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分布式事务Seata AT模式设计分析篇

1、介绍

​ 官网: https://seata.apache.org/zh-cn/docs/user/mode/at

​ Seata AT模式是分布式事务的轻量级解决方案。适合快速接入、业务无侵入，允许短暂数据不一致使用。

​ Seata AT模式，属于自动化2PC机制，在第一阶段直接提交业务数据和Undo Log（本地事务提交），在本地事务提交前通过TC(Transaction Coordinator 事务协调者)注册全局锁接管保证隔离性，后期通过日志（根据undo log自动生成反向SQL日志）实现最终一致性。

2、原理分析

1、全局锁设计

​ 全局锁极大提高了吞吐量，如下分析

​ 传统2PC的行锁阻塞（从 Prepare 到 Commit/Rollback 期间，数据库行锁持续占用，IO级别）时间长（秒级500ms~2s）导致的锁持有时间长吞吐量骤降（如秒杀场景），通过Seata AT模式的极短时间的全局锁提高了吞吐量可支持互联网高并发要求，原因是在一阶段本地事务是直接提交，在提交事务前通过TC 内存中的轻量全局锁（逻辑锁：为内存锁）接管了资源，而内存级全局锁管理效率远高于数据库锁，二阶段开始时就通知TC删除了全局锁，全局锁占用的时间非常短（1~10ms），也没有数据库锁的IO阻塞问题，内存级的冲突检测效率提升100倍+，并且全局事务提交由 TC 异步批量处理（不阻塞业务线程）。

​ 全局锁的生命周期为在本地事务提交前向 TC 注册分支事务并申请全局锁，若申请失败，本地事务直接回滚（不提交），申请成功则在本地事务提交成功的瞬间（COMMIT 完成）即生效全局锁。在二阶段开始时立即释放（非二阶段结束后）TC删除全局锁。

全局锁降低锁冲突提高吞吐量主要原因可总结如下：

• 全局锁持有的时间极短：传统2PC数据库锁需要在Prepare 阶段 → Commit 结束一直持有，时间需要（秒级500ms_{2s），而Seata全局锁持有是在一阶段结束开始到二阶段开始前，只需毫秒级别**（1}10ms）**。
• 锁冲突检测效率高并且冲突时立即拒绝: 传统2PC（数据库）需要磁盘I/O，行锁检测耗时5-20ms，资源消耗高，而Seata全局锁为内存级别，使用了内存哈希表，检测耗时只需0.01ms，几乎没有资源消耗。全局锁的轻量化由于TC 使用 ConcurrentHashMap 管理锁，如下，锁判断效率为O(1) 时间复杂度。

// Seata 核心源码简化
public class DefaultLockManager {private final ConcurrentMap<String, Set<String>> lockStore = new ConcurrentHashMap<>();// key: 资源ID（如stock.1）, value: 持有锁的事务XID集合
}

在发生冲突时，传统2PC阻塞等待属于悲观锁情况，导致线程堆积甚至导致系统雪崩。Seata的全局锁冲突时立即拒绝，快速失败，资源立即释放系统雪崩概率低，虽然也属于悲观锁，但是由于锁持有时间极短，实际效果趋近乐观锁。

• 锁范围精准控制: 假设更新id=1，即使id为唯一索引时传统2PC锁范围只锁定id=1这行，如果稍微复杂点的sql锁升级可能就会有间隙锁（Gap Lock）污染，导致数据库无法在范围内插入数据。而Seata代理层解析 SQL 的精确操作对象，无论sql多复杂锁定目标资源id，规避了数据库间隙锁等问题。在内存中按资源 ID 独立存储锁。

示例：假设并发请求间隔为 50ms：

• 传统 2PC：锁占用 500ms → 可能阻塞 10 个请求（500/50）
• Seata AT：全局锁占用 5ms → 仅可能阻塞 0.1 个请求（5/50）
  冲突概率降低 100 倍

2、回滚日志设计

​ Seata AT 回滚日志设计使业务可正常回滚及保证数据一致性。

​ 在一阶段中，Seata会拦截“业务SQL”，首先解析SQL语义，找到要更新的业务数据，在数据更新前保存数据快照日志（before image 即 undo log”），然后执行“业务SQL”更新数据，更新之后保存数据快照(“after image”SQL 执行后的数据快照，非传统 redo log)，本地事务提交前生成在TC注册全局锁，防止其他事务修改相同数据。这些操作都是在本地数据库事务内完成，这样保证了一阶段的原子性。分阶段如下：

1. SQL拦截：Seata代理数据源，拦截业务SQL。
2. 解析语义：分析SQL类型（UPDATE/INSERT/DELETE）
3. 记录前镜像：查询并保存数据更新前的状态（before image → undo log），（用于回滚时生成反向 SQL）
4. 执行业务SQL：执行实际的数据修改操作
5. 记录后镜像：业务 SQL 执行后查询并保存数据更新后的状态（after image非传统 redo log），（用于回滚时校验数据一致性）
6. 生成行锁：在TC注册全局锁，防止其他事务修改相同数据
7. 提交本地事务：将业务数据+undo log+after image原子性提交

​ 相对一阶段，二阶段比较简单，负责整体的回滚或提交。如果之前的一阶段中有本地事务没有通过，那么执行全局回滚，否则执行全局提交。回滚用到的就是一阶段记录的“undo log”，通过undo log生成反向更新SQL并执行，以完成分支事务的回滚。当然，事务完成后会释放所有资源和删除所有日志。

​ 提交是异步化的，由TC 异步批量处理（不阻塞业务线程）,仅删除Undo Log，无需数据操作（秒级完成）

​ 同步阻塞回滚补偿：根据Undo Log生成反向SQL回滚数据，保证数据一致性

3、集群模式下强一致性设计

虽然全局锁是内存级别的，在集群环境下依然能保证强一致性，并非只有一台机器能锁住资源。其核心是通过 TC（事务协调器）集群 + Raft 共识协议实现分布式锁的高可用和一致性。

• 锁数据位置：TC Leader 内存中维护锁映射表
• 数据持久化：通过 Raft 日志同步到所有 Follower
• 锁键结构：资源ID -> 持有者XID（如 stock:1001 -> xid:9527）

锁申请流程（集群版）

锁操作需多数节点（N/2+1）确认后才生效，集群牺牲部分性能，换取 高可用 + 强一致

3、应用场景分析

简单跨服务事务，低冲突更新。适合快速接入、业务无侵入，允许短暂的数据不一致，是简单分布式事务的首选。金融级强一致性或超高频热点更新场景，应评估TCC/Saga模式替代方案。不适合如下场景

场景	原因
金融核心转账（强一致性）	AT默认读未提交隔离，可能脏读
秒杀热点库存更新	全局锁竞争导致高冲突率（失败率＞30%）
长事务流程（＞1分钟）	Undo Log长期占用数据库资源
嵌套分布式事务	AT不支持嵌套事务