1.关于Seata

再前不久，我写了一篇关于分布式事务中间件Fescar的解析，没过几天Fescar团队对其进行了品牌升级，取名为Seata(Simpe Extensible Autonomous Transcaction Architecture)，而以前的Fescar的英文全称为Fast & EaSy Commit And Rollback。可以看见Fescar从名字上来看更加局限于Commit和Rollback，而新的品牌名字Seata旨在打造一套一站式分布式事务解决方案。更换名字之后，我对其未来的发展更有信心。

这里先大概回忆一下Seata的整个过程模型:

• TM:事务的发起者。用来告诉TC，全局事务的开始，提交，回滚。
• RM:具体的事务资源，每一个RM都会作为一个分支事务注册在TC。
• TC:事务的协调者。也可以看做是Fescar-servr，用于接收我们的事务的注册，提交和回滚。

在之前的文章中对整个角色有个大体的介绍，在这篇文章中我将重点介绍其中的核心角色TC，也就是事务协调器。

2.Transcation Coordinator

为什么之前一直强调TC是核心呢？那因为TC这个角色就好像上帝一样，管控着云云众生的RM和TM。如果TC一旦不好使，那么RM和TM一旦出现小问题，那必定会乱的一塌糊涂。所以要想了解Seata，那么必须要了解他的TC。

那么一个优秀的事务协调者应该具备哪些能力呢？我觉得应该有以下几个:

• 正确的协调：能正确的协调RM和TM接下来应该做什么，做错了应该怎么办，做对了应该怎么办。
• 高可用: 事务协调器在分布式事务中很重要，如果不能保证高可用，那么他也没有存在的必要了。
• 高性能：事务协调器的性能一定要高，如果事务协调器性能有瓶颈那么他所管理的RM和TM那么会经常遇到超时，从而引起回滚频繁。
• 高扩展性：这个特点是属于代码层面的，如果是一个优秀的框架，那么需要给使用方很多自定义扩展，比如服务注册/发现，读取配置等等。

下面我也将逐步阐述Seata是如何做到上面四点。

2.1 Seata-Server的设计

Seata-Server整体的模块图如上所示:

• Coordinator Core: 在最下面的模块是事务协调器核心代码，主要用来处理事务协调的逻辑，如是否commit,rollback等协调活动。
• Store:存储模块，用来将我们的数据持久化，防止重启或者宕机数据丢失。
• Discover: 服务注册/发现模块，用于将Server地址暴露给我们Client。
• Config: 用来存储和查找我们服务端的配置。
• Lock: 锁模块，用于给Seata提供全局锁的功能。
• Rpc:用于和其他端通信。
• HA-Cluster:高可用集群，目前还没开源。为Seata提供可靠的高可用功能。

2.2 Discover

首先来讲讲比较基础的Discover模块，又称服务注册/发现模块。我们将Seata-Sever启动之后，需要将自己的地址暴露给其他使用者，那么就需要我们这个模块帮忙。

这个模块有个核心接口RegistryService，如上图所示:

• register：服务端使用，进行服务注册。
• unregister：服务端使用，一般在JVM关闭钩子，ShutdownHook中调用。
• subscribe：客户端使用，注册监听事件，用来监听地址的变化。
• unsubscribe：客户端使用，取消注册监听事件。
• looup：客户端使用，根据key查找服务地址列表。
• close：都可以使用，用于关闭Register资源。

如果需要添加自己定义的服务注册/发现，那么实现这个接口即可。截止目前在社区的不断开发推动下，已经有四种服务注册/发现，分别是redis,zk,nacos,eruka。下面简单介绍下Nacos的实现：

2.2.1 register接口：

step1:校验地址是否合法

step2:获取Nacos的Name实例，然后将地址注册到当前Cluster名称上面。

unregister接口类似，这里不做详解。

2.2.2 lookup接口：

step1：获取当前clusterName名字

step2：判断当前cluster是否已经获取过了，如果获取过就从map中取。

step3：从Nacos拿到地址数据，将其转换成我们所需要的。

step4：将我们事件变动的Listener注册到Nacos

2.2.3 subscribe接口

这个接口比较简单，具体分两步:

step1：将clstuer和listener添加进map中。

step2：向Nacos注册。

2.3 Config

配置模块也是一个比较基础，比较简单的模块。我们需要配置一些常用的参数比如:Netty的select线程数量，work线程数量，session允许最大为多少等等，当然这些参数再Seata中都有自己的默认设置。

同样的在Seata中也提供了一个接口Configuration，用来自定义我们需要的获取配置的地方:

• getInt/Long/Boolean/Config()：通过dataId来获取对应的值。
• putConfig：用于添加配置。
• removeConfig：删除一个配置。
• add/remove/get ConfigListener：添加/删除/获取 配置监听器，一般用来监听配置的变更。

目前为止有四种方式获取Config：File(文件获取),Nacos,Apollo,ZK。再Seata中首先需要配置registry.conf，来配置conf的类型。实现conf比较简单这里就不深入分析。

2.4 Store

存储层的实现对于Seata是否高性能，是否可靠非常关键。 如果存储层没有实现好，那么如果发生宕机，在TC中正在进行分布式事务处理的数据将会被丢失，既然使用了分布式事务，那么其肯定不能容忍丢失。如果存储层实现好了，但是其性能有很大问题，RM可能会发生频繁回滚那么其完全无法应对高并发的场景。

在Seata中默认提供了文件方式的存储，下面我们定义我们存储的数据为Session，而我们的TM创造的全局事务数据叫GloabSession，RM创造的分支事务叫BranchSession，一个GloabSession可以拥有多个BranchSession。我们的目的就是要将这么多Session存储下来。

在FileTransactionStoreManager#writeSession代码中:

上面的代码主要分为下面几步：

• step1：生成一个TransactionWriteFuture。
• step2：将这个futureRequest丢进一个LinkedBlockingQueue中。为什么需要将所有数据都丢进队列中呢？当然这里其实也可以用锁来实现，再另外一个阿里开源的RocketMQ中，使用的锁。不论是队列还是锁他们的目的是为了保证单线程写，这又是为什么呢？有人会解释说，需要保证顺序写，这样速度就很快，这个理解是错误的，我们的FileChannel其实是线程安全的，已经能保证顺序写了。保证单线程写其实是为了让我们这个写逻辑都是单线程的，因为可能有些文件写满或者记录写数据位置等等逻辑，当然这些逻辑都可以主动加锁去做，但是为了实现简单方便，直接再整个写逻辑加锁是最为合适的。
• step3：调用future.get，等待我们该条数据写逻辑完成通知。

我们将数据提交到队列之后，我们接下来需要对其进行消费，代码如下：

这里将一个WriteDataFileRunnable()提交进我们的线程池，这个Runnable的run()方法如下:

分为下面几步:

step1： 判断是否停止，如果stopping为true则返回null。

step2：从我们的队列中获取数据。

step3：判断future是否已经超时了，如果超时，则设置结果为false，此时我们生产者get()方法会接触阻塞。

step4：将我们的数据写进文件，此时数据还在pageCahce层并没有刷新到磁盘，如果写成功然后根据条件判断是否进行刷盘操作。

step5：当写入数量到达一定的时候，或者写入时间到达一定的时候，需要将我们当前的文件保存为历史文件，删除以前的历史文件，然后创建新的文件。这一步是为了防止我们文件无限增长，大量无效数据浪费磁盘资源。

在我们的writeDataFile中有如下代码:

step1：首先获取我们的ByteBuffer，如果超出最大循环BufferSize就直接创建一个新的，否则就使用我们缓存的Buffer。这一步可以很大的减少GC。

step2：然后将数据添加进入ByteBuffer。

step3：最后将ByteBuffer写入我们的fileChannel,这里会重试三次。此时的数据还在pageCache层，受两方面的影响，OS有自己的刷新策略，但是这个业务程序不能控制，为了防止宕机等事件出现造成大量数据丢失，所以就需要业务自己控制flush。下面是flush的代码:

这里flush的条件写入一定数量或者写的时间超过一定时间，这样也会有个小问题如果是停电，那么pageCache中有可能还有数据并没有被刷盘，会导致少量的数据丢失。目前还不支持同步模式，也就是每条数据都需要做刷盘操作，这样可以保证每条消息都落盘，但是性能也会受到极大的影响，当然后续会不断的演进支持。

我们的store核心流程主要是上面几个方法，当然还有一些比如，session重建等，这些比较简单，读者可以自行阅读。

2.5 Lock

大家知道数据库实现隔离级别主要是通过锁来实现的，同样的再分布式事务框架Seata中要实现隔离级别也需要通过锁。一般在数据库中数据库的隔离级别一共有四种:读未提交，读已提交，可重复读，串行化。在Seata中可以保证写的隔离级别是已提交，而读的隔离级别一般是未提交，但是提供了达到读已提交隔离的手段。

Lock模块也就是Seata实现隔离级别的核心模块。在Lock模块中提供了一个接口用于管理我们的锁:

其中有三个方法:

• acquireLock：用于对我们的BranchSession加锁，这里虽然是传的分支事务Session，实际上是对分支事务的资源加锁，成功返回true。
• isLockable：根据事务ID，资源Id，锁住的Key来查询是否已经加锁。
• cleanAllLocks：清除所有的锁。 对于锁我们可以在本地实现，也可以通过redis或者mysql来帮助我们实现。官方默认提供了本地全局锁的实现： 在本地锁的实现中有两个常量需要关注:
• BUCKET_PER_TABLE：用来定义每个table有多少个bucket，目的是为了后续对同一个表加锁的时候减少竞争。
• LOCK_MAP：这个map从定义上来看非常复杂，里里外外套了很多层Map，这里用个表格具体说明一下：

层数	key	value
1-LOCK_MAP	resourceId（jdbcUrl）	dbLockMap
2- dbLockMap	tableName （表名）	tableLockMap
3- tableLockMap	PK.hashcode%Bucket （主键值的hashcode%bucket）	bucketLockMap
4- bucketLockMap	PK	trascationId

可以看见实际上的加锁在bucketLockMap这个map中，这里具体的加锁方法比较简单就不作详细阐述，主要是逐步的找到bucketLockMap,然后将当前trascationId塞进去，如果这个主键当前有TranscationId，那么比较是否是自己，如果不是则加锁失败。

2.6 Rpc

保证Seata高性能的关键之一也是使用了Netty作为RPC框架，采用默认配置的线程模型如下图所示：

如果采用默认的基本配置那么会有一个Acceptor线程用于处理客户端的链接，会有cpu*2数量的NIO-Thread，再这个线程中不会做业务太重的事情，只会做一些速度比较快的事情，比如编解码，心跳事件，和TM注册。一些比较费时间的业务操作将会交给业务线程池，默认情况下业务线程池配置为最小线程为100，最大为500。

这里需要提一下的是Seata的心跳机制，这里是使用Netty的IdleStateHandler完成的，如下:

在Sever端对于写没有设置最大空闲时间，对于读设置了最大空闲时间，默认为15s，如果超过15s则会将链接断开，关闭资源。

step1：判断是否是读空闲的检测事件。

step2：如果是则断开链接，关闭资源。

2.7 HA-Cluster

目前官方没有公布HA-Cluster,但是通过一些其他中间件和官方的一些透露，可以将HA-Cluster用如下方式设计:

具体的流程如下:

step1：客户端发布信息的时候根据transcationId保证同一个transcation是在同一个master上，通过多个Master水平扩展，提供并发处理性能。

step2：在server端中一个master有多个slave，master中的数据近实时同步到slave上，保证当master宕机的时候，还能有其他slave顶上来可以用。

当然上述一切都是猜测，具体的设计实现还得等0.5版本之后。目前有一个Go版本的Seata-Server也捐赠给了Seata(还在流程中)，其通过raft实现副本一致性，其他细节不是太清楚。

2.8 Metrics

这个模块也是一个没有具体公布实现的模块，当然有可能会提供插件口，让其他第三方metric接入进来，最近Apache skywalking 正在和Seata小组商讨如何接入进来。

3.Coordinator Core

上面我们讲了很多Server基础模块，想必大家对Seata的实现已经有个大概，接下来我会讲解事务协调器具体逻辑是如何实现的，让大家更加了解Seata的实现内幕。

3.1 启动流程

启动方法在Server类有个main方法，定义了我们启动流程：

step1：创建一个RpcServer，再这个里面包含了我们网络的操作，用Netty实现了服务端。

step2：解析端口号和文件地址。

step3：初始化SessionHoler,其中最重要的重要就是重我们dataDir这个文件夹中恢复我们的数据，重建我们的Session。

step4：创建一个CoorDinator,这个也是我们事务协调器的逻辑核心代码，然后将其初始化，其内部初始化的逻辑会创建四个定时任务：

• retryRollbacking：重试rollback定时任务，用于将那些失败的rollback进行重试的，每隔5ms执行一次。
• retryCommitting：重试commit定时任务，用于将那些失败的commit进行重试的，每隔5ms执行一次。
• asyncCommitting：异步commit定时任务，用于执行异步的commit，每隔10ms一次。
• timeoutCheck：超时定时任务检测，用于检测超时的任务，然后执行超时的逻辑，每隔2ms执行一次。

step5： 初始化UUIDGenerator这个也是我们生成各种ID(transcationId,branchId)的基本类。

step6：将本地IP和监听端口设置到XID中，初始化rpcServer等待客户端的连接。

启动流程比较简单，下面我会介绍分布式事务框架中的常见的一些业务逻辑Seata是如何处理的。

3.2 Begin-开启全局事务

一次分布式事务的起始点一定是开启全局事务，首先我们看看全局事务Seata是如何实现的：

step1： 根据应用ID，事务分组，名字，超时时间创建一个GloabSession，这个再前面也提到过他和branchSession分别是什么。

step2：对其添加一个RootSessionManager用于监听一些事件，这里要说一下目前在Seata里面有四种类型的Listener(这里要说明的是所有的sessionManager都实现了SessionLifecycleListener)：

• ROOT_SESSION_MANAGER：最全，最大的，拥有所有的Session。
• ASYNC_COMMITTING_SESSION_MANAGER：用于管理需要做异步commit的Session。
• RETRY_COMMITTING_SESSION_MANAGER：用于管理重试commit的Session。
• RETRY_ROLLBACKING_SESSION_MANAGER：用于管理重试回滚的Session。 由于这里是开启事务，其他SessionManager不需要关注，我们只添加RootSessionManager即可。

step3：开启Globalsession

这一步会把状态变为Begin,记录开始时间,并且调用RootSessionManager的onBegin监听方法，将Session保存到map并写入到我们的文件。

step4：最后返回XID，这个XID是由ip+port+transactionId组成的，非常重要，当TM申请到之后需要将这个ID传到RM中，RM通过XID来决定到底应该访问哪一台Server。

3.3 BranchRegister-分支事务注册

当我们全局事务在TM开启之后，我们RM的分支事务也需要注册到我们的全局事务之上，这里看看是如何处理的：

step1：通过transactionId获取并校验全局事务是否是开启状态。

step2：创建一个新的分支事务，也就是我们的BranchSession。

step3：对分支事务进行加全局锁，这里的逻辑就是使用的我们锁模块的逻辑。

step4：添加branchSession，主要是将其添加到globalSession对象中，并写入到我们的文件中。

step5：返回branchId,这个ID也很重要，我们后续需要用它来回滚我们的事务，或者对我们分支事务状态更新。

分支事务注册之后，还需要汇报分支事务的后续状态到底是成功还是失败，在Server目前只是简单的做一下保存记录，汇报的目的是，就算这个分支事务失败，如果TM还是执意要提交全局事务，那么再遍历提交分支事务的时候，这个失败的分支事务就不需要提交。

3.4 GlobalCommit - 全局提交

当我们分支事务执行完成之后，就轮到我们的TM-事务管理器来决定是提交还是回滚，如果是提交，那么就会走到下面的逻辑:

step1：首先找到我们的globalSession。如果他为Null证明已经被commit过了，那么直接幂等操作，返回成功。

step2：关闭我们的GloabSession防止再次有新的branch进来。

step3：如果status是等于Begin，那么久证明还没有提交过，改变其状态为Committing也就是正在提交。

step4：判断是否是可以异步提交，目前只有AT模式可以异步提交，因为是通过Undolog的方式去做的。MT和TCC都需要走同步提交的代码。

step5：如果是异步提交，直接将其放进我们ASYNC_COMMITTING_SESSION_MANAGER，让其再后台线程异步去做我们的step6，如果是同步的那么直接执行我们的step6。

step6：遍历我们的BranchSession进行提交，如果某个分支事务失败，根据不同的条件来判断是否进行重试，异步不需要重试，因为其本身都在manager中，只要没有成功就不会被删除会一直重试，如果是同步提交的会放进异步重试队列进行重试。

3.5 GlobalRollback - 全局回滚

如果我们的TM决定全局回滚，那么会走到下面的逻辑：

这个逻辑和提交流程基本一致，可以看作是他的反向，这里就不展开讲了。

4.总结

最后在总结一下开始我们提出了分布式事务的关键4点，Seata到底是怎么解决的：

• 正确的协调：通过后台定时任务各种正确的重试，并且未来会推出监控平台有可能可以手动回滚。
• 高可用: 通过HA-Cluster保证高可用。
• 高性能：文件顺序写，RPC通过netty实现，Seata未来可以水平扩展，提高处理性能。
• 高扩展性：提供给用户可以自由实现的地方，比如配置，服务发现和注册，全局锁等等。

最后希望大家能从这篇文章能了解Seata-Server的核心设计原理，当然你也可以想象如果你自己去实现一个分布式事务的Server应该怎样去设计？

seata github地址：https://github.com/seata/seata。

最后这篇文章被我收录于JGrowing-分布式事务篇，一个全面，优秀，由社区一起共建的Java学习路线，如果您想参与开源项目的维护，可以一起共建，github地址为:https://github.com/javagrowing/JGrowing 麻烦给个小星星哟。

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