电商系统的分布式事务调优
背景
如今，大部分公司的服务基本都实现了微服务化，首先是业务需求，为了解耦业务；其次是为了减少业务与业务之间的相互影响。
电商系统亦是如此，大部分公司的电商系统都是分为了不同服务模块，例如商品模块、订单模块、库存模块等等。事实上，分解服务是一把双刃剑，可以带来一些开发、性能以及运维上的优势，但同时也会增加业务开发的逻辑复杂度。其中最为突出的就是分布式事务了。
通常，存在分布式事务的服务架构部署有以下两种：同服务不同数据库，不同服务不同数据库。我们以商城为例，用图示说明下这两种部署：
通常，我们都是基于第二种架构部署实现的，那我们应该如何实现在这种服务架构下，有关订单提交业务的分布式事务呢？
分布式事务解决方案
我们讲过，在单个数据库的情况下，数据事务操作具有 ACID 四个特性，但如果在一个事务中操作多个数据库，则无法使用数据库事务来保证一致性。也就是说，当两个数据库操作数据时，可能存在一个数据库操作成功，而另一个数据库操作失败的情况，我们无法通过单个数据库事务来回滚两个数据操作。
而分布式事务就是为了解决在同一个事务下，不同节点的数据库操作数据不一致的问题。在一个事务操作请求多个服务或多个数据库节点时，要么所有请求成功，要么所有请求都失败回滚回去。通常，分布式事务的实现有多种方式，例如 XA 协议实现的二阶提交（2PC）、三阶提交 (3PC)，以及 TCC 补偿性事务。
在了解 2PC 和 3PC 之前，我们有必要先来了解下 XA 协议。XA 协议是由 X/Open 组织提出的一个分布式事务处理规范，目前 MySQL 中只有 InnoDB 存储引擎支持 XA 协议。
XA 规范
在 XA 规范之前，存在着一个 DTP 模型，该模型规范了分布式事务的模型设计。
DTP 规范中主要包含了 AP、RM、TM 三个部分，其中 AP 是应用程序，是事务发起和结束的地方；RM 是资源管理器，主要负责管理每个数据库的连接数据源；TM 是事务管理器，负责事务的全局管理，包括事务的生命周期管理和资源的分配协调等。
XA 则规范了 TM 与 RM 之间的通信接口，在 TM 与多个 RM 之间形成一个双向通信桥梁，从而在多个数据库资源下保证 ACID 四个特性。
二阶提交和三阶提交
XA 规范实现的分布式事务属于二阶提交事务，顾名思义就是通过两个阶段来实现事务的提交。
在第一阶段，应用程序向事务管理器（TM）发起事务请求，而事务管理器则会分别向参与的各个资源管理器（RM）发送事务预处理请求（Prepare），此时这些资源管理器会打开本地数据库事务，然后开始执行数据库事务，但执行完成后并不会立刻提交事务，而是向事务管理器返回已就绪（Ready）或未就绪（Not Ready）状态。如果各个参与节点都返回状态了，就会进入第二阶段。
到了第二阶段，如果资源管理器返回的都是就绪状态，事务管理器则会向各个资源管理器发送提交（Commit）通知，资源管理器则会完成本地数据库的事务提交，最终返回提交结果给事务管理器。
在第二阶段中，如果任意资源管理器返回了未就绪状态，此时事务管理器会向所有资源管理器发送事务回滚（Rollback）通知，此时各个资源管理器就会回滚本地数据库事务，释放资源，并返回结果通知。
第一，在整个流程中，我们会发现各个资源管理器节点存在阻塞，只有当所有的节点都准备完成之后，事务管理器才会发出进行全局事务提交的通知，这个过程如果很长，则会有很多节点长时间占用资源，从而影响整个节点的性能。一旦资源管理器挂了，就会出现一直阻塞等待的情况。类似问题，我们可以通过设置事务超时时间来解决。
第二，仍然存在数据不一致的可能性，例如，在最后通知提交全局事务时，由于网络故障，部分节点有可能收不到通知，由于这部分节点没有提交事务，就会导致数据不一致的情况出现。
事务补偿机制（TCC）
以上这种基于 XA 规范实现的事务提交，由于阻塞等性能问题，有着比较明显的低性能、低吞吐的特性。所以在抢购活动中使用该事务，很难满足系统的并发性能。除了性能问题，JTA 只能解决同一服务下操作多数据源的分布式事务问题，换到微服务架构下，可能存在同一个事务操作，分别在不同服务上连接数据源，提交数据库操作。
而 TCC 正是为了解决以上问题而出现的一种分布式事务解决方案。TCC 采用最终一致性的方式实现了一种柔性分布式事务，与 XA 规范实现的二阶事务不同的是，TCC 的实现是基于服务层实现的一种二阶事务提交。
TCC 分为三个阶段，即 Try、Confirm、Cancel 三个阶段。
Try 阶段：主要尝试执行业务，执行各个服务中的 Try 方法，主要包括预留操作；Confirm 阶段：确认 Try 中的各个方法执行成功，然后通过 TM 调用各个服务的Confirm 方法，这个阶段是提交阶段；
Cancel 阶段：当在 Try 阶段发现其中一个 Try 方法失败，例如预留资源失败、代码异常等，则会触发 TM 调用各个服务的 Cancel 方法，对全局事务进行回滚，取消执行业务。
以上执行只是保证 Try 阶段执行时成功或失败的提交和回滚操作，你肯定会想到，如果在Confirm 和 Cancel 阶段出现异常情况，那 TCC 该如何处理呢？此时 TCC 会不停地重试调用失败的 Confirm 或 Cancel 方法，直到成功为止。
但 TCC 补偿性事务也有比较明显的缺点，那就是对业务的侵入性非常大。首先，我们需要在业务设计的时候考虑预留资源；然后，我们需要编写大量业务性代码，例如 Try、Confirm、Cancel 方法；最后，我们还需要为每个方法考虑幂等性。这种事务的实现和维护成本非常高，但综合来看，这种实现是目前大家最常用的分布式事务解决方案。
总结
在同服务多数据源操作不同数据库的情况下，我们可以使用基于 XA 规范实现的分布式事务，在 Spring 中有成熟的 JTA 框架实现了 XA 规范的二阶事务提交。事实上，二阶事务除了性能方面存在严重的阻塞问题之外，还有可能导致数据不一致，我们应该慎重考虑使用这
种二阶事务提交。
在跨服务的分布式事务下，我们可以考虑基于 TCC 实现的分布式事务，常用的中间件有TCC-Transaction。TCC 也是基于二阶事务提交原理实现的，但 TCC 的二阶事务提交是提到了服务层实现。TCC 方式虽然提高了分布式事务的整体性能，但也给业务层带来了非常大的工作量，对应用服务的侵入性非常强，但这是大多数公司目前所采用的分布式事务解决方案。
Seata 是一种高效的分布式事务解决方案，设计初衷就是解决分布式带来的性能问题以及侵入性问题。但目前 Seata 的稳定性有待验证，例如，在 TC 通知 RM 开始提交事务后，TC与 RM 的连接断开了，或者 RM 与数据库的连接断开了，都不能保证事务的一致性。
技术总体方案设计思路-CSDN博客