微服务系统

事务

事务的原则

事务：是一种可靠，一致的方式，访问和操作数据库中数据的程序单元

原则特性：原子性，一致性，隔离性：事务之间互不干扰，持久性：没提交事务之前，系统挂了，数据还是之前的数据，并没有被改变

mysql 查询事务的隔离级别

SELECT @@GLOBAL.tx_isolation,@@tx_isolation;

默认是 REPEATABLE-READ 可重复读

什么是可重复读？

比如开启一个事务，这个事务只读某一个表的某条的取数据。

但是这时候并没有提交，但是这时候另一个事务修改了该条数据，并提交了事务。

此时之前的的那个为提交的事务，再次查询数据，这时候的数据是未改变之前的数据，并不会因为其他事务修改了数据提交了事务，

而显示出来修改的值。

mysql 可重复读修复

因为mysql 的事务隔离级别是可重复读，另一个事务a 在执行更新数据，但是未提交，这时候一个事务读取到值之后，另一个事务a更新了数据，

那么这时候之前读取的值就不对了，怎么解决呢？

1，要么改数据隔离级别是序列化的, 可以修改当前连接 session的事务隔离级别

2. 使用 FOR UPDATE

这时候比如

SELECT * FROM T_USER FOR UPDATE  此时 如果该表有未 提交事务，将等待 事务提交完成，才会去读取的

注意 FOR UPDATE 要加上主键作为条件过滤或者是唯一索引，否则会锁全表，而不是只锁一行数据

SELECT * FROM T_USER  where id=11 FOR UPDATE

spring 事务机制

事务管理

事务抽象

PlatformTransactionManager 事务管理器接口，事务的开启，提交，回滚等

TransactionDefinition 事务定义接口，提供传播熟悉，隔离属性等创建事务的定义

TransactionStatus 事务正在运行的状态

默认spring的事务隔离机制和数据库的事务隔离级别一致

实现

transaction 注解方式使用，

JmsTransactionManager 即 MQ消息队列的相关事务处理

JMS 事务实例

https://blog.csdn.net/u014401141/article/details/54772847

https://www.cnblogs.com/vipstone/p/9350075.html

https://www.jianshu.com/p/1ee6be549fda

https://www.cnblogs.com/liuyuan1227/p/10776384.html

spring 外部事务与JTA

即第一阶段某些提交有错误，那么都去执行rollback

即一个服务中使用2个数据源

也不能在一个事务里面管理多个数据库的connection

所有分布式事务，最基本问题是一个服务访问多个数据源的问题

XA

xa : 分布式协议

JTA是 JAVA中对 XA规范的实现

xid 即全局事务id

以上的方式使用 spring 事务同步机制，但是在最后一个事务出错的情况下，要之前的事务都回滚还是做不到的

实例

分布式系统

分区容错性：多机部署

可用性：负载均衡，多实例

一致性：数据最终一致性

实现一致性

强一致性（不可能的）

弱一致性，

最终一致性（实现容易，性能高，开发维护比较低）

分布式表现形式

1，多数据源，

2.多服务

3， SOA

4，微服务架构

分布式考虑的问题

1，服务分拆

2，数据分拆

3，计算分拆

4，服务状态以及异常处理

微服务组成

1，服务发现与注册

2，服务网关与负载均衡

3，监控与熔断机制

4，配置，消息等

分布式事务

定义：在分布式系统中，实现事务

spring 分布式事务 JTA 实现

但是JTA 性能比较差，处理速度也比较慢，在分布式中，结合MQ的话，就是事务表现为弱一致性或者最终一致性的

JTA 是两阶段提交，先是预提交，然后都没有问题，才会都提交，所以事务耗时。

这时候，当消息事务提交出错了，数据库事务并不能回滚，就要解决这个问题了。

也就是将数据库的提交分为2阶段了，避免了，消息事务的提交失败而回滚不了数据库的事务了

但是最终数据库事务提交事务了，消息事务是回滚不了的。可以极大的避免出错概率

这就是使用同一个事务提交 MQ事务，和数据库的表的事务提交

即提交第6步出错了，所以就重试了，会重复操作数据库，这时候要处理好幂等了

也就是如果处理失败了，那就就需要写一个处理失败的消息队列，去处理失败的回滚操作

链式事务管理

即spring为多数据源提高的事务解决方案

@Bean
public PlatformTransactionManager transactionManager() {
    DataSourceTransactionManager userTM = new DataSourceTransactionManager(userDataSource());
    PlatformTransactionManager orderTM = new DataSourceTransactionManager(orderDataSource());
    //链式的事务管理就是这里加进去
    ChainedTransactionManager tm = new ChainedTransactionManager(userTM, orderTM);
    return tm;
}

链式的数据不一致的情况是：比如两个数据库，在commit 第一个数据库的事务之后，开始 commit 第二个数据库的事务的时候，第二个数据库挂了。

那么这时候，就发现第一个数据库有数据了，而第二个数据库没有数据，这就造成了数据不一致了。