关于后端:PolarDBX-源码解读事务的一生

简介：本文将次要解读 PolarDB-X 中事务局部的相干代码，着重解读事务的毕生在计算节点（CN）中的要害代码：从开始、执行、到最初提交这一整个生命周期。概述本文将次要解读 PolarDB-X 中事务局部的相干代码，着重解读事务的毕生在计算节点（CN）中的要害代码：从开始、执行、到最初提交这一整个生命周期。在浏览本文前，强烈推荐先浏览与 PolarDB-X 事务零碎相干的文章：PolarDB-X 强统一分布式事务原理 PolarDB-X 分布式事务的实现（一）PolarDB-X 分布式事务的实现（二）InnoDB CTS 扩大 PolarDB-X 分布式事务的实现（四）：跨地区事务无处不在的 MySQL XA 事务以及此前公布的 PolarDB-X SQL 的毕生事务与连贯在 PolarDB-X 的 CN 层，与事务关系密切的是连贯。这是因为数据节点（DN）也具备单个 DN 内的事务能力，CN 则通过与 DN 的连贯来治理 DN 上的事务，从而实现强统一的分布式事务能力。其中波及到的连贯大抵如下图所示：

先简略说一下这外面波及的一些连贯。ServerConnection 相似于前端连贯，大部分的 SQL 语句执行的入口都是 ServerConnection#innerExecute。TConnection 中的 executeSQL 办法负责 SQL 语句的真正执行，也负责创立新的事务对象。TConnection 会始终援用着这个事务对象，直到事务提交或回滚。事务对象里有一个 TransactionConnectionHolder，负责管理该事务用到的所有物理连贯（CN 连贯 DN 的公有协定连贯）。值得一提的是，ExecutionContext 作为一条逻辑 SQL 执行的上下文，也会援用这个事务对象。这样，后续执行器须要应用物理连贯与 DN 通信时，就能够通过 ExecutionContext 拿到事务对象，再通过事务对象的 TransactionConnectionHolder 拿到适合的物理连贯。以上的各种连贯，都会在下文持续探讨。两个例子接下来，咱们以两个简略的例子，来阐明事务的毕生在 CN 的代码中是如何体现的。测试用表：CREATE TABLE tb1 (

`id` int PRIMARY KEY,
`a` int

) DBPARTITION BY HASH(id) 先在外面插入几条数据：INSERT INTO tb1 VALUES (0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3); 测试应用的两个例子：– Example 1:
BEGIN;
SELECT * FROM tb1 WHERE id = 0;
UPDATE tb1 SET a = 100 WHERE id = 1;
COMMIT;– Example 2:
BEGIN;
SELECT * FROM tb1 WHERE id = 0;
UPDATE tb1 SET a = 101 WHERE id = 1;
UPDATE tb1 SET a = 101 WHERE id = 0;
COMMIT; 留神到例 2 只比例 1 多批改了 id = 1 的数据。测试表是按 id 拆分的，因而 id = 0 和 id = 1 的记录会落在不同的物理分片上（假如别离为分片 0 和分片 1）。例 1 读了分片 0，写了分片 1，而后提交了事务，这将会触发咱们对单分片写的“一阶段提交优化”。例 2 读了分片 0，随后写了分片 1 和分片 0，而后提交了事务，这将会进行残缺的分布式事务提交流程。这两个例子还会触发“只读连贯优化”，即只有在第一次写的时候才真正开启分布式事务。在接下来的探讨中，咱们默认应用 TSO 事务策略和 RR 的隔离级别。例 1 事务的毕生 BEGIN 与 MySQL 相似，要开启一个事务，个别有两种形式。第一种形式是显式地执行 BEGIN 或 START TRANSACTION [transaction_characteristic]，执行这两种语句，会调用 ServerConnection 中的 begin(boolean, IsolationLevel) 办法。第二种形式是执行 SET autocommit = 0，以后 session 会隐式开启事务，这种形式会调用 ServerConnection 中的 setAutocommit(boolean, boolean) 办法。两种形式都会调用 TConnection 的 setAutoCommit 办法。这些办法都只是简略地记录了一些变量（比方 transaction_characteristic 中设定的事务相干变量），同时标记这个连贯开启了事务。此时，事务对象也还没创立进去，也没有与后端连贯进行任何交互。读分片 0 在开启事务后，执行 SELECT * FROM tb1 WHERE id = 0 时，才会真正创立事务对象。依据事务与连贯中的探讨，在 TConnection 中这条逻辑 SQL 的执行入口为 executeSQL，外面会真正创立事务对象，次要执行逻辑为（代码出自 PolarDB-X 5.4.12 release 版本，为了不便阐明，有删减及改变，下同）：// TConnection#executeSQL(ByteString, Parameters, TStatement, ExecutionContext)
public ResultSet executeSQL(ByteString sql, Parameters params, TStatement stmt,

                            ExecutionContext executionContext) throws SQLException {

if (this.trx == null || this.trx.isClosed()) {

// 开启事务后，直到执行第一条语句，才会创立事务对象。beginTransaction();

}
// 让 executionContext 援用 trx 对象，不便后续执行器通过 trx 对象拿物理连贯。
executionContext.setTransaction(this.trx);
resultCursor = executeQuery(sql, executionContext, trxPolicyModified);
}
// TConnection#beginTransaction(boolean)
private void beginTransaction(boolean autoCommit) {
// 依据一些默认的或用户设定的事务变量，抉择适合的事务策略，比方 TSO/XA 等。
trxPolicy = loadTrxPolicy(executionContext);
TransactionClass trxConfig = trxPolicy.getTransactionType(autoCommit, readOnly);
// 依据事务策略，创立出对应的事务对象。
this.trx = transactionManager.createTransaction(trxConfig, executionContext);
} 在咱们的例子中，如果在上述代码打个断点，能够看到创立进去的是 TsoTransaction，其中一些值得关注的变量为：trx = {TsoTransaction}

// 此时还没有获取任何工夫戳。snapshotTimestamp = -1
commitTimestamp = -1
// 事务写的第一个物理分片（下称主分片），事务日志将会写在这个分片上。primaryGroup = null
// 该事务是否跨分片，如果是单分片事务，会优化为一阶段提交。isCrossGroup = false
// 事务日志管理器，负责写事务日志。globalTxLogManager = {GlobalTxLogManager}
// 分布式事务的 connectionHolder 都是 TransactionConnectionHolder，// 外面别离存储了读写连贯，读连贯和写连贯在提交时行为会有所不同。connectionHolder = {TransactionConnectionHolder}
    // 物理分片到对应写连贯的映射。groupHeldWriteConn = {HashMap}
    // 物理分片到对应读连贯汇合到映射。在 ShareReadView 优化开启时，// 能够同时存在多个读连贯和一个写连贯，因而这里读写连贯须要离开治理。// 该优化不在本文开展。groupHeldReadConns = {HashMap} 在执行器阶段，会抉择给分片 0 下发一条 SELECT 语句，此时须要获取分片 0 的物理连贯，代码入口是 MyJdbcHandler 中的 getPhyConnection(ITransaction, ITransaction.RW, String, DataSource) 办法。其中的事务对象 Transaction 则是从 ExecutionContext 里拿到。该办法最初会调用 AbstractTransaction（这是所有分布式事务类的基类）中的 getConnection 办法。通过事务拿物理连贯的代码 AbstractTransaction#getConnection 如下：// AbstractTransaction#getConnection(String, String, IDataSource, RW, ExecutionContext)

public IConnection getConnection(String schema, String group, IDataSource ds, RW rw, ExecutionContext ec) {
if (/ 是事务的第一个写申请 /) {

// 把这个分片作为主分片，事务日志将写在这个分片上。this.primaryGroup = group;
// 该分片还用于生成 XA 事务的 xid。this.primaryGroupUid = IServerConfigManager.getGroupUniqueId(schema, group);

}
// 通过 connectionHolder 拿到物理连贯。
IConnection conn = connectionHolder.getConnection(schema, group, ds, rw);
if (/ 是写申请 / && !isCrossGroup && !this.primaryGroup.equals(group)) {

// 事务波及了多个分片。this.isCrossGroup = true;

}
return conn;
} 在咱们的例子中，上述参数 group 是物理分片 0，rw 是 READ，阐明须要物理分片 0 上的读连贯，ds 则次要用于生成物理连贯。因为咱们只是读申请，因而分片 0 不会作为主分片，会间接返回 connectionHolder.getConnection(schema, group, ds, rw) 的后果。通过连贯管理器拿物理连贯的代码 TransactionConnectionHolder#getConnection 如下：// TransactionConnectionHolder#getConnection(String, String, IDataSource, RW)
public IConnection getConnection(String schema, String group, IDataSource ds, RW rw) {
// 尝试获取该分片上的写连贯，如果有，间接返回这个写连贯。
HeldConnection groupWriteConn = groupHeldWriteConn.get(group);
if (groupWriteConn != null) {

return groupWriteConn.connection;

}

HeldConnection freeReadConn = / 尝试找到读连贯 /;
if (freeReadConn != null) {

if (/* 以后须要写连贯 */) {
  // 设置以后连贯为写连贯，participated = true 意味着该连贯是写连贯。freeReadConn.participated = true;
  this.groupHeldWriteConn.put(group, freeReadConn);
  // 因为本来是读连贯，这里才真正开启分布式事务。this.trx.commitNonParticipant(group, freeReadConn.connection);
  this.trx.begin(schema, freeReadConn.group, freeReadConn.connection);
}
return freeReadConn.connection;

}
// 以后分片没有任何连贯，创立一个新的连贯。还会依据读写类型，
// 设置好写连贯 groupHeldWriteConn 或读连贯汇合 groupHeldReadConns。
IConnection conn = new DeferredConnection(/ 这里会获取并封装该分片的公有协定连贯 /);
if (/ 须要写连贯 /) {

// 开启失常的分布式事务。this.trx.begin(schema, group, conn);

} else {

// 优化为只读事务。this.trx.beginNonParticipant(group, conn);

}
return conn;
} 在咱们的例子中，因为是第一条语句，该分片上还没有任何连贯，因而会学生成一个连贯该分片的公有协定连贯，包装成 DeferredConnection，而后因为是读申请，会调用 beginNonParticipant。TsoTransaction 的 beginNonParticipant 办法如下：// TsoTransaction#beginNonParticipant(String, IConnection)
protected void beginNonParticipant(String group, IConnection conn) throws SQLException {
if (snapshotTimestamp < 0) {

// 该事务从未拿过工夫戳，则在这里获取。snapshotTimestamp = nextTimestamp();

}
// 应用公有协定的流水线执行机制执行 BEGIN。
conn.executeLater(“BEGIN”);
// 在 BEGIN 后发送工夫戳。
sendSnapshotSeq(conn);
} 在咱们的例子中，公有协定连贯会流水线执行 BEGIN 语句（非阻塞，不等后果返回），且在稍后执行物理 SQL 时才发送工夫戳。至此，连贯上的一些初始化操作曾经实现，能够向执行器返回并执行读分片 0 的物理 SQL。写分片 1 随后，咱们执行 UPDATE tb1 SET a = 100 WHERE id = 1。在执行器阶段，须要给分片 1 下发一条 UPDATE 语句，此时须要获取分片 1 的物理连贯，因而又会调用 AbstractTransaction#getConnection 办法，通过事务对象拿物理连贯。通过后面贴出的代码，咱们发现因为是事务的第一个写申请，因而分片 1 会视作主分片，用于生成 xid 和稍后记录事务日志。在获取物理连贯时，又会调用 TransactionConnectionHolder#getConnection 办法，通过连贯管理器拿物理连贯。通过后面贴出的代码，咱们发现因为分片 1 没有任何连贯，因而会生成一个公有协定连贯，包装成 DeferredConnection。与读分片 0 不同，因为是写申请，会执行 TsoTransaction 的 begin 办法。TsoTransaction 的 begin 办法如下：// TsoTransaction#begin(String, String, IConnection)
protected void begin(String schema, String group, IConnection conn) throws SQLException {
if (snapshotTimestamp < 0) {

// 该事务从未拿过工夫戳，则在这里获取。snapshotTimestamp = nextTimestamp();

}
// 获取 xid。
String xid = getXid(group);
// 触发公有协定流水线执行 XA START。
conn.executeLater(“XA START ” + xid);
// 在 XA START 后发送工夫戳。
sendSnapshotSeq(conn);
} 简略来说，和此前 beginNonParticipant 办法惟一的区别在于，应用了 XA START 开启事务。依据 MySQL 对于 XA 事务的阐明，xid 由 gtrid [, bqual [, formatID]] 组成，这里的 gtrid 是“drds- 事务 id @主分片 Uid”，这样保障了同一个事务在不同分片上执行 XA START，会应用雷同的 gtrid。bqual 设置以后连贯的分片，用于在事务复原时确定分支事务所在的分片。在咱们的例子中，xid 为：’drds-13e101d74e400000@5ae6c3b5be613cd1′, ‘DB1_000001_GROUP’，其中 13e101d74e400000 是事务 id，5ae6c3b5be613cd1 是分片 1 的 Uid，DB1_000001_GROUP 是分片 1 的具体分片名称。值得注意的是，这里会把之前的工夫戳发送到分片 1。至此，连贯上的一些初始化操作曾经实现，能够向执行器返回并执行写分片 1 的物理 SQL。COMMIT 最初，执行 COMMIT 提交事务。解决 COMMIT 的代码入口为 ServerConnection#commit()，其次要调用了 TConnection#commit 办法，代码如下：// TConnection#commit()
public void commit() throws SQLException {
try {

// 触发事务的提交流程。this.trx.commit();

} finally {

// 大部分状况下，如果事务提交胜利，或出现异常后正确处理了，// 所有连贯会被敞开并开释，trx.close() 相当于什么也不做。// 但如果事务提交失败且没有解决，这里会回滚事务并开释所有物理连贯。this.trx.close();
// 去掉对这个事务对象的援用，意味着以后连贯里这个事务毕生的完结。this.trx = null;

}
} 咱们重点关注一下事务的提交流程，上述 this.trx.commit() 调用时，会调用 ShareReadViewTransaction（该类继承了 AbstractTransaction，基于 XA 事务实现了共享 readview 的性能，XATransaction 和 TsoTransaction 都会继承这个类，在这里能够简略了解为 XA 事务的基类）的 commit 办法，代码如下：// ShareReadViewTransaction#commit()
public void commit() {
if (!isCrossGroup) {

// 如果只波及了单个分片的写，进行一阶段提交优化。commitOneShardTrx();

} else {

// 失常的多分片分布式事务提交流程。commitMultiShardTrx();

}
} 在咱们的例子中，因为只写了分片 1，所以进入一阶段提交优化，代码如下：// ShareReadViewTransaction#commitOneShardTrx()
protected void commitOneShardTrx() {
// 对持有的所有物理连贯执行以下流程，以提交每个物理连贯开启的事务。
forEachHeldConnection((group, conn, participated) -> {

  if (!participated) {
    // 只读连贯是 BEGIN 开启事务的，且只有读操作，执行 ROLLBACK 即可。conn.execute("ROLLBACK");
  } else {
    // 获取 xid。String xid = getXid(group);
    // 写连贯是 XA START 开启事务的，执行 XA END 和 XA COMMIT ONE PHASE 提交事务。conn.execute("XA END" + xid + "; XA COMMIT" + xid + "ONE PHASE");
  }

});
// 所有连贯都提交了分支事务，开释并清空这些物理连贯。
connectionHolder.closeAllConnections();
} 咱们一共持有了 2 个物理连贯。对于分片 0 的只读连贯，会间接执行 ROLLBACK；对于分片 1 的写连贯，则执行 XA END 和 XA COMMIT ONE PHASE 提交事务。留神到咱们并没有获取 commit timestamp，因为在一阶段提交优化里，commit timestamp 会由 InnoDB 计算生成：具体的计算规定是：COMMIT_TS = MAX_SEQUENCE + 1，其中 MAX_SEQUENCE 为 InnoDB 本地保护的历史最大的 snapshot_ts。如果提交失败了，会调用事务的 close 办法，代码如下：// AbstractTransaction#close()
public void close() {
// 回滚所有物理连贯上的事务。
cleanupAllConnections();
// 开释并清空这些物理连贯。
connectionHolder.closeAllConnections();
} 值得一提的是，cleanupAllConnections() 也是 ROLLBACK 语句次要调用的办法。因而为了同时理解 ROLLBACK 语句执行流程，咱们也看一下 cleanupAllConnections 办法的代码：// AbstractTransaction#cleanupAllConnections()
protected final void cleanupAllConnections() {
// 对持有的所有物理连贯执行以下流程，以回滚每个物理连贯开启的事务。
forEachHeldConnection((group, conn, participated) -> {

if (conn.isClosed()) {return;}
if (!participated) {
  // 只读连贯是 BEGIN 开启事务的，且只有读操作，执行 ROLLBACK 即可。conn.execute("ROLLBACK");
} else {
  // 获取 xid。String xid = getXid(group);
  // 写连贯是 XA START 开启事务的，执行 XA END 和 XA ROLLBACK 回滚事务。conn.execute("XA END" + xid + "; XA ROLLBACK" + xid);
}

});
} 能够看到，回滚的逻辑是看状况执行 ROLLBACK 或 XA ROLLBACK 来回滚事务的。至此，咱们看到了例 1 事务的毕生。接下来看一下多分片写的事务流程。例 2 事务的毕生写分片 0 例 2 中，从开启事务到执行 UPDATE tb1 SET a = 100 WHERE id = 1 走的流程和例 1 一样，直到执行 UPDATE tb1 SET a = 100 WHERE id = 0 时，才有所不同。具体而言，事务在之前就获取了分片 0 的只读连贯，当执行到 TransactionConnectionHolder#getConnection 时，会先提交只读连贯上的事务（理论执行了 ROLLBACK），而后在这条连贯上用 XA START 开启 XA 事务，设置好工夫戳，就能够把这个物理连贯返回给执行器，最终执行物理 SQL。因为这是第二个写连贯，因而还会设置事务为跨分片事务，以触发失常的两阶段提交流程。COMMIT 例 2 的重点在于写了 2 个分片，因而 COMMIT 时会调用 commitMultiShardTrx() 走多分片的分布式提交流程。办法 commitMultiShardTrx 代码如下：// TsoTransaction#commitMultiShardTrx()
protected void commitMultiShardTrx() {
// 事务日志的提交状态，一共有 3 种：FAILURE，UNKNODWN，SUCCESS。
TransactionCommitState commitState = TransactionCommitState.FAILURE;
try {

// 对所有连贯执行 XA prepare。prepareConnections();
// 拿 commit 工夫戳。commitTimestamp = nextTimestamp();
Connection logConn = /* 获取主分片上的连贯 */;
// 所有分支事务 prepare 胜利，在写事务日志前，状态设置为 UNKNOWN，其作用见后续代码阐明。commitState = TransactionCommitState.UNKNOWN;
// 写事务日志。writeCommitLog(logConn);
// 写事务日志胜利，状态置为 SUCCESS。commitState = TransactionCommitState.SUCCESS;

} catch (RuntimeException ex) {

exception = ex;

}
if (commitState == TransactionCommitState.FAILURE) {

// 写事务日志前失败了，回滚所有连贯。rollbackConnections();

} else if (commitState == TransactionCommitState.SUCCESS) {

// 写事务日志胜利了，提交所有连贯。commitConnections();

} else {

// 所有连贯都 prepare 胜利了，但无奈确定是否写入了事务日志，// 将由事务复原的逻辑来决定是 COMMIT 还是 ROLLBACK。这里先抛弃所有连贯。discardConnections();

}

// 开释并清空这些物理连贯。
connectionHolder.closeAllConnections();

// prepare 或 commit 阶段抛出的异样，这里从新抛出。
if (exception != null) {

  throw exception;

}
} 折叠上述代码正是两阶段提交的流程。在 prepare 阶段，调用 prepareConnections()，其中对只读连贯只是简略执行 ROLLBACK 语句；对于写连贯，执行 XA END {xid} 和 XA PREPARE {xid} 语句。如果所有连贯都 prepare 胜利了，在 commit 阶段，调用 writeCommitLog(logConn)，用主分片（在咱们的例子中，是分片 1）的连贯，写下事务日志，次要包含了事务的 id 和 commit 工夫戳，事务日志次要用于后续的事务复原。如果事务日志写胜利了，就意味着 commit 胜利了，会调用 commitConnections() 对所有连贯进行提交，这一步只用对写连贯设置 commit 工夫戳 SET innodb_commit_seq = {commitTimestamp} 和执行 XA COMMIT {xid} 语句。如果在写事务日志前失败了，会调用 rollbackConnections() 对所有连贯进行回滚，次要会对写连贯执行 XA ROLLBACK {xid} 回滚。如果无奈确定是否胜利写入了事务日志，事务的状态会是 UNKNOWN。此时，咱们能确定所有分支事务都胜利 prepare 了，如果事务日志写入胜利了，则要进行 XA COMMIT；如果事务日志没有写入，则要进行 XA ROLLBACK。因为不确定是要提交还是回滚，咱们会抛弃所有物理连贯，使这些连贯后续不再可用。至于事务最终是提交还是回滚，则交给事务复原线程来解决，接下来咱们会解读事务复原相干的代码。事务复原一个分布式事务在提交的时候，可能遇到各种状况导致提交失败。例如，所有分支事务都 prepare 胜利了，事务日志也写入胜利了，但 XA COMMIT 失败了。对于这种状况，事务复原时须要正确提交所有分支事务。另一种状况是，局部分支事务 prepare 胜利了，另外一些失败了，或事务日志没有写入胜利。对于这种状况，事务复原须要回滚掉已 prepare 的分支事务。事务复原次要由 XARecoverTask 负责。其主体代码为 recoverInstance 办法，该办法查看一个 DN 下的所有 prepare 过的事务，并依据事务状态提交或回滚这些事务，代码如下：// XARecoverTask#recoverInstance(IDataSource, Set<String>)
// dataSource 用户获取 DN 的连贯，groups 是以后逻辑库的所有物理分片
private void recoverInstance(IDataSource dataSource, Set<String> groups) {
// 执行 XA RECOVER 获取该 DN 上所有 prepare 的事务。
// 此处省略了从 dataSource 获取连贯和生成 statement 的代码。
ResultSet rs = stmt.executeQuery(“XA RECOVER”);
while (rs.next()) {

// 对每一条记录，生成对象 PreparedXATrans，// 次要包含 xid，事务 id，分支事务所在的分片，主分片等信息。PreparedXATrans trans = /* 从 rs 中获取一行数据生成 */;
if (/* trans 所在分片是以后逻辑库的一个物理分片 && 
    trans 在上一次 recover 工作时也呈现过，即较长时间都未被提交或回滚 */) {
  // 染指解决这个分支事务：回滚或提交。rollBackOrForward(trans, stmt);
}

}
} 该工作每 5 秒到每个 DN 上执行一次 XA RECOVER，失去所有 prepare 过的事务，如果看到一个事务在上一次工作中也呈现过，即至多过来 5 秒都没有提交或回滚，则会抉择对这个事务进行回滚或提交。相干逻辑代码为 rollBackOrForward，代码如下：// XARecoverTask#rollBackOrForward(PreparedXATrans, Statement)
private boolean rollBackOrForward(PreparedXATrans trans, Statement stmt) throws SQLException {
String primaryGroup = / 从 trans 里解析出主分片，详见前文对于 xid 的生成 /;
// 尝试从主分片的事务日志中找到相干的事务日志。
GlobalTxLog tx = GlobalTxLogManager.get(primaryGroup, trans.transId);
if (tx != null) {

// 的确存在事务日志，依据事务日志状态判断回滚或提交。if (tx.getState() == TransactionState.ABORTED) {
  // ABORTED 状态的事务须要回滚。return tryRollback(stmt, trans);
} else {
  // SUCCESS 状态的事务须要提交。return tryCommitTSO(stmt, trans, tx.getCommitTimestamp());
}

} else {

// 没有找到事务日志，尝试回滚，先开启事务，写下事务日志，标记事务为 ABORTED。try (Connection conn2 = /* 获取主分片上的另一个连贯 */;) {conn2.setAutocommit(false);
  // 尝试回滚，如果因为别的线程正在解决这个事务
  //（比方该事务只是提交得慢，连贯仍未断开，还在提交流程）// 而报错，就回滚上一条写事务日志的语句。txLog.append(transInfo.transId, TransactionType.XA, TransactionState.ABORTED, new ConnectionContext(), conn2);
  stmt.execute("XA ROLLBACK" + trans.toXid());
  conn2.commit();
  return true;
} catch (Exception e) {/* 依据异样判断是否要回滚写事务日志的操作 */}

}
} 该办法次要有 3 段逻辑。一是如果存在对应的事务日志，且事务状态是 ABORTED，那就执行 tryRollback 办法回滚，该办法次要执行了 XA ROLLBACK {xid}。二是如果事务状态是 SUCCESS，那就执行 tryCommitTSO 办法回滚，该办法会设置 commit 工夫戳，而后执行 XA COMMIT {xid}。三是如果没找到事务日志，此时个别有两种可能：1）事务提交失败了，且没写下事务日志，此时须要回滚；2）事务还在两阶段提交的流程中，只是 prepare 较慢，还没开始写事务日志，此时不须要做任何操作。在 MySQL 中，如果发动 XA START 的连贯没有敞开，其余连贯是无奈通过 XA ROLLBACK 或 XA COMMIT 来回滚或提交这个分支事务的。咱们利用这一个性，首先在事务日志插入一条 ABORTED 记录，表明这个分布式事务须要回滚，而后尝试执行 XA ROLLBACK 回滚这个分支事务。如果遇到 2）的状况，则会收到特定的报错，此时再回滚掉插入 ABORTED 事务日志的操作。在咱们插入 ABORTED 事务日志后，本来正在提交事务的线程在插入 SUCCESS 事务日志时会被阻塞，而在咱们回滚掉插入 ABORTED 事务日志的操作后，事务提交流程就会持续进行上来。小结本文次要解读了 PolarDB-X 中 CN 端的事务相干的代码，以 TSO 事务为主，应用两个例子，一步步地展现了事务的开启、执行、提交、复原等流程。心愿大家浏览本文后，能更加理解 PolarDB-X 的事务零碎。原文链接：http://click.aliyun.com/m/100… 本文为阿里云原创内容，未经容许不得转载。

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