务数据,然后发布【物流处理成功】。

  6. 订单服务会监听此事件,收到通知后,修改订单状态,改为 “已发货”。

这样,通过事件机制,各个服务之间完成协同配合,实现了分布式事务。

下面看异常情况的处理,比如物流服务异常了,如下图。

重点看异常处理流程:

  1. 物流服务会发布事件【物流处理异常】。

  2. 订单服务、库存服务都监听此事件,所以会收到物流异常的通知。图中(8)、(9)。

  3. 订单服务执行自己的回滚逻辑。图中(10)。

  4. 库存服务执行自己的回滚逻辑。图中(11)。

这样就实现了分布式事务的异常处理。

SAGA Choreography 策略是通过【事件机制】实现的,各个服务都定义好正常、异常的处理方法,然后监听目标事件,根据不同的事件来调用不同的处理方法。

此策略好处是实现简单,坏处是整体事件逻辑会比较复杂,比如有10个服务参与其中,那么整体事件订阅关系就会很凌乱。

3. SAGA – Orchestration

Orchestration 是乐队编排的意思。

对应到分布式事务,各个服务就是乐队中的各个演奏者,还需要一个【总指挥】,所以在 SAGA – Orchestration 策略中会单独创建一个此角色。

![image-20201111184654838](/Users/a/Library/Application Support/typora-user-images/image-20201111184654838.png)

如上图,正常处理流程:

  1. 订单服务写自己的业务数据

  2. 订单服务向总指挥报告自己完成了

  3. 总指挥向库存服务发送执行指令

  4. 库存服务写数据

  5. 库存服务报告自己完成了

  6. 总指挥向订单服务发送指令

  7. 订单服务更新订单状态

  8. 总指挥向物流服务发送指令

……

后面的就不细说,都是一个思路。

异常处理的思路也是一样的,还是假设物流服务异常了,那么它会向总指挥报告,总指挥就会向订单服务、库存服务发送回滚的指令。

所以 Orchestration 策略的重点在于总指挥,需要为其定义指挥手册,以便总指挥在不同的时刻向相应的服务发送对应的指令。

这个总指挥实际上是通过【状态机】来实现的。

此策略好处是服务之间没有关联了,整体结构清晰。坏处是都了一个总指挥的角色,增加了复杂度。

4. 小结

Choreography 策略是通过事件机制实现的,每个服务都监听自己所关心的事件,每个服务执行后会发送相应的事件,监听此事件的服务执行相应的处理逻辑。

Orchestration 是通过状态机来实现的整体控制,定义还整体的处理流程,不同状态下需要触发的动作。

目前 Orchestration 是主流的策略,阿里的 Seata 分布式事务框架中实现了此策略,有兴趣可以去了解下。

Happy Learning ヾ( ̄▽ ̄)Bye~Bye~

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