摘要：?本文將深入和大家探討微服務架構下，分布式事務的各種解決方案，并重點為大家解讀阿里巴巴提出的分布式事務解決方案----GTS。該方案中提到的GTS是全新一代解決微服務問題的分布式事務互聯(lián)網(wǎng)中間件。
原文地址：https://yq.aliyun.com/articles/542020
1 微服務的發(fā)展
微服務倡導將復雜的單體應用拆分為若干個功能簡單、松耦合的服務，這樣可以降低開發(fā)難度、增強擴展性、便于敏捷開發(fā)。當前被越來越多的開發(fā)者推崇，很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)巨頭、開源社區(qū)等都開始了微服務的討論和實踐。Hailo有160個不同服務構成，NetFlix有大約600個服務。國內方面，阿里巴巴、騰訊、360、京東、58同城等很多互聯(lián)網(wǎng)公司都進行了微服務化實踐。當前微服務的開發(fā)框架也非常多，比較著名的有Dubbo、SpringCloud、thrift?、grpc等。
2 微服務落地存在的問題
雖然微服務現(xiàn)在如火如荼，但對其實踐其實仍處于探索階段。很多中小型互聯(lián)網(wǎng)公司，鑒于經(jīng)驗、技術實力等問題，微服務落地比較困難。如著名架構師Chris Richardson所言，目前存在的主要困難有如下幾方面：
1）單體應用拆分為分布式系統(tǒng)后，進程間的通訊機制和故障處理措施變的更加復雜。
2）系統(tǒng)微服務化后，一個看似簡單的功能，內部可能需要調用多個服務并操作多個數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)，服務調用的分布式事務問題變的非常突出。
3）微服務數(shù)量眾多，其測試、部署、監(jiān)控等都變的更加困難。
隨著RPC框架的成熟，第一個問題已經(jīng)逐漸得到解決。例如dubbo可以支持多種通訊協(xié)議，springcloud可以非常好的支持restful調用。對于第三個問題，隨著docker、devops技術的發(fā)展以及各公有云paas平臺自動化運維工具的推出，微服務的測試、部署與運維會變得越來越容易。
而對于第二個問題，現(xiàn)在還沒有通用方案很好的解決微服務產(chǎn)生的事務問題。分布式事務已經(jīng)成為微服務落地最大的阻礙，也是最具挑戰(zhàn)性的一個技術難題。 為此，本文將深入和大家探討微服務架構下，分布式事務的各種解決方案，并重點為大家解讀阿里巴巴提出的分布式事務解決方案----GTS。該方案中提到的GTS是全新一代解決微服務問題的分布式事務互聯(lián)網(wǎng)中間件。
3 傳統(tǒng)分布式事務解決方案
3.1 基于XA協(xié)議的兩階段提交方案
交易中間件與數(shù)據(jù)庫通過 XA 接口規(guī)范，使用兩階段提交來完成一個全局事務， XA 規(guī)范的基礎是兩階段提交協(xié)議。
第一階段是表決階段，所有參與者都將本事務能否成功的信息反饋發(fā)給協(xié)調者；第二階段是執(zhí)行階段，協(xié)調者根據(jù)所有參與者的反饋，通知所有參與者，步調一致地在所有分支上提交或者回滾。
兩階段提交方案應用非常廣泛，幾乎所有商業(yè)OLTP數(shù)據(jù)庫都支持XA協(xié)議。但是兩階段提交方案鎖定資源時間長，對性能影響很大，基本不適合解決微服務事務問題。
3.2 TCC方案
TCC方案在電商、金融領域落地較多。TCC方案其實是兩階段提交的一種改進。其將整個業(yè)務邏輯的每個分支顯式的分成了Try、Confirm、Cancel三個操作。Try部分完成業(yè)務的準備工作，confirm部分完成業(yè)務的提交，cancel部分完成事務的回滾?；驹砣缦聢D所示。
事務開始時，業(yè)務應用會向事務協(xié)調器注冊啟動事務。之后業(yè)務應用會調用所有服務的try接口，完成一階段準備。之后事務協(xié)調器會根據(jù)try接口返回情況，決定調用confirm接口或者cancel接口。如果接口調用失敗，會進行重試。
TCC方案讓應用自己定義數(shù)據(jù)庫操作的粒度，使得降低鎖沖突、提高吞吐量成為可能。 當然TCC方案也有不足之處，集中表現(xiàn)在以下兩個方面：
對應用的侵入性強。業(yè)務邏輯的每個分支都需要實現(xiàn)try、confirm、cancel三個操作，應用侵入性較強，改造成本高。
實現(xiàn)難度較大。需要按照網(wǎng)絡狀態(tài)、系統(tǒng)故障等不同的失敗原因實現(xiàn)不同的回滾策略。為了滿足一致性的要求，confirm和cancel接口必須實現(xiàn)冪等。
上述原因導致TCC方案大多被研發(fā)實力較強、有迫切需求的大公司所采用。微服務倡導服務的輕量化、易部署，而TCC方案中很多事務的處理邏輯需要應用自己編碼實現(xiàn)，復雜且開發(fā)量大。
3.3 基于消息的最終一致性方案
消息一致性方案是通過消息中間件保證上、下游應用數(shù)據(jù)操作的一致性。基本思路是將本地操作和發(fā)送消息放在一個事務中，保證本地操作和消息發(fā)送要么兩者都成功或者都失敗。下游應用向消息系統(tǒng)訂閱該消息，收到消息后執(zhí)行相應操作。
消息方案從本質上講是將分布式事務轉換為兩個本地事務，然后依靠下游業(yè)務的重試機制達到最終一致性。基于消息的最終一致性方案對應用侵入性也很高，應用需要進行大量業(yè)務改造，成本較高。
4 GTS--分布式事務解決方案
GTS是一款分布式事務中間件，由阿里巴巴中間件部門研發(fā)，可以為微服務架構中的分布式事務提供一站式解決方案。
更多GTS資料請訪問研發(fā)團隊微博。
4.1 GTS的核心優(yōu)勢
性能超強
GTS通過大量創(chuàng)新，解決了事務ACID特性與高性能、高可用、低侵入不可兼得的問題。單事務分支的平均響應時間在2ms左右，3臺服務器組成的集群可以支撐3萬TPS以上的分布式事務請求。
應用侵入性極低
GTS對業(yè)務低侵入，業(yè)務代碼最少只需要添加一行注解（@TxcTransaction）聲明事務即可。業(yè)務與事務分離，將微服務從事務中解放出來，微服務關注于業(yè)務本身，不再需要考慮反向接口、冪等、回滾策略等復雜問題，極大降低了微服務開發(fā)的難度與工作量。
完整解決方案
GTS支持多種主流的服務框架，包括EDAS，Dubbo，Spring Cloud等。?
有些情況下，應用需要調用第三方系統(tǒng)的接口，而第三方系統(tǒng)沒有接入GTS。此時需要用到GTS的MT模式。GTS的MT模式可以等價于TCC模式，用戶可以根據(jù)自身業(yè)務需求自定義每個事務階段的具體行為。MT模式提供了更多的靈活性，可能性，以達到特殊場景下的自定義優(yōu)化及特殊功能的實現(xiàn)。
容錯能力強
GTS解決了XA事務協(xié)調器單點問題，實現(xiàn)真正的高可用，可以保證各種異常情況下的嚴格數(shù)據(jù)一致。
4.2 GTS的應用場景
GTS可應用在涉及服務調用的多個領域，包括但不限于金融支付、電信、電子商務、快遞物流、廣告營銷、社交、即時通信、手游、視頻、物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等，詳細介紹可以閱讀?《GTS--阿里巴巴分布式事務全新解決方案》一文。
4.3 GTS與微服務的集成
GTS包括客戶端（GTS Client）、資源管理器（GTS RM）和事務協(xié)調器（GTS Server）三個部分。GTS Client主要用來界定事務邊界，完成事務的發(fā)起與結束。GTS RM完成事務分支的創(chuàng)建、提交、回滾等操作。GTS Server主要負責分布式事務的整體推進，事務生命周期的管理。GTS和微服務集成的結構圖如下所示，GTS Client需要和業(yè)務應用集成部署，RM與微服務集成部署。
4.4 GTS的輸出形式
GTS目前有三種輸出形式：公有云輸出、公網(wǎng)輸出、專有云輸出。
4.4.1 公有云輸出
這種輸出形式面向阿里云用戶。如果用戶的業(yè)務系統(tǒng)已經(jīng)部署到阿里云上，可以申請開通公有云GTS。開通后業(yè)務應用即可通過GTS保證服務調用的一致性。這種使用場景下，業(yè)務系統(tǒng)和GTS間的網(wǎng)絡環(huán)境比較理想，達到很好性能。
4.4.2 公網(wǎng)輸出
這種輸出形式面向于非阿里云的用戶，使用更加方便、靈活，業(yè)務系統(tǒng)只要能連接互聯(lián)網(wǎng)即可享受GTS提供的云服務（與公有云輸出的差別在于客戶端部署于用戶本地，而不在云上）。
在正常網(wǎng)絡環(huán)境下，以包含兩個本地事務的全局事務為例，事務完成時間在20ms左右，50個并發(fā)就可以輕松實現(xiàn)1000TPS以上分布式事務，對絕大多數(shù)業(yè)務來說性能是足夠的。在公網(wǎng)環(huán)境，網(wǎng)絡閃斷很難完全避免，這種情況下GTS仍能保證服務調用的數(shù)據(jù)一致性。
具體使用樣例使用參見4.7節(jié)GTS的工程樣例。
4.4.3 專有云輸出
這種形式主要面向于已建設了自己專有云平臺的大用戶，GTS可以直接部署到用戶的專有云上，為專有云提供分布式事務服務。目前已經(jīng)有10多個特大型企業(yè)的專有云使用GTS解決分布式事務難題，性能與穩(wěn)定性經(jīng)過了用戶的嚴格檢測。
4.5?GTS的使用方式
GTS對應用的侵入性非常低，使用也很簡單。下面以訂單存儲應用為例說明。訂單業(yè)務應用通過調用訂單服務和庫存服務完成訂單業(yè)務，服務開發(fā)框架為Dubbo。
4.5.1 訂單業(yè)務應用
在業(yè)務函數(shù)外圍使用@TxcTransaction注解即可開啟分布式事務。Dubbo應用通過隱藏參數(shù)將GTS的事務xid傳播到服務端。
@TxcTransaction(timeout = 1000 * 10)
public void Bussiness(OrderService orderService, StockService stockService, String userId) {
//獲取事務上下文
String xid = TxcContext.getCurrentXid();
//通過RpcContext將xid傳到一個服務端
RpcContext.getContext().setAttachment("xid", xid);
//執(zhí)行自己的業(yè)務邏輯
int productId = new Random().nextInt(100);
int productNum = new Random().nextInt(100);
OrderDO orderDO = new OrderDO(userId, productId, productNum, new Timestamp(new Date().getTime()));
orderService.createOrder(orderDO);
//通過RpcContext將xid傳到另一個服務端
RpcContext.getContext().setAttachment("xid",xid);
stockService.updateStock(orderDO);
}
4.5.2 服務提供者
更新庫存方法
public int updateStock(OrderDO orderDO) {
//獲取全局事務ID，并綁定到上下文
String xid = RpcContext.getContext().getAttachment("xid");
TxcContext.bind(xid,null);
//執(zhí)行自己的業(yè)務邏輯
int ret = jdbcTemplate.update("update stock set amount = amount - ? where product_id = ?",new Object[]{orderDO.getNumber(), orderDO.getProductId()});
TxcContext.unbind();
return ret;
}
4.6 GTS的應用情況
GTS目前已經(jīng)在淘寶、天貓、阿里影業(yè)、淘票票、阿里媽媽、1688等阿里各業(yè)務系統(tǒng)廣泛使用，經(jīng)受了16年和17年兩年雙十一海量請求的考驗。某線上業(yè)務系統(tǒng)最高流量已達十萬TPS（每秒鐘10萬筆事務）。
GTS在公有云和專有云輸出后，已經(jīng)有了100多個線上用戶，很多用戶通過GTS解決SpringCloud、Dubbo、Edas等服務框架的分布式事務問題。業(yè)務領域涉及電力、物流、ETC、煙草、金融、零售、電商、共享出行等十幾個行業(yè)，得到用戶的一致認可。
? 
上圖是GTS與SpringCloud集成，應用于某共享出行系統(tǒng)。業(yè)務共享出行場景下，通過GTS支撐物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、訂單系統(tǒng)、支付系統(tǒng)、運維系統(tǒng)、分析系統(tǒng)等系各統(tǒng)應用的數(shù)據(jù)一致性，保證海量訂單和數(shù)千萬流水的交易。
4.7 GTS的工程樣例
GTS的公有云樣例可參考阿里云網(wǎng)站。在公網(wǎng)環(huán)境下提供sample-txc-simple和sample-txc-dubbo兩個樣例工程。
4.7.1 sample-txc-simple樣例
4.7.1.1 樣例業(yè)務邏輯
該樣例是GTS的入門sample，案例的業(yè)務邏輯是從A賬戶轉賬給B賬戶，其中A和B分別位于兩個MySQL數(shù)據(jù)庫中，使用GTS事務保證A和B賬戶錢的總數(shù)始終不變。
4.7.1.2 樣例搭建方法
1) 準備數(shù)據(jù)庫環(huán)境
安裝MySQL，創(chuàng)建兩個數(shù)據(jù)庫db1和db2。在db1和db2中分別創(chuàng)建txc_undo_log表（SQL腳本見4.7.3）。在db1庫中創(chuàng)建user_money_a表，在db2庫中創(chuàng)建user_money_b表。
2) 下載樣例
將sample-txc-simple文件下載到本地，樣例中已經(jīng)包含了GTS的SDK。
3) 修改配置
打開sample-txc-simple/src/main/resources目錄下的txc-client-context.xml，將數(shù)據(jù)源的url、username、password修改為實際值。
4) 運行樣例
在sample-txc-simple目錄下執(zhí)行build.sh編譯本工程。編譯完成后執(zhí)行run.sh。
4.7.2 sample-txc-dubbo 樣例
4.7.2.1 樣例業(yè)務邏輯
本案例模擬了用戶下訂單、減庫存的業(yè)務邏輯?？蛻舳耍–lient）通過調用訂單服務（OrderService）創(chuàng)建訂單，之后通過調用庫存服務（StockService）扣庫存。其中訂單服務讀寫訂單數(shù)據(jù)庫，庫存服務讀寫庫存數(shù)據(jù)庫。由 GTS 保證跨服務事務的一致性。
4.7.2.2 樣例搭建方法
1) 準備數(shù)據(jù)庫環(huán)境
安裝MySQL，創(chuàng)建兩個數(shù)據(jù)庫db1和db2。在db1和db2中分別創(chuàng)建txc_undo_log表。在db1庫中創(chuàng)建orders表，在db2庫中創(chuàng)建stock表。
2) 下載樣例
將樣例文件sample-txc-dubbo下載到本地機器，樣例中已經(jīng)包含了GTS的SDK。
3) 修改配置
打開sample-txc-dubbo/src/main/resources目錄，將dubbo-order-service.xml、dubbo-stock-service.xml兩個文件中數(shù)據(jù)源的url、username、password修改為實際值。
4) 運行樣例
? ? 1.編譯程序
在工程根目錄執(zhí)行 build.sh 命令，編譯工程。編譯后會在 sample-txc-dubbo/client/bin 目錄下生成 order_run.sh、stock_run.sh、client_run.sh 三個運行腳本對應訂單服務、庫存服務以及客戶端。
? 2.運行程序
在根目錄執(zhí)行run.sh，該腳本會依次啟動order_run.sh(訂單服務)、stock_run.sh(庫存服務)和client_run.sh(客戶端程序)。
4.7.2.3 其他說明
樣例使用Multicast注冊中心的聲明方式。如果本機使用無線網(wǎng)絡，dubbo服務在綁定地址時有可能獲取ipv6地址，可以通過jvm啟動參數(shù)禁用。
方法是配置jvm啟動參數(shù)?-Djava.net.preferIPv4Stack=true。
4.7.3 SQL
4.7.3.1 建表 txc_undo_log
CREATE TABLE txc_undo_log (
id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘主鍵’,
gmt_create datetime NOT NULL COMMENT ‘創(chuàng)建時間’,
gmt_modified datetime NOT NULL COMMENT ‘修改時間’,
xid varchar(100) NOT NULL COMMENT ‘全局事務ID’,
branch_id bigint(20) NOT NULL COMMENT ‘分支事務ID’,
rollback_info longblob NOT NULL COMMENT ‘LOG’,
status int(11) NOT NULL COMMENT ‘狀態(tài)’,
server varchar(32) NOT NULL COMMENT ‘分支所在DB IP’,
PRIMARY KEY (id),
KEY unionkey (xid,branch_id)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=211225994 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=’事務日志表’;
4.7.3.2 建表 user_money_a
CREATE TABLE user_money_a (
id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
money int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;
4.7.3.3 建表 user_money_b
CREATE TABLE user_money_b (
id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
money int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;
4.7.3.4 建表 orders
CREATE TABLE orders (
id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
user_id varchar(255) NOT NULL,
product_id int(11) NOT NULL,
number int(11) NOT NULL,
gmt_create timestamp NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=351 DEFAULT CHARSET=utf8
4.7.3.5 建表 stock
CREATE TABLE stock (
product_id int(11) NOT NULL,
price float NOT NULL,
amount int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (product_id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
5 總結
GTS已經(jīng)在阿里內部廣泛使用，經(jīng)過了雙十一流量高峰的考驗。內部成熟后，在專有云和公有云服務了很多用戶，很多用戶一天事務量在千萬/億級別，解決了業(yè)務服務化改造后的分布式事務棘手技術難題。
在整個世界范圍內，既滿足事務ACID特性，又具備高性能、高可用、業(yè)務侵入性低的分布式事務中間件在GTS前是不存在的。讓我們一起體驗GTS帶來的巨大變革吧！
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