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Seata三大组件的协作流程

1. ‌TM（事务管理器）发起全局事务‌

   • 当业务方法被@GlobalTransactional标记时，TM向TC申请开启全局事务
   • TC生成‌全局唯一XID‌并返回给TM

2. ‌XID在调用链中传播‌

   • XID会通过微服务调用（如HTTP头、RPC上下文）传递到其他服务

3. ‌RM（资源管理器）执行分支事务‌

   • RM接收到XID后，向TC‌注册分支事务‌（绑定到该XID）
   • RM执行本地事务，同时记录数据快照（undo_log）用于回滚

4. ‌全局事务决议阶段‌

   • ‌TM（而非TC）‌根据业务逻辑决定提交/回滚，并通知TC
   • TC收到决议后，调度所有关联RM执行最终操作（提交或回滚）

注意：‌TM才是决策者‌，TC只负责协调执行，不会主动通知TM做决定。
完整流程：TM启事务→TC发XID→RM干活留底→TM定结果→TC督执行

本地事务和分支事务的关联

• 本地事务‌

指单个微服务内通过数据库自身 ACID 特性实现的事务操作，例如单个数据库的增删改查操作。‌

• 分支事务‌

是全局事务的组成部分，对应单个微服务中的本地事务。每个分支事务独立执行并注册到 Seata 事务协调器（TC）中，由资源管理器（RM）管理其提交或回滚。

分支事务=本地事务+Seata协调逻辑（注册、锁、日志）

分支事务中如何保证数据一致性

分支事务通过‌2PC协议‌、‌本地ACID‌、‌Undo Log‌和‌隔离控制（读未提交）‌协同工作

两阶段提交的核心逻辑

1. ‌第一阶段（Prepare Phase）‌

   • ‌执行本地事务‌：每个分支事务（RM）执行本地SQL操作（如订单创建、库存扣减），但‌不提交事务‌。
   • ‌生成回滚日志‌：记录数据修改前的快照（Undo Log），用于可能的回滚操作。
   • ‌注册分支事务‌：RM向TC注册分支事务并关联全局事务ID（XID），此时事务状态为“未完成”。

2. ‌第二阶段（Commit/Rollback Phase）‌

   • ‌TC决策‌：TC根据所有分支事务的执行状态（成功/失败）决定全局提交或回滚。
     • ‌全局提交‌：通知所有RM删除回滚日志并提交本地事务。
     • ‌全局回滚‌：通知RM根据回滚日志恢复数据，并终止本地事务

第一阶段预执行，第二阶段由TC统一决策

• ‌“先做但不提交”‌ = 第一阶段（Prepare Phase）的本地事务执行与日志记录。
• ‌“TC通知提交/回滚”‌ = 第二阶段（Commit/Rollback Phase）的全局协调

TC如何收集分支事务的状态

Seata的TC（事务协调器）通过以下机制收集分支事务状态：‌RM（资源管理器）在一阶段执行本地事务后主动上报状态（成功/失败）至TC，TC将状态持久化存储并监控超时；若分支未及时上报，TC会主动查询或触发超时回滚，最终基于全局状态决策提交或回滚。

Seata四种分布式事务模式

Seata提供四种分布式事务模式，分别针对不同业务场景设计，其核心原理与实现机制如下：

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一、AT模式（Automatic Transaction）

• ‌原理‌：基于二阶段提交的增强版
  • ‌一阶段‌：拦截业务SQL，生成前后镜像数据（Undo Log），执行本地事务但‌不提交‌。
  • ‌二阶段‌：TC根据分支事务状态驱动全局提交（删除Undo Log）或回滚（通过镜像数据还原）。
• ‌特点‌：无侵入、高性能，依赖数据库本地事务能力。

二、TCC模式（Try-Confirm-Cancel）

• ‌原理‌：通过人工编码实现三阶段
  • ‌Try‌：预留资源（如冻结库存）。
  • ‌Confirm/Cancel‌：TC协调确认提交（解冻资源）或取消（释放资源）。
• ‌特点‌：需业务方实现补偿逻辑，适用于高并发场景。

三、Saga模式

• 原理‌：长事务拆分+逆向补偿
  • 每个子事务提交后立即生效，失败时触发已提交事务的逆向操作。
  • 通过状态机或注解定义事务链。
• ‌特点‌：最终一致性，适合跨服务长流程业务。

四、XA模式

• ‌原理‌：基于数据库原生XA协议
  • ‌一阶段‌：RM执行事务并锁定资源，等待TC指令。
  • ‌二阶段‌：TC通知所有RM提交或回滚。
• ‌特点‌：强一致性，但性能较低，依赖数据库支持。

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模式对比

模式	一致性级别	侵入性	性能	适用场景
AT	最终一致	无	高	常规分布式事务
TCC	最终一致	高	中高	高并发秒杀
Saga	最终一致	中	高	长流程业务
XA	强一致	无	低	传统金融系统

TCC模式在业务中如何实现？

核心阶段实现逻辑

1. ‌Try阶段（资源预留）‌

   • ‌业务检查‌：验证业务规则（如库存是否充足、账户余额是否足够）
   • ‌资源预留‌：通过业务字段锁定资源（如冻结库存、预扣余额）
   • ‌数据记录‌：生成中间状态数据（如预订单、冻结记录）

2. ‌Confirm阶段（最终提交）‌

   • ‌资源消费‌：将预留资源转为实际消费（如扣减真实库存）
   • ‌状态更新‌：标记业务为完成状态（如订单状态改为"已支付"）
   • ‌幂等设计‌：需支持重复调用（如通过事务ID判断是否已处理）

3. ‌Cancel阶段（资源释放）‌

   • ‌反向操作‌：释放Try阶段预留的资源（如解冻库存、返还余额）
   • ‌异常处理‌：需处理空回滚（Try未执行时的Cancel）和业务悬挂（Cancel晚于Try到达）

 典型业务场景实现（电商下单）

服务	Try阶段	Confirm阶段	Cancel阶段
‌订单服务‌	创建状态为"预创建"的订单	更新订单为"已完成"	取消订单并删除记录
‌库存服务‌	冻结对应商品库存（如锁定100件）	扣减实际库存（100件）	解冻库存（释放100件）
‌支付服务‌	预扣用户账户余额（如冻结500元）	实际扣款（500元）	返还冻结金额（500元

如何确保Confirm和Cancel阶段的幂等性？

1. 事务状态标记‌：通过全局唯一事务ID（XID）记录事务状态，执行前检查日志状态避免重复处理
2. ‌业务设计约束‌：
   • Confirm阶段仅依赖Try预留资源执行，不进行业务检查
   • Cancel阶段需判断Try是否执行，避免空回滚
3. ‌技术手段‌：
   • 使用UPDATE ... WHERE等幂等SQL语句
   • 框架层（如Seata）内置重试补偿机制
4. ‌异常处理‌：针对网络超时等问题，通过异步重试和事务日志恢复保证最终一致性

Seata框架如何内置重试补偿机制？

1. ‌事务状态追踪与日志持久化‌

   • 全局事务（XID）和分支事务状态持久化到事务日志表，作为重试依据
   • 一阶段记录Before Image和After Image形成Undo Log，用于补偿时数据还原

2. ‌自动重试策略‌

   • 二阶段Confirm/Cancel失败时，基于事务日志触发异步重试，采用指数退避算法控制频率
   • 默认重试次数可配置（如maxCommitRetryTimeout=120000ms）

3. ‌补偿执行逻辑‌

   • TCC模式：通过Try阶段预留的资源状态决定Confirm/Cancel执行路径
   • AT模式：依赖Undo Log反向生成补偿SQL实现数据回滚

4. ‌异常处理保障‌

   • 锁冲突或超时异常自动触发重试
   • SAGA模式通过逆向服务调用实现长事务补偿