实现多数据源事务
最近在重构项目中，需要兼容多数据源，故此实现下多数据源事务。
这次重构项目中，为了支持后续庞大的数据量接入，更迭了数据库，但是为了要兼容老版本，也不能直接拿掉老的数据库。所以就有了兼容多数据源的需求，尤其是要保证事务。
其实这个需求就是要实现分布式事务，但是我们的这个场景是在一个服务内，所以可以利用 AOP 来轻量的实现这个需求，若是多个服务的话，就需要实现一个管理器。
具体实现
用过 spring
的都知道，我们一般都是使用 @Transactional
注解，但是这个注解在多数据源下，只能支持制定的数据源（不指定就是默认的）。
所以我们新建个自定义注解：
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface MultiTransactional {
String[] values() default "";
}
复制代码
再定义一个切面：
/**
* 多数据源事务
*
* @author 7le
*/
@Slf4j
@Aspect
@Order(-7)
@Component
public class MultiTransactionalAspect {
@Autowired
private ApplicationContext applicationContext;
@Around(value = "@annotation(multiTransactional)")
public Object around(ProceedingJoinPoint pjp, MultiTransactional multiTransactional) throws Throwable {
Stack<DataSourceTransactionManager> dataSourceTransactionManagerStack = new Stack<>();
Stack<TransactionStatus> transactionStatusStack = new Stack<>();
try {
if (!openTransaction(dataSourceTransactionManagerStack, transactionStatusStack, multiTransactional)) {
return null;
}
Object ret = pjp.proceed();
commit(dataSourceTransactionManagerStack, transactionStatusStack);
return ret;
} catch (Throwable e) {
rollback(dataSourceTransactionManagerStack, transactionStatusStack);
log.error(String.format(
"MultiTransactionalAspect catch exception class: %s method: %s detail:", pjp.getTarget().getClass().getSimpleName(),
pjp.getSignature().getName()), e);
throw e;
}
}
private boolean openTransaction(Stack<DataSourceTransactionManager> dataSourceTransactionManagerStack,
Stack<TransactionStatus> transactionStatusStack, MultiTransactional multiTransactional) {
String[] transactionMangerNames = multiTransactional.values();
if (ArrayUtils.isEmpty(multiTransactional.values())) {
return false;
}
for (String beanName : transactionMangerNames) {
DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager = (DataSourceTransactionManager) applicationContext
.getBean(beanName);
TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager
.getTransaction(new DefaultTransactionDefinition());
transactionStatusStack.push(transactionStatus);
dataSourceTransactionManagerStack.push(dataSourceTransactionManager);
}
return true;
}
private void commit(Stack<DataSourceTransactionManager> dataSourceTransactionManagerStack,
Stack<TransactionStatus> transactionStatusStack) {
while (!dataSourceTransactionManagerStack.isEmpty()) {
dataSourceTransactionManagerStack.pop().commit(transactionStatusStack.pop());
}
}
private void rollback(Stack<DataSourceTransactionManager> dataSourceTransactionManagerStack,
Stack<TransactionStatus> transactionStatusStack) {
while (!dataSourceTransactionManagerStack.isEmpty()) {
dataSourceTransactionManagerStack.pop().rollback(transactionStatusStack.pop());
}
}
}
复制代码
这样就大功告成，只需要在需要的方法上，加上 @MultiTransactional({"xxxx","xxxxx"})
实现的代码在 springcloud-gateway
注意事项
在使用的时候，需要注意一些细节，要加上 @EnableTransactionManagement
。
以及 @MultiTransactional({"xxxx","xxxxx"})
是 AOP
的方式，那就意味着是动态代理的，那下面的方式就会失效：
- private, protected方法无效 (Spring AOP使用JDK动态代理或者CGLIB来为目标对象创建代理。使用原生的Java的代理是无法代理protected和private类型的方法。CGLIB的代理虽然在技术上可以代理protected和private类型的方法,但是用于AOP的时候不推荐代理protected和private类型的方法.)
- 同一个class中public方法无效 (@Transactional的事务开启 ，是基于接口或者是类的代理被创建。所以在同一个类中一个无事务的方法调用另一个有事务的方法，将是对this引用进行调用而非代理，事务是不会起作用的。 )
- 注解写在父类抽象方法上
隐患
上面也提到过这个方案比较轻量，也是针对一些对数据一致性要求不高的场景，因为会存在数据不一致的可能。
我们用伪代码来描述下，假设2个数据源
begin1 begin2 sql1 sql2 commit1 commit2 复制代码
这种方案是可以实现在sql1 sql2之间的异常回滚。如果出现commit1提交成功，commit2提交失败（或者超时）这种情况，就会造成数据不一致，虽然这种情况概率很低，但也是一个隐患。
这个实现很类似于 3PC ，都会有在一个参与者执行任务提交后，另一个参与者出现异常而导致数据不一致的问题。
其实一般情况下，系统的需求只是要达到 最终一致性 ，那就可以考虑使用 TCC ，对每个事物进行Try，如果执行没有问题，再执行Confirm，如果执行过程中出了问题，则执行操作的逆操Cancel（自动化补偿手段）。
但是 TCC 对每个事务都需要Try，再执行Confirm，略微显得臃肿，根据不同的业务场景可以有更好的方案（比如补偿模式，定期校对模式之类），具体的可以看 分布式服务化系统一致性的“最佳实干”
分布式事务实现
抽了点时间，自己实现了一个分布式事务组件，在一些对数据一致性要求高的场景可以使用。 shine-mq 相应的设计思路在 分布式事务：基于可靠消息服务
正文到此结束
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