一、什么是seata?
seata是一种分布式事务解决方案，具有高性能和易于使用的微服务架构。
seata解决分布式事务问题，有两个设计初衷:
对业务无侵入：即减少技术架构上的微服务化所带来的分布式事务问题对业务的侵入
高性能：减少分布式事务解决方案所带来的性能消耗
seata中有两种分布式事务实现方案，AT及TCC
AT模式主要关注多 DB 访问的数据一致性，当然也包括多服务下的多 DB 数据访问一致性问题
TCC 模式主要关注业务拆分，在按照业务横向扩展资源时，解决微服务间调用的一致性问题
Seata有3个基本组件：
- 事务协调器（TC）：维护全局和分支事务的状态，驱动全局提交或回滚。
- Transaction Manager（TM）：定义全局事务的范围：开始全局事务，提交或回滚全局事务。
- 资源管理器（RM）：管理分支事务的资源，与TC通信以注册分支事务和报告分支事务的状态，并驱动分支事务提交或回滚。
Seata管理分布式事务的典型生命周期：
- TM要求TC开始新的全局事务。TC生成表示全局事务的XID。
- XID通过微服务的调用链传播。
- RM将本地事务注册为XID到TC的相应全局事务的分支。
- TM要求TC提交或回滚XID的相应全局事务。
- TC在XID的相应全局事务下驱动所有分支事务以完成分支提交或回滚。
二、AT模式(业务侵入少)
AT 模式下，把每个数据库被当做是一个 Resource，Seata 里称为 DataSource Resource。业务通过 JDBC 标准接口访问数据库资源时，Seata 框架会对所有请求进行拦截，做一些操作。每个本地事务提交时，Seata RM（Resource Manager，资源管理器） 都会向 TC（Transaction Coordinator，事务协调器） 注册一个分支事务。当请求链路调用完成后，发起方通知 TC 提交或回滚分布式事务，进入二阶段调用流程。此时，TC 会根据之前注册的分支事务回调到对应参与者去执行对应资源的第二阶段。TC 是怎么找到分支事务与资源的对应关系呢？每个资源都有一个全局唯一的资源 ID，并且在初始化时用该 ID 向 TC 注册资源。在运行时，每个分支事务的注册都会带上其资源 ID。这样 TC 就能在二阶段调用时正确找到对应的资源。
Seata AT模式是基于XA事务演进而来的一个分布式事务中间件，XA是一个基于数据库实现的分布式事务协议，本质上和两阶段提交一样，需要数据库支持
AT的两阶段提交
第一阶段
Seata 的 JDBC 数据源代理通过对业务 SQL 的解析，把业务数据在更新前后的数据镜像组织成回滚日志，利用 本地事务 的 ACID 特性，将业务数据的更新和回滚日志的写入在同一个 本地事务中提交。
任何提交的业务数据的更新一定有相应的回滚日志存在，基于这样的机制，分支的本地事务便可以在全局事务的第一阶段提交，并马上释放本地事务锁定的资源
这也是Seata和XA事务的不同之处，两阶段提交往往对资源的锁定需要持续到第二阶段实际的提交或者回滚操作，而有了回滚日志之后，可以在第一阶段释放对资源的锁定，降低了锁范围，提高效率，即使第二阶段发生异常需要回滚，只需找对undolog中对应数据并反解析成sql来达到回滚目的
同时Seata通过代理数据源将业务sql的执行解析成undolog来与业务数据的更新同时入库，达到了对业务无侵入的效果
第二阶段
如果决议是全局提交，此时分支事务此时已经完成提交，不需要同步协调处理（只需要异步清理回滚日志），Phase2 可以非常快速地完成
如果决议是全局回滚，RM 收到协调器发来的回滚请求，通过 XID 和 Branch ID 找到相应的回滚日志记录，通过回滚记录生成反向的更新 SQL 并执行，以完成分支的回滚
三、TCC模式(高性能)
1、基本原理
Seata 框架把每组 TCC 接口当做一个 Resource，称为 TCC
Resource。这套 TCC 接口可以是 RPC，也以是服务内 JVM 调用。在业务启动时，Seata 框架会自动扫描识别到 TCC 接口的调用方和发布方。如果是 RPC 的话，就是 sofa:reference、sofa:service、dubbo:reference、dubbo:service 等。
扫描到 TCC 接口的调用方和发布方之后。如果是发布方，会在业务启动时向 TC 注册 TCC Resource，与DataSource Resource 一样，每个资源也会带有一个资源 ID。
如果是调用方，Seata 框架会给调用方加上切面，与 AT 模式一样，在运行时，该切面会拦截所有对 TCC 接口的调用。每调用一次 Try 接口，切面会先向 TC 注册一个分支事务，然后才去执行原来的 RPC 调用。当请求链路调用完成后，TC 通过分支事务的资源ID回调到正确的参与者去执行对应 TCC 资源的 Confirm 或 Cancel 方法。
TCC 将事务提交分为 Try - Confirm - Cancel 3个操作。其和两阶段提交有点类似，Try为第一阶段，Confirm - Cancel为第二阶段，是一种应用层面侵入业务的两阶段提交。
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操作方法 |
含义 |
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Try |
预留业务资源/数据效验 |
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Confirm |
确认执行业务操作，实际提交数据，不做任何业务检查，try成功，confirm必定成功，需保证幂等 |
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Cancel |
取消执行业务操作，实际回滚数据，需保证幂等 |
其核心在于将业务分为两个操作步骤完成。不依赖 RM 对分布式事务的支持，而是通过对业务逻辑的分解来实现分布式事务。
1、当所有try()方法均执行成功时，对全局事物进行提交，即由事物管理器调用每个微服务的confirm()方法
2、 当任意一个方法try()失败(预留资源不足，抑或网络异常，代码异常等任何异常)，由事物管理器调用每个微服务的cancle()方法对全局事务进行回滚
2、异常控制
幂等控制
一个简单的思路就是记录每个分支事务的执行状态。在执行前状态，如果已执行，那就不再执行；否则，正常执行
空回滚
事务协调器在调用TCC服务的一阶段Try操作时，可能会出现因为丢包而导致的网络超时，此时事务协调器会触发二阶段回滚，调用TCC服务的Cancel操作；
TCC服务在未收到Try请求的情况下收到Cancel请求，这种场景被称为空回滚；TCC服务在实现时应当允许空回滚的执行；
核心思想就是 回滚请求处理时，如果对应的具体业务数据为空，则返回成功
当然这种问题也可以通过中间件层面来实现，如，在第一阶段try()执行完后，向一张事务表中插入一条数据(包含事务id，分支id)，cancle()执行时，判断如果没有事务记录则直接返回，但是现在还不支持
防悬挂
事务协调器在调用TCC服务的一阶段Try操作时，可能会出现因网络拥堵而导致的超时，此时事务协调器会触发二阶段回滚，调用TCC服务的Cancel操作；在此之后，拥堵在网络上的一阶段Try数据包被TCC服务收到，出现了二阶段Cancel请求比一阶段Try请求先执行的情况；
用户在实现TCC服务时，应当允许空回滚，但是要拒绝执行空回滚之后到来的一阶段Try请求；
可以在二阶段执行时插入一条事务控制记录，状态为已回滚，这样当一阶段执行时，先读取该记录，如果记录存在，就认为二阶段回滚操作已经执行，不再执行try方法；
异常控制实现
Try 方法。结合前面讲到空回滚和悬挂异常，Try 方法主要需要考虑两个问题，一个是 Try 方法需要能够告诉二阶段接口，已经预留业务资源成功。第二个是需要检查第二阶段是否已经执行完成，如果已完成，则不再执行。因此，Try 方法的逻辑可以如图所示：
先插入事务控制表记录，如果插入成功，说明第二阶段还没有执行，可以继续执行第一阶段。如果插入失败，则说明第二阶段已经执行或正在执行，则抛出异常，终止即可。
Confirm 方法。因为 Confirm 方法不允许空回滚，也就是说，Confirm 方法一定要在 Try 方法之后执行。因此，Confirm 方法只需要关注重复提交的问题。可以先锁定事务记录，如果事务记录为空，则说明是一个空提交，不允许，终止执行。如果事务记录不为空，则继续检查状态是否为初始化，如果是，则说明一阶段正确执行，那二阶段正常执行即可。如果状态是已提交，则认为是重复提交，直接返回成功即可；如果状态是已回滚，也是一个异常，一个已回滚的事务，不能重新提交，需要能够拦截到这种异常情况，并报警。
Cancel 方法。因为 Cancel 方法允许空回滚，并且要在先执行的情况下，让 Try 方法感知到 Cancel 已经执行，所以和 Confirm 方法略有不同。首先依然是锁定事务记录。如果事务记录为空，则认为 Try 方法还没执行，即是空回滚。空回滚的情况下，应该先插入一条事务记录，确保后续的 Try 方法不会再执行。如果插入成功，则说明 Try 方法还没有执行，空回滚继续执行。如果插入失败，则认为Try 方法正再执行，等待 TC 的重试即可。如果一开始读取事务记录不为空，则说明 Try 方法已经执行完毕，再检查状态是否为初始化，如果是，则还没有执行过其他二阶段方法，正常执行 Cancel 逻辑。如果状态为已回滚，则说明这是重复调用，允许幂等，直接返回成功即可。如果状态为已提交，则同样是一个异常，一个已提交的事务，不能再次回滚。
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