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深度剖析一站式分布式事务方案Seata(Fescar)-Server

1.关于Seata

再前不久,我写了一篇关于分布式事务中间件Fescar的解析,没过几天Fescar团队对其进行了品牌升级,取名为Seata(Simpe Extensible Autonomous Transcaction Architecture),而以前的Fescar的英文全称为Fast & EaSy Commit And Rollback。可以看见Fescar从名字上来看更加局限于Commit和Rollback,而新的品牌名字Seata旨在打造一套一站式分布式事务解决方案。更换名字之后,我对其未来的发展更有信心。

这里先大概回忆一下Seata的整个过程模型:

  • TM:事务的发起者。用来告诉TC,全局事务的开始,提交,回滚。
  • RM:具体的事务资源,每一个RM都会作为一个分支事务注册在TC。
  • TC:事务的协调者。也可以看做是Fescar-servr,用于接收我们的事务的注册,提交和回滚。

在之前的文章中对整个角色有个大体的介绍,在这篇文章中我将重点介绍其中的核心角色TC,也就是事务协调器。

2.Transcation Coordinator

为什么之前一直强调TC是核心呢?那因为TC这个角色就好像上帝一样,管控着云云众生的RM和TM。如果TC一旦不好使,那么RM和TM一旦出现小问题,那必定会乱的一塌糊涂。所以要想了解Seata,那么必须要了解他的TC。

那么一个优秀的事务协调者应该具备哪些能力呢?我觉得应该有以下几个:

  • 正确的协调:能正确的协调RM和TM接下来应该做什么,做错了应该怎么办,做对了应该怎么办。
  • 高可用: 事务协调器在分布式事务中很重要,如果不能保证高可用,那么他也没有存在的必要了。
  • 高性能:事务协调器的性能一定要高,如果事务协调器性能有瓶颈那么他所管理的RM和TM那么会经常遇到超时,从而引起回滚频繁。
  • 高扩展性:这个特点是属于代码层面的,如果是一个优秀的框架,那么需要给使用方很多自定义扩展,比如服务注册/发现,读取配置等等。

下面我也将逐步阐述Seata是如何做到上面四点。

2.1 Seata-Server的设计

Seata-Server整体的模块图如上所示:

  • Coordinator Core: 在最下面的模块是事务协调器核心代码,主要用来处理事务协调的逻辑,如是否commit,rollback等协调活动。
  • Store:存储模块,用来将我们的数据持久化,防止重启或者宕机数据丢失。
  • Discover: 服务注册/发现模块,用于将Server地址暴露给我们Client。
  • Config: 用来存储和查找我们服务端的配置。
  • Lock: 锁模块,用于给Seata提供全局锁的功能。
  • Rpc:用于和其他端通信。
  • HA-Cluster:高可用集群,目前还没开源。为Seata提供可靠的高可用功能。

2.2 Discover

首先来讲讲比较基础的Discover模块,又称服务注册/发现模块。我们将Seata-Sever启动之后,需要将自己的地址暴露给其他使用者,那么就需要我们这个模块帮忙。

这个模块有个核心接口RegistryService,如上图所示:

  • register:服务端使用,进行服务注册。
  • unregister:服务端使用,一般在JVM关闭钩子,ShutdownHook中调用。
  • subscribe:客户端使用,注册监听事件,用来监听地址的变化。
  • unsubscribe:客户端使用,取消注册监听事件。
  • looup:客户端使用,根据key查找服务地址列表。
  • close:都可以使用,用于关闭Register资源。

如果需要添加自己定义的服务注册/发现,那么实现这个接口即可。截止目前在社区的不断开发推动下,已经有四种服务注册/发现,分别是redis,zk,nacos,eruka。下面简单介绍下Nacos的实现:

2.2.1 register接口:

step1:校验地址是否合法

step2:获取Nacos的Name实例,然后将地址注册到当前Cluster名称上面。

unregister接口类似,这里不做详解。

2.2.2 lookup接口:

step1:获取当前clusterName名字

step2:判断当前cluster是否已经获取过了,如果获取过就从map中取。

step3:从Nacos拿到地址数据,将其转换成我们所需要的。

step4:将我们事件变动的Listener注册到Nacos

2.2.3 subscribe接口

这个接口比较简单,具体分两步:

step1:将clstuer和listener添加进map中。

step2:向Nacos注册。

2.3 Config

配置模块也是一个比较基础,比较简单的模块。我们需要配置一些常用的参数比如:Netty的select线程数量,work线程数量,session允许最大为多少等等,当然这些参数再Seata中都有自己的默认设置。

同样的在Seata中也提供了一个接口Configuration,用来自定义我们需要的获取配置的地方:

  • getInt/Long/Boolean/Config():通过dataId来获取对应的值。
  • putConfig:用于添加配置。
  • removeConfig:删除一个配置。
  • add/remove/get ConfigListener:添加/删除/获取 配置监听器,一般用来监听配置的变更。

目前为止有四种方式获取Config:File(文件获取),Nacos,Apollo,ZK。再Seata中首先需要配置registry.conf,来配置conf的类型。实现conf比较简单这里就不深入分析。

2.4 Store

存储层的实现对于Seata是否高性能,是否可靠非常关键。 如果存储层没有实现好,那么如果发生宕机,在TC中正在进行分布式事务处理的数据将会被丢失,既然使用了分布式事务,那么其肯定不能容忍丢失。如果存储层实现好了,但是其性能有很大问题,RM可能会发生频繁回滚那么其完全无法应对高并发的场景。

在Seata中默认提供了文件方式的存储,下面我们定义我们存储的数据为Session,而我们的TM创造的全局事务数据叫GloabSession,RM创造的分支事务叫BranchSession,一个GloabSession可以拥有多个BranchSession。我们的目的就是要将这么多Session存储下来。

在FileTransactionStoreManager#writeSession代码中:

上面的代码主要分为下面几步:

  • step1:生成一个TransactionWriteFuture。
  • step2:将这个futureRequest丢进一个LinkedBlockingQueue中。为什么需要将所有数据都丢进队列中呢?当然这里其实也可以用锁来实现,再另外一个阿里开源的RocketMQ中,使用的锁。不论是队列还是锁他们的目的是为了保证单线程写,这又是为什么呢?有人会解释说,需要保证顺序写,这样速度就很快,这个理解是错误的,我们的FileChannel其实是线程安全的,已经能保证顺序写了。保证单线程写其实是为了让我们这个写逻辑都是单线程的,因为可能有些文件写满或者记录写数据位置等等逻辑,当然这些逻辑都可以主动加锁去做,但是为了实现简单方便,直接再整个写逻辑加锁是最为合适的。
  • step3:调用future.get,等待我们该条数据写逻辑完成通知。

我们将数据提交到队列之后,我们接下来需要对其进行消费,代码如下:

这里将一个WriteDataFileRunnable()提交进我们的线程池,这个Runnable的run()方法如下:

分为下面几步:

step1: 判断是否停止,如果stopping为true则返回null。

step2:从我们的队列中获取数据。

step3:判断future是否已经超时了,如果超时,则设置结果为false,此时我们生产者get()方法会接触阻塞。

step4:将我们的数据写进文件,此时数据还在pageCahce层并没有刷新到磁盘,如果写成功然后根据条件判断是否进行刷盘操作。

step5:当写入数量到达一定的时候,或者写入时间到达一定的时候,需要将我们当前的文件保存为历史文件,删除以前的历史文件,然后创建新的文件。这一步是为了防止我们文件无限增长,大量无效数据浪费磁盘资源。

在我们的writeDataFile中有如下代码:

step1:首先获取我们的ByteBuffer,如果超出最大循环BufferSize就直接创建一个新的,否则就使用我们缓存的Buffer。这一步可以很大的减少GC。

step2:然后将数据添加进入ByteBuffer。

step3:最后将ByteBuffer写入我们的fileChannel,这里会重试三次。此时的数据还在pageCache层,受两方面的影响,OS有自己的刷新策略,但是这个业务程序不能控制,为了防止宕机等事件出现造成大量数据丢失,所以就需要业务自己控制flush。下面是flush的代码:

这里flush的条件写入一定数量或者写的时间超过一定时间,这样也会有个小问题如果是停电,那么pageCache中有可能还有数据并没有被刷盘,会导致少量的数据丢失。目前还不支持同步模式,也就是每条数据都需要做刷盘操作,这样可以保证每条消息都落盘,但是性能也会受到极大的影响,当然后续会不断的演进支持。

我们的store核心流程主要是上面几个方法,当然还有一些比如,session重建等,这些比较简单,读者可以自行阅读。

2.5 Lock

大家知道数据库实现隔离级别主要是通过锁来实现的,同样的再分布式事务框架Seata中要实现隔离级别也需要通过锁。一般在数据库中数据库的隔离级别一共有四种:读未提交,读已提交,可重复读,串行化。在Seata中可以保证写的隔离级别是已提交,而读的隔离级别一般是未提交,但是提供了达到读已提交隔离的手段。

Lock模块也就是Seata实现隔离级别的核心模块。在Lock模块中提供了一个接口用于管理我们的锁:

其中有三个方法:

  • acquireLock:用于对我们的BranchSession加锁,这里虽然是传的分支事务Session,实际上是对分支事务的资源加锁,成功返回true。
  • isLockable:根据事务ID,资源Id,锁住的Key来查询是否已经加锁。
  • cleanAllLocks:清除所有的锁。 对于锁我们可以在本地实现,也可以通过redis或者mysql来帮助我们实现。官方默认提供了本地全局锁的实现:
    在本地锁的实现中有两个常量需要关注:
  • BUCKET_PER_TABLE:用来定义每个table有多少个bucket,目的是为了后续对同一个表加锁的时候减少竞争。
  • LOCK_MAP:这个map从定义上来看非常复杂,里里外外套了很多层Map,这里用个表格具体说明一下:
层数 key value
1-LOCK_MAP resourceId(jdbcUrl) dbLockMap
2- dbLockMap tableName (表名) tableLockMap
3- tableLockMap PK.hashcode%Bucket (主键值的hashcode%bucket) bucketLockMap
4- bucketLockMap PK trascationId

可以看见实际上的加锁在bucketLockMap这个map中,这里具体的加锁方法比较简单就不作详细阐述,主要是逐步的找到bucketLockMap,然后将当前trascationId塞进去,如果这个主键当前有TranscationId,那么比较是否是自己,如果不是则加锁失败。

2.6 Rpc

保证Seata高性能的关键之一也是使用了Netty作为RPC框架,采用默认配置的线程模型如下图所示:

如果采用默认的基本配置那么会有一个Acceptor线程用于处理客户端的链接,会有cpu*2数量的NIO-Thread,再这个线程中不会做业务太重的事情,只会做一些速度比较快的事情,比如编解码,心跳事件,和TM注册。一些比较费时间的业务操作将会交给业务线程池,默认情况下业务线程池配置为最小线程为100,最大为500。

这里需要提一下的是Seata的心跳机制,这里是使用Netty的IdleStateHandler完成的,如下:

在Sever端对于写没有设置最大空闲时间,对于读设置了最大空闲时间,默认为15s,如果超过15s则会将链接断开,关闭资源。

step1:判断是否是读空闲的检测事件。

step2:如果是则断开链接,关闭资源。

2.7 HA-Cluster

目前官方没有公布HA-Cluster,但是通过一些其他中间件和官方的一些透露,可以将HA-Cluster用如下方式设计:

具体的流程如下:

step1:客户端发布信息的时候根据transcationId保证同一个transcation是在同一个master上,通过多个Master水平扩展,提供并发处理性能。

step2:在server端中一个master有多个slave,master中的数据近实时同步到slave上,保证当master宕机的时候,还能有其他slave顶上来可以用。

当然上述一切都是猜测,具体的设计实现还得等0.5版本之后。目前有一个Go版本的Seata-Server也捐赠给了Seata(还在流程中),其通过raft实现副本一致性,其他细节不是太清楚。

2.8 Metrics

这个模块也是一个没有具体公布实现的模块,当然有可能会提供插件口,让其他第三方metric接入进来,最近Apache skywalking 正在和Seata小组商讨如何接入进来。

3.Coordinator Core

上面我们讲了很多Server基础模块,想必大家对Seata的实现已经有个大概,接下来我会讲解事务协调器具体逻辑是如何实现的,让大家更加了解Seata的实现内幕。

3.1 启动流程

启动方法在Server类有个main方法,定义了我们启动流程:

step1:创建一个RpcServer,再这个里面包含了我们网络的操作,用Netty实现了服务端。

step2:解析端口号和文件地址。

step3:初始化SessionHoler,其中最重要的重要就是重我们dataDir这个文件夹中恢复我们的数据,重建我们的Session。

step4:创建一个CoorDinator,这个也是我们事务协调器的逻辑核心代码,然后将其初始化,其内部初始化的逻辑会创建四个定时任务:

  • retryRollbacking:重试rollback定时任务,用于将那些失败的rollback进行重试的,每隔5ms执行一次。
  • retryCommitting:重试commit定时任务,用于将那些失败的commit进行重试的,每隔5ms执行一次。
  • asyncCommitting:异步commit定时任务,用于执行异步的commit,每隔10ms一次。
  • timeoutCheck:超时定时任务检测,用于检测超时的任务,然后执行超时的逻辑,每隔2ms执行一次。

step5: 初始化UUIDGenerator这个也是我们生成各种ID(transcationId,branchId)的基本类。

step6:将本地IP和监听端口设置到XID中,初始化rpcServer等待客户端的连接。

启动流程比较简单,下面我会介绍分布式事务框架中的常见的一些业务逻辑Seata是如何处理的。

3.2 Begin-开启全局事务

一次分布式事务的起始点一定是开启全局事务,首先我们看看全局事务Seata是如何实现的:

step1: 根据应用ID,事务分组,名字,超时时间创建一个GloabSession,这个再前面也提到过他和branchSession分别是什么。

step2:对其添加一个RootSessionManager用于监听一些事件,这里要说一下目前在Seata里面有四种类型的Listener(这里要说明的是所有的sessionManager都实现了SessionLifecycleListener):

  • ROOT_SESSION_MANAGER:最全,最大的,拥有所有的Session。
  • ASYNC_COMMITTING_SESSION_MANAGER:用于管理需要做异步commit的Session。
  • RETRY_COMMITTING_SESSION_MANAGER:用于管理重试commit的Session。
  • RETRY_ROLLBACKING_SESSION_MANAGER:用于管理重试回滚的Session。 由于这里是开启事务,其他SessionManager不需要关注,我们只添加RootSessionManager即可。

step3:开启Globalsession

这一步会把状态变为Begin,记录开始时间,并且调用RootSessionManager的onBegin监听方法,将Session保存到map并写入到我们的文件。

step4:最后返回XID,这个XID是由ip+port+transactionId组成的,非常重要,当TM申请到之后需要将这个ID传到RM中,RM通过XID来决定到底应该访问哪一台Server。

3.3 BranchRegister-分支事务注册

当我们全局事务在TM开启之后,我们RM的分支事务也需要注册到我们的全局事务之上,这里看看是如何处理的:

step1:通过transactionId获取并校验全局事务是否是开启状态。

step2:创建一个新的分支事务,也就是我们的BranchSession。

step3:对分支事务进行加全局锁,这里的逻辑就是使用的我们锁模块的逻辑。

step4:添加branchSession,主要是将其添加到globalSession对象中,并写入到我们的文件中。

step5:返回branchId,这个ID也很重要,我们后续需要用它来回滚我们的事务,或者对我们分支事务状态更新。

分支事务注册之后,还需要汇报分支事务的后续状态到底是成功还是失败,在Server目前只是简单的做一下保存记录,汇报的目的是,就算这个分支事务失败,如果TM还是执意要提交全局事务,那么再遍历提交分支事务的时候,这个失败的分支事务就不需要提交。

3.4 GlobalCommit - 全局提交

当我们分支事务执行完成之后,就轮到我们的TM-事务管理器来决定是提交还是回滚,如果是提交,那么就会走到下面的逻辑:

step1:首先找到我们的globalSession。如果他为Null证明已经被commit过了,那么直接幂等操作,返回成功。

step2:关闭我们的GloabSession防止再次有新的branch进来。

step3:如果status是等于Begin,那么久证明还没有提交过,改变其状态为Committing也就是正在提交。

step4:判断是否是可以异步提交,目前只有AT模式可以异步提交,因为是通过Undolog的方式去做的。MT和TCC都需要走同步提交的代码。

step5:如果是异步提交,直接将其放进我们ASYNC_COMMITTING_SESSION_MANAGER,让其再后台线程异步去做我们的step6,如果是同步的那么直接执行我们的step6。

step6:遍历我们的BranchSession进行提交,如果某个分支事务失败,根据不同的条件来判断是否进行重试,异步不需要重试,因为其本身都在manager中,只要没有成功就不会被删除会一直重试,如果是同步提交的会放进异步重试队列进行重试。

3.5 GlobalRollback - 全局回滚

如果我们的TM决定全局回滚,那么会走到下面的逻辑:

这个逻辑和提交流程基本一致,可以看作是他的反向,这里就不展开讲了。

4.总结

最后在总结一下开始我们提出了分布式事务的关键4点,Seata到底是怎么解决的:

  • 正确的协调:通过后台定时任务各种正确的重试,并且未来会推出监控平台有可能可以手动回滚。
  • 高可用: 通过HA-Cluster保证高可用。
  • 高性能:文件顺序写,RPC通过netty实现,Seata未来可以水平扩展,提高处理性能。
  • 高扩展性:提供给用户可以自由实现的地方,比如配置,服务发现和注册,全局锁等等。

最后希望大家能从这篇文章能了解Seata-Server的核心设计原理,当然你也可以想象如果你自己去实现一个分布式事务的Server应该怎样去设计?

seata github地址:github.com/seata/seata…

最后这篇文章被我收录于JGrowing-分布式事务篇,一个全面,优秀,由社区一起共建的Java学习路线,如果您想参与开源项目的维护,可以一起共建,github地址为:github.com/javagrowing… 麻烦给个小星星哟。

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