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SeataAT模式

Seata AT模式(自动事务模式)详解

AT(Automatic Transaction)模式是 Seata 默认的分布式事务解决方案,它通过对业务代码 零侵入 的方式,自动管理分布式事务,开发者只需关注业务逻辑,像使用本地事务一样简单。


1. AT模式的核心原理

AT模式基于 两阶段提交(2PC) 改进而来,但不同于传统XA协议,它不需要数据库原生支持XA,而是通过 拦截SQL + 生成回滚日志 实现事务管理。

阶段1:执行本地事务并生成undo_log

  1. 解析SQL:Seata 通过JDBC代理拦截业务SQL,解析SQL语义(如INSERT/UPDATE/DELETE)。
  2. 生成快照:在数据更新前,保存修改前的数据镜像(before image)到 undo_log 表。
  3. 执行业务SQL:提交本地事务,同时记录修改后的数据镜像(after image)。
  4. 注册分支事务:向Seata TC(事务协调器)注册分支事务状态。

阶段2:全局提交或回滚

  • 如果所有分支成功:TC通知各分支删除 undo_log,事务完成。
  • 如果有分支失败:TC通知各分支根据 undo_log 回滚数据。

2. AT模式的关键机制

(1)全局锁(Global Lock)

  • 防止其他事务在 阶段1提交后、阶段2完成前 修改相同数据(避免脏写)。
  • 通过 SELECT FOR UPDATE 实现,保证事务隔离性。

(2)undo_log 回滚日志

  • 记录数据修改前后的快照(before imageafter image),用于回滚。
  • 存储在当前业务数据库中,格式如下:
    INSERT INTO undo_log (branch_id, xid, context, rollback_info, log_status, log_created, log_modified)
    VALUES (?, ?, ?, ?, ?, NOW(), NOW());
    

(3)事务协调器(TC)

  • Seata Server(TC)负责协调全局事务状态,决定提交或回滚。

3. AT模式的优缺点

✅ 优点

  1. 零代码侵入:无需手动编写TCC的 try/confirm/cancel 方法。
  2. 高性能:本地事务直接提交,无需全局锁等待(仅在回滚时检查锁)。
  3. 支持大多数SQL:兼容主流关系型数据库(MySQL、PostgreSQL、Oracle等)。

❌ 缺点

  1. 依赖数据库:需要创建 undo_log 表,且仅支持支持ACID的数据库。
  2. 不适用于跨语言:AT模式依赖Seata的JDBC代理,仅适用于Java应用。
  3. 不适用于长事务:长时间占用全局锁可能影响并发性能。

4. AT模式 vs TCC模式

特性AT模式TCC模式
侵入性无侵入(自动代理SQL)高侵入(需手动实现try/confirm/cancel)
性能较高(本地事务直接提交)较高(无全局锁)
适用场景短事务、高并发简单场景复杂业务逻辑(如资金冻结/扣减)
隔离性通过全局锁保证业务自行控制

5. 适用场景

  • 适合
    • 简单的CRUD操作(如订单创建、库存扣减)。
    • Java技术栈(Spring Cloud/Dubbo)。
  • 不适合
    • 跨语言微服务(如Go/Python)。
    • 需要高隔离性的金融级交易(可用TCC替代)。

6. 代码示例(Spring Boot + Seata AT)

@Service
public class OrderService {@Autowiredprivate OrderMapper orderMapper;@Autowiredprivate StorageService storageService;@GlobalTransactional // 开启Seata全局事务public void createOrder(String userId, String commodityCode, int count) {// 1. 扣减库存(远程调用)storageService.deduct(commodityCode, count);// 2. 创建订单(本地事务)Order order = new Order(userId, commodityCode, count);orderMapper.insert(order);// 模拟异常触发回滚if (count > 100) {throw new RuntimeException("测试回滚");}}
}

总结

AT模式是Seata最常用的分布式事务方案,适合Java技术栈的短事务场景。如果业务需要更高灵活性(如跨语言、复杂补偿逻辑),可考虑TCC或SAGA模式。

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