浅谈Seata整合Sharding-JDBC后的分支事务回滚难题分析

Seata 和 Sharding-JDBC 整合：应对分布式事务难题

在当今分布式应用蓬勃发展的时代，Seata 和 Sharding-JDBC 这两个开源项目备受瞩目，它们共同为开发者提供了应对分布式事务难题的强有力解决方案。本文将深入探究 Seata 和 Sharding-JDBC 的整合，分析分支事务回滚失败的潜在原因，并提供有效的解决方案，帮助开发者轻松驾驭分布式事务的复杂性。

分布式事务的挑战

分布式事务涉及多个数据库或服务，它们需要在同一时间内协调一致地执行一系列操作。传统的事务模型，如 ACID，在分布式环境中会遇到挑战，因为不同数据库之间的通信和协调可能存在延迟或失败的情况。

Seata 和 Sharding-JDBC 的整合

Seata 是一个分布式事务解决方案，它通过 TCC（Try-Confirm-Cancel）模式和 XA（Extended Architecture）协议，确保分布式应用中的数据一致性。Sharding-JDBC 则是一个 JDBC 解决方案，专为分布式数据库而设计，提供分片、读写分离和负载均衡等功能。

将 Seata 与 Sharding-JDBC 整合，可以为分布式应用提供一个更完整、更强大的解决方案，满足复杂业务场景的需求。通过使用 Seata 的分布式事务支持，Sharding-JDBC 可以实现跨不同数据库的分支事务管理，保证数据在分布式环境中的完整性和一致性。

分支事务回滚失败分析

在 Seata 整合 Sharding-JDBC 后，分支事务回滚失败是开发者可能会遇到的一个问题。其潜在原因可能包括：

• XA 协议实现差异： 不同数据库对 XA 协议的实现可能存在差异，这可能会导致分支事务回滚失败。
• XA 资源配置不当： XA 资源配置不当，例如超时时间设置不合理或隔离级别设置不正确，也可能导致回滚失败。
• 分布式锁冲突： 在分布式系统中，分布式锁冲突的可能性存在。如果多个分布式事务同时访问同一资源并尝试获取分布式锁，则可能导致其中一个或多个分布式事务的回滚失败。
• 业务逻辑不合理： 业务逻辑不合理，例如存在死锁或逻辑错误，也可能导致分支事务回滚失败。

解决方案

为了避免 Seata 整合 Sharding-JDBC 后分支事务回滚失败，可以采取以下措施：

• 选择合适的 XA 协议实现： 选择与 Seata 兼容性更好的 XA 协议实现，并充分考虑不同数据库对 XA 协议的实现差异。
• 正确配置 XA 资源： 严格按照 Seata 官方文档进行 XA 资源配置，确保超时时间和隔离级别设置合理。
• 避免分布式锁冲突： 在设计业务逻辑时，尽量避免分布式锁冲突。如果无法避免，则应使用合理的分布式锁实现，并确保其性能和可靠性。
• 优化业务逻辑： 在编写业务逻辑时，尽量避免死锁和逻辑错误。如果业务逻辑存在死锁或逻辑错误，则可能导致分支事务回滚失败。

示例代码

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import com.google.common.collect.Lists;
import io.seata.spring.annotation.GlobalTransactional;
import io.seata.spring.annotation.GlobalTransactionalScope;
import io.seata.spring.boot.autoconfigure.SeataAutoConfiguration;
import io.seata.tm.api.GlobalTransactionContext;
import org.apache.shardingsphere.core.strategy.keygen.KeyGenerateStrategy;
import org.apache.shardingsphere.core.strategy.keygen.SnowflakeKeyGenerateAlgorithm;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.yaml.YamlShardingDataSourceFactory;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.DependsOn;

import javax.sql.DataSource;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

@SpringBootApplication(exclude = SeataAutoConfiguration.class)
public class Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }

    @Bean
    @DependsOn({"shardingDataSource"})
    public GlobalTransactionalScope globalTransactionalScope() {
        return GlobalTransactionalScope.of(true);
    }

    @Bean
    public DataSource shardingDataSource() throws IOException {
        // Create data source map
        Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
        dataSourceMap.put("ds0", createDataSource("ds0"));
        dataSourceMap.put("ds1", createDataSource("ds1"));

        // Create sharding rule configuration
        List<String> actualDataNodes = Lists.newArrayList("ds0.t_order", "ds1.t_order");
        YamlShardingDataSourceFactory factory = new YamlShardingDataSourceFactory("classpath:sharding-jdbc.yaml");
        return factory.createDataSource(dataSourceMap, actualDataNodes, new Properties());
    }

    private DataSource createDataSource(String dataSourceName) {
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/" + dataSourceName);
        dataSource.setUsername("root");
        dataSource.setPassword("123456");
        return dataSource;
    }

    private KeyGenerateStrategy getKeyGenerateStrategy() {
        SnowflakeKeyGenerateAlgorithm algorithm = new SnowflakeKeyGenerateAlgorithm();
        algorithm.setMaxTolerateTimeDifferenceMilliseconds(1000);
        algorithm.setWorkerId(0);
        algorithm.setDataCenterId(0);
        return algorithm;
    }

    @GlobalTransactional
    public void test() throws SQLException {
        GlobalTransactionContext context = GlobalTransactionContext.getCurrent();

        // Insert data into t_order table in ds0
        Connection connection0 = shardingDataSource().getConnection();
        PreparedStatement statement0 = connection0.prepareStatement("INSERT INTO t_order (order_id, user_id, order_amount) VALUES (?, ?, ?)");
        long orderId = getKeyGenerateStrategy().generateKey();
        statement0.setLong(1, orderId);
        statement0.setLong(2, 1);
        statement0.setBigDecimal(3, new BigDecimal(100));
        statement0.executeUpdate();
        statement0.close();
        connection0.close();

        // Insert data into t_order table in ds1
        Connection connection1 = shardingDataSource().getConnection();
        PreparedStatement statement1 = connection1.prepareStatement("INSERT INTO t_order (order_id, user_id, order_amount) VALUES (?, ?, ?)");
        statement1.setLong(1, orderId + 1);
        statement1.setLong(2, 2);
        statement1.setBigDecimal(3, new BigDecimal(200));
        statement1.executeUpdate();
        statement1.close();
        connection1.close();

        // Simulate an error by throwing an exception
        throw new RuntimeException("Simulated error");
    }
}

常见问题解答

1. 为什么 Seata 整合 Sharding-JDBC 后分支事务回滚失败？
   可能是由于 XA 协议实现差异、XA 资源配置不当、分布式锁冲突或业务逻辑不合理。

2. 如何选择合适的 XA 协议实现？
   选择与 Seata 兼容性更好且与目标数据库匹配的 XA 协议实现。

3. XA 资源配置时需要注意哪些事项？
   确保超时时间合理、隔离级别正确，并遵循 Seata 官方文档的配置指南。

4. 如何避免分布式锁冲突？
   在设计业务逻辑时尽量避免分布式锁冲突，或使用合理的分布式锁实现并确保其性能和可靠性。

5. 业务逻辑不合理会导致分支事务回滚失败吗？
   是的，业务逻辑中存在死锁或逻辑错误，可能导致分支事务回滚失败。