浪潮 inBuilder 低代码平台分布式微服务架构事务一致性技术解析

技术背景

在分布式系统中，随着应用的微服务化拆分，业务数据的存储模式由单机数据库架构向分布式数据库架构转变，各个微服务之间通过远程 REST 或 RPC 请求完成业务操作，产生了跨服务的分布式事务问题，需要解决一个服务调用中多个事务的数据一致性。

根据 CAP 原则，分布式系统只能同时满足（强）一致性（Constistency）、可用性（Avaliablility）和分区容错性（Partition tolerance）中的两项，而一个稳定可用的分布式业务系统，必须同时满足 A 与 P 两者，需要牺牲数据强一致性 C，转而追求数据的最终一致性，满足 BASE 理论的三大特性：基本可用（Basically Available）、软状态（Soft State）、最终一致性（Eventual Consistency）。

业界主流技术方案对比

1)  XA 事务模式：

XA 是由 Tuxedo 首先提出，属于 X/Open 组织的分布式事务协议，XA 事务在数据库层面提供了对强一致、中心化的原子提交协议——两阶段提交协议（2PC）的支持，可实现分布式事务中数据的强一致性，但牺牲了系统的可用性，降低了系统的吞吐量。

2)  可靠消息队列事务模式：

可靠消息队列事务模式，是当本地事务发起方执行完成本地事务后，发出一条消息，通过消息中间件、事务日志表、重试等机制来保障事务参与方（消息消费者）一定能够接收消息并成功处理事务的分布式事务解决方案，此方案牺牲了事务数据的隔离性，保证了系统的可用性，是一种最终一致性事务解决方案。

3)  TCC（Try-Confirm-Cancel）事务模式：

TCC 事务模式在应用层面提供了对两阶段提交协议的支持，将业务操作拆分为 Try（预留资源）-Confirm（确认提交资源）-Cancel（回滚资源）三个方法满足分布式事务的两阶段提交行为，需要一个中心化的事务协调器驱动各个事务参与者提交/回滚，在 TCC 事务模式中，若所有事务参与者 Try 操作均成功，则由事务协调器通知所有事务参与者执行 Confirm 操作，反之，由事务协调器通知所有参与者执行 Cancel 操作，TCC 可以通过 Try 操作实现业务层面的事务数据隔离，是一种最终一致性事务解决方案。

4)  Saga 事务模式：

Saga 事务模式是一种基于数据补偿来代替回滚的分布式事务解决方案，要求分布式事务中的所有业务操作都实现一个补偿操作，当某一个事务参与者失败时，由事务协调者通知已执行的事务参与者执行补偿操作，Saga 模式无法保障事务数据的隔离性，是一种最终一致性的柔性事务解决方案。

5)  TCC-AT 事务模式：

TCC-AT（Automatic Transactiona）是一种基于“自动回滚”的思想来实现无侵入式分布式事务的分布式事务解决方案，它通过对特定关系型数据库语句进行 SQL 解析，得到事务执行对应的反向回滚 SQL 并记录日志，当事务参与者发生异常时，根据反向 SQL 日志实现业务数据的回滚，此方案存在仅适用于关系型数据库，需适配多种数据库类型的，存在全局锁，无法支持存储过程等无法反向解析的 SQL 语法等问题。

综上，对几种分布式事务方案对比，得出以下结论：

浪潮 inBuilder 低代码平台分布式一致性技术方案

在浪潮 inBuilder 低代码平台的技术选型设计过程中，在参考上述业界分布式事务解决方案基础上，结合企业级复杂应用系统的数据关系复杂性高、业务规则密集、应用规模庞大等实际应用场景需求，基于 TCC 模式提出了一种新的综合技术方案，在满足最终一致性、普适性、性能及事务数据隔离需求的同时，对于简单场景也提供一种基于自动化模式的解决方案，最大程度降低开发成本，提升分布式事务开发效率，做到了鱼与熊掌兼得。其具备以下特性：

1)   良好的普适性

支持 SQL/NoSQL 多种事务资源

支持长/短事务多种场景

同一分布式事务支持自动模式与手工模式混合使用

2)   低开发成本

无侵入式开发

提供自动事务模式

支持自动锁定

与低代码平台内置集成

3)   高可靠性

支持资源预留和锁，实现业务隔离性

支持自动回滚

支持自动防悬挂

支持自动重试机制

兼容空回滚/空提交

支持框架级幂等控制

4)   高性能

支持多隔离级别设置

分布式日志

内存、数据库两阶段增量提交

5)   高效运维

提供事务运维管理工具

提供事务状态监控

提供事务调用链路查看

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