关于python:线上的分布式事务是什么样的以python的saga为例

银行跨行转账业务是一个典型分布式事务场景，假如 A 须要跨行转账给 B，那么就波及两个银行的数据，无奈通过一个数据库的本地事务保障转账的 ACID，只可能通过分布式事务来解决。

分布式事务

分布式事务在分布式环境下，为了满足可用性、性能与降级服务的须要，升高一致性与隔离性的要求，一方面遵循 BASE 实践：

• 根本业务可用性（Basic Availability）
• 柔性状态（Soft state）
• 最终一致性（Eventual consistency）

另一方面，分布式事务也局部遵循 ACID 标准：

• 原子性：严格遵循
• 一致性：事务实现后的一致性严格遵循；事务中的一致性可适当放宽
• 隔离性：并行事务间不可影响；事务两头后果可见性容许平安放宽
• 持久性：严格遵循

SAGA

Saga 是这一篇数据库论文 SAGAS 提到的一个分布式事务计划。其核心思想是将长事务拆分为多个本地短事务，由 Saga 事务协调器协调，如果各个本地事务胜利实现那就失常实现，如果某个步骤失败，则依据相同程序一次调用弥补操作。

目前可用于 SAGA 的开源框架，次要为 Java 语言，其中以 seata 为代表。咱们的例子采纳 go 语言，应用的分布式事务框架为 https://github.com/yedf/dtm，它对分布式事务的反对十分优雅。上面来具体解说 SAGA 的组成：

DTM 事务框架里，有 3 个角色，与经典的 XA 分布式事务一样：

• AP/ 应用程序，发动全局事务，定义全局事务蕴含哪些事务分支
• RM/ 资源管理器，负责分支事务各项资源的治理
• TM/ 事务管理器，负责协调全局事务的正确执行，包含 SAGA 正向 / 逆向操作的执行

上面看一个胜利实现的 SAGA 时序图，就很容易了解 SAGA 分布式事务：

SAGA 实际

对于咱们要进行的银行转账的例子，咱们将在正向操作中，进行转入转出，在弥补操作中，做相同的调整。

首先咱们创立账户余额表：

CREATE TABLE dtm_busi.`user_account` (`id` int(11) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  `user_id` int(11) not NULL UNIQUE ,
  `balance` decimal(10,2) NOT NULL DEFAULT '0.00',
  `create_time` datetime DEFAULT now(),
  `update_time` datetime DEFAULT now());

咱们先编写外围业务代码，调整用户的账户余额

def saga_adjust_balance(cursor, uid, amount):
  affected = utils.sqlexec(cursor, "update dtm_busi.user_account set balance=balance+%d where user_id=%d and balance >= -%d" %(amount, uid, amount))
  if affected == 0:
    raise Exception("update error, balance not enough")

上面咱们来编写具体的正向操作 / 弥补操作的处理函数

@app.post("/api/TransOutSaga")
def trans_out_saga():
  saga_adjust_balance(c, out_uid, -30)
  return {"dtm_result": "SUCCESS"}

@app.post("/api/TransOutCompensate")
def trans_out_compensate():
  saga_adjust_balance(c, out_uid, 30)
  return {"dtm_result": "SUCCESS"}

@app.post("/api/TransInSaga")
def trans_in_saga():
  saga_adjust_balance(c, in_uid, 30)
  return {"dtm_result": "SUCCESS"}

@app.post("/api/TransInCompensate")
def trans_in_compensate():
  saga_adjust_balance(c, in_uid, -30)
  return {"dtm_result": "SUCCESS"}

到此各个子事务的处理函数曾经 OK 了，而后是开启 SAGA 事务，进行分支调用

# 这是 dtm 服务地址
dtm = "http://localhost:8080/api/dtmsvr"
# 这是业务微服务地址
svc = "http://localhost:5000/api"

    req = {"amount": 30}
    s = saga.Saga(dtm, utils.gen_gid(dtm))
    s.add(req, svc + "/TransOutSaga", svc + "/TransOutCompensate")
    s.add(req, svc + "/TransInSaga", svc + "/TransInCompensate")
    s.submit()

至此，一个残缺的 SAGA 分布式事务编写实现。

如果您想要残缺运行一个胜利的示例，那么参考这个例子 yedf/dtmcli-py-sample，将它运行起来非常简单

# 部署启动 dtm
# 须要 docker 版本 18 以上
git clone https://github.com/yedf/dtm
cd dtm
docker-compose up

# 另起一个命令行
git clone https://github.com/yedf/dtmcli-py-sample
cd dtmcli-py-sample
pip3 install flask dtmcli requests
flask run

# 另起一个命令行
curl localhost:5000/api/fireSaga

解决网络异样

假如提交给 dtm 的事务中，调用转入操作时，呈现短暂的故障怎么办？依照 SAGA 事务的协定，dtm 会重试未实现的操作，这时咱们要如何解决？故障有可能是转入操作实现后出网络故障，也有可能是转入操作实现中呈现机器宕机。如何解决才可能保障账户余额的调整是正确无问题的？

这类网络异样的得当解决，是分布式事务中的大难题，异常情况包含三类：反复申请、空弥补、悬挂，都须要正确处理

DTM 提供了子事务屏障性能，保障上述异常情况下的业务逻辑，只会有一次正确程序下的胜利提交。（子事务屏障详情参考分布式事务最经典的七种解决方案的子事务屏障环节）

咱们把处理函数调整为：

@app.post("/api/TransOutSaga")
def trans_out_saga():
  with barrier.AutoCursor(conn_new()) as cursor:
    def busi_callback(c):
      saga_adjust_balance(c, out_uid, -30)
    barrier_from_req(request).call(cursor, busi_callback)
  return {"dtm_result": "SUCCESS"}

这里的 barrier_from_req(request).call(cursor, busi_callback) 调用会应用子事务屏障技术，保障 busi_callback 回调函数仅被提交一次​

您能够尝试屡次调用这个 TransIn 服务，仅有一次余额调整。

解决回滚

如果银行将金额筹备转入用户 2 时，发现用户 2 的账户异样，返回失败，会怎么样？咱们调整处理函数，让转入操作返回失败

@app.post("/api/TransInSaga")
def trans_in_saga():
  return {"dtm_result": "FAILURE"}

咱们给出事务失败交互的时序图

这里有一点，TransIn 的正向操作什么都没有做，就返回了失败，此时调用 TransIn 的弥补操作，会不会导致反向调整出错了呢？

不必放心，后面的子事务屏障技术，可能保障 TransIn 的谬误如果产生在提交之前，则弥补为空操作；TransIn 的谬误如果产生在提交之后，则弥补操作会将数据提交一次。

您能够将返回谬误的 TransIn 改成：

@app.post("/api/TransInSaga")
def trans_in_saga():
  with barrier.AutoCursor(conn_new()) as cursor:
    def busi_callback(c):
      saga_adjust_balance(c, in_uid, 30)
    barrier_from_req(request).call(cursor, busi_callback)
  return {"dtm_result": "FAILURE"}

最初的后果余额依旧会是对的，原理能够参考：分布式事务最经典的七种解决方案的子事务屏障环节

小结

在这篇文章里，咱们介绍了 SAGA 的理论知识，也通过一个例子，残缺给出了编写一个 SAGA 事务的过程，涵盖了失常胜利实现，异常情况，以及胜利回滚的状况。置信读者通过这边文章，对 SAGA 曾经有了深刻的了解。

文中应用的 dtm 是新开源的 Golang 分布式事务管理框架，功能强大，反对 TCC、SAGA、XA、事务音讯等事务模式，反对 Go、python、PHP、node、csharp 等语言的。同时提供了非常简单易用的接口。

浏览完此篇干货，欢送大家拜访我的项目 https://github.com/yedf/dtm，给颗星星反对！