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一、JTA 组件简介

1、JTA 基本概念

JTA 即 Java-Transaction-API，JTA 容许应用程序执行分布式事务处理，即在两个或多个网络计算机资源上拜访并且更新数据。JDBC 驱动程序对 JTA 的反对极大地加强了数据拜访能力。

XA 协定是数据库层面的一套分布式事务管理的标准,JTA 是 XA 协定在 Java 中的实现, 多个数据库或是音讯厂商实现 JTA 接口, 开发人员只须要调用 SpringJTA 接口即可实现 JTA 事务管理性能。

JTA 事务比 JDBC 事务更弱小。一个 JTA 事务能够有多个参与者，而一个 JDBC 事务则被限定在一个繁多的数据库连贯。下列任一个 Java 平台的组件都能够参加到一个 JTA 事务中

2、分布式事务

分布式事务（DistributedTransaction）包含事务管理器（TransactionManager）和一个或多个反对 XA 协定的资源管理器 (Resource Manager)。

资源管理器是任意类型的长久化数据存储容器，例如在开发中罕用的关系型数据库：MySQL，Oracle 等，消息中间件 RocketMQ、RabbitMQ 等。

事务管理器提供事务申明，事务资源管理，同步，事务上下文流传等性能，并且负责着所有事务参加单元者的互相通信的责任。JTA 标准定义了事务管理器与其余事务参与者交互的接口，其余的事务参与者与事务管理器进行交互。

二、SpringBoot 整合 JTA

我的项目整体结构图

1、外围依赖

<!--SpringBoot 外围依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!--JTA 组件外围依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-jta-atomikos</artifactId>
</dependency>

2、环境配置

这里 jtaManager 的配置，在日志输入中十分要害。

spring:
  jta:
    transaction-manager-id: jtaManager
  # 数据源配置
  datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    data01:
      driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
      dbUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/data-one
      username: root
      password: 000000
    data02:
      driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
      dbUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/data-two
      username: root
      password: 000000

3、外围容器

这里两个数据库连贯的配置手法都是一样的，能够在源码中自行下载浏览。基本思路都是把数据源交给 JTA 组件来对立治理，不便事务的通信。

数据源参数

@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.data01")
public class DruidOneParam {
    private String dbUrl;
    private String username;
    private String password;
    private String driverClassName;
}

JTA 组件配置

package com.jta.source.conifg;

@Configuration
@MapperScan(basePackages = {"com.jta.source.mapper.one"},sqlSessionTemplateRef = "data01SqlSessionTemplate")
public class DruidOneConfig {private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DruidOneConfig.class) ;

    @Resource
    private DruidOneParam druidOneParam ;

    @Primary
    @Bean("dataSourceOne")
    public DataSource dataSourceOne () {

        // 设置数据库连贯
        MysqlXADataSource mysqlXADataSource = new MysqlXADataSource();
        mysqlXADataSource.setUrl(druidOneParam.getDbUrl());
        mysqlXADataSource.setUser(druidOneParam.getUsername());
        mysqlXADataSource.setPassword(druidOneParam.getPassword());
        mysqlXADataSource.setPinGlobalTxToPhysicalConnection(true);

        // 事务管理器
        AtomikosDataSourceBean atomikosDataSourceBean = new AtomikosDataSourceBean();
        atomikosDataSourceBean.setXaDataSource(mysqlXADataSource);
        atomikosDataSourceBean.setUniqueResourceName("dataSourceOne");
        return atomikosDataSourceBean;
    }

    @Primary
    @Bean(name = "sqlSessionFactoryOne")
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactoryOne(@Qualifier("dataSourceOne") DataSource dataSourceOne) throws Exception{
        // 配置 Session 工厂
        SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
        sessionFactory.setDataSource(dataSourceOne);
        ResourcePatternResolver resolver = new PathMatchingResourcePatternResolver();
        sessionFactory.setMapperLocations(resolver.getResources("classpath*:/dataOneMapper/*.xml"));
        return sessionFactory.getObject();}

    @Primary
    @Bean(name = "data01SqlSessionTemplate")
    public SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate(@Qualifier("sqlSessionFactoryOne") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) {
        // 配置 Session 模板
        return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
    }
}

4、测试比照

这里通过两个办法测试后果做比照，在两个数据源之间进行数据操作时，只须要在接口办法加上 @Transactional 注解即可，这样保证数据在两个数据源间也能够保障一致性。

@Service
public class TransferServiceImpl implements TransferService {

    @Resource
    private UserAccount01Mapper userAccount01Mapper ;

    @Resource
    private UserAccount02Mapper userAccount02Mapper ;

    @Override
    public void transfer01() {userAccount01Mapper.transfer("jack",100);
        System.out.println("i="+1/0);
        userAccount02Mapper.transfer("tom",100);
    }

    @Transactional
    @Override
    public void transfer02() {userAccount01Mapper.transfer("jack",200);
        System.out.println("i="+1/0);
        userAccount02Mapper.transfer("tom",200);
    }
}

三、JTA 组件小结

在下面 JTA 实现多数据源的事务管理，应用形式还是绝对简略，通过两阶段的提交，能够同时治理多个数据源的事务。然而暴露出的问题也非常明显，就是比较严重的性能问题, 因为同时操作多个数据源, 如果其中一个数据源获取数据的工夫过长, 会导致整个申请都十分的长, 事务工夫太长, 锁数据的工夫就会太长，天然就会导致低性能和低吞吐量。

因而在理论开发过程中，对性能要求比拟高的零碎很少应用 JTA 组件做事务管理。作为一个轻量级的分布式事务解决方案，在小的零碎中还是值得举荐尝试的。

最初作为 Java 下的 API，原理和用法还是值得学习一下，开阔眼界和思路。

四、源代码地址

GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/middle-ware-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/middle-ware-parent

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