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那些用Go实现的分布式事务框架之二
亿华云2025-10-02 09:05:49【域名】0人已围观
简介本文转载自微信公众号「RememberGo」,作者吴亲库里。转载本文请联系RememberGo公众号。开篇上一篇那些用Go实现的分布式事务框架我们主要介绍的是seata-golang。一个对标seat
本文转载自微信公众号「RememberGo」,那用作者吴亲库里。实现事务转载本文请联系RememberGo公众号。布式
开篇
上一篇那些用Go实现的框架分布式事务框架我们主要介绍的是seata-golang。一个对标seata的那用go语言实现,当然版本还是实现事务落后Java版很多的。
这次我们来介绍一下另一个go实现的布式分布式事务:dtm。
首先来看下dtm整体架构图(来源官网)。框架
再来看之前的那用seata架构图。
从架构上来看,实现事务大差不差。布式
seata中的框架TC对标dam的TM。
RM两边意思一致。那用
seata中的实现事务TM对标dtm事务SDK。作用都是布式一样:第一阶段开启一个全局事务,执行各RM分支事务,第二阶段根据RM第一阶段执行结果,决定调用TC(seata)|TM(dtm) commit或者rollback。
架构上,个人感觉只是因为模块名称以及图画不一样的差别,当然在实现细节上还是亿华云有很大差别的。
我们先简单介绍下DTM各个模块。
TM
TM 层在代码中是没有具体的主体结构的,开始都是函数之前的调用。
启动TM实际上开启了两个服务,http以及grpc这两个服务。
http路由,
gRPC接口,
即然提供了两个服务入口,那理所当然有公共处理核心业务的部分。
TM对数据的存储管理并不是依赖于接口,而是依赖于common.DB 结构。根据配置文件中DB.driver 的值决定底层数据库是mysql还是postgres两种。
再看这个DB结构,所以本质上无论底层是哪种数据库,都是直接依赖gorm来对数据进行操作的。
接着,云南idc服务商看下TM是如何通知各个RM进行commit或者rollback的?
举一个TCC模式的例子。
TCC的两个阶段。
阶段一: try。尝试执行,调用各RM自定义的try行为,预留必要的业务资源。 阶段二:Confirm(阶段一所有参与本次事务的try行为都成功)。调用各分支事务的Confirm方法,真正执行业务,并且只使用try阶段预留的资源。 阶段二:Cancel(阶段一任一参与本次事务的try行为失败)。调用各分支事务的Cancel方法,释放一阶段try所预留的资源。从上面我们可以得知,TCC模式下,TM在第二阶段要么通知各分支事务Confirm要么Cancel。
在注册各RM事务分支到TM的时候,最终TM会为每一个分布式事务的参与者(RM)生成两条分支信息。
就像这样,站群服务器
对,就是把对应的RM资源操作地址直接存入。
当TM接收到commit或者rollback命令,在处理完自身逻辑(一般就是修改Gloable状态),就需要开始处理每一个注册进来的分支事务了,说白了就是需要调用各个分支事务对应操作的接口。
这里的t.getProcessor() 是需要根据当前事务的类型(TCC、SAGA、XA)获取到对应的处理器来进行逻辑的处理。
当然,每个事务处理器只需要实现接口,
真正调用RM资源服务地址的时候,分为http和grpc,这是由开发者决定的。
在v1.6之前的版本,grpc的请求是很简单粗暴解析地址方法然后连接的。
现在为了支持那些采用gRPC Resolver 机制之上的一些微服务框架接入,做了一块抽象。感兴趣[1]可以看下,这里就不介绍了。
SDK
至于SDK,每一个事务模式都是独立的,本质上是没有关联的。比如下面我们启动一个TCC分布式事务。这个分布式事务是由两个服务组成,简称+30和-30的服务。
另外提一点,分布式事务常见的一些问题:比如空补偿、重挂等问题。
一般情况下,业务需要自行去处理这种场景,以免造成不可描述的错误。
dtm里面提供了对应子事务屏障方案。核心就在,
其实就是利用数据库的唯一索引机制,当然每个RM资源你都得新增一张表。
上面提到,dtm的TM角色本质上就是对应 seata 中的 TC,但是他们的处理模式是不同的。
dtm中的TM会根据注册时的各分支保存的地址,决定通过http还是rpc调用各RM操作,是由TM直接发起对RM的请求。
seata-go的实现中,TC是不参与直接调用RM的。
还记得上篇提到一个双向流RPC接口(BranchCommunicate)。TC通过这个接口把对应分支处理信息传递给RM管理器。
然后由RM管理器根据事务类型选择对应的事务管理器进行处理,最终调用的是对应事务类型管理器的BranchCommit方法。
下面是一个TCC事务类型管理器的处理。
对应的事务RM管理器是如何通知、处理各个RM资源的。
原理就是我上篇提到的作者实现的一个全局事务代理模式,本质上是利用go的反射实现的,感兴趣的可以自己去扒下源码,也可以看看作者对实现全局事务代理的介绍[2]。
总结
这篇文章主要介绍了dtm实现的一些细节,从这两篇文章大体能看出实现上的部分区别,更多的细节还得靠自己去挖掘。
最后再问几个问题,
日常开发中你们哪些场景是用到了分布式事务?用的是哪个框架还是自研的? 或者说在分布式环境下,一致性的问题你们是如何解决的?相关
https://zhuanlan.zhihu.com/p/351391359
https://dtm.pub/protocol/support.html
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