Technology

Chart Type 《大数据经典论文解读》 三驾马车学习 Spark 内存管理及调优 Yarn学习 从Spark部署模式开始讲源码分析 容器狂占内存资源怎么办? 多角度理解一致性 golang io使用及优化模式 Flink学习 c++学习 学习ebpf go设计哲学 ceph学习 学习mesh kvm虚拟化 学习MQ go编译器 学习go 为什么要有堆栈 汇编语言 计算机组成原理 运行时和库 Prometheus client mysql 事务 mysql 事务的隔离级别 mysql 索引 坏味道 学习分布式 学习网络 学习Linux go 内存管理 golang 系统调用与阻塞处理 Goroutine 调度过程 重新认识cpu mosn有的没的 负载均衡泛谈 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go channel codereview gc分析 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes扩缩容 神经网络模型优化 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 TIDB源码分析 什么是云原生 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 共识算法 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全访问机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 容器日志采集 Kubernetes 控制器模型 容器狂占资源怎么办? Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes类型系统 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 jib源码分析之细节 线程排队 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言那些事儿 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 如何分发计算 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记 log4j学习 为什么netty比较难懂? 回溯法 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 OpenTSDB 入门 spring事务小结 分布式事务 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker namespace和cgroup Linux网络源代码学习——整体介绍 zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 深度学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM执行 git maven/ant/gradle/make使用 再看tcp kv系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go基础 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

Architecture

实时训练 分布式链路追踪 helm tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 embedding的原理及实践 tensornet源码分析 大模型训练 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 在离线业务混部 RNN pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 多活 volcano特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 tensorflow学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台 tf-operator源码分析 k8s批处理调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF 生命周期管理 openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Kubernetes webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 controller 组件介绍 openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI 资源调度泛谈 业务系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 serverless 泛谈 概率论 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 架构大杂烩 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念入门 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 用户登陆 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 当我在说模板引擎的时候,我在说什么 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列


JTA与TCC

2016年05月21日

简介

随着互联网行业的发展,一个非常欣喜的现象就是,越来越多的用户开始愿意为优质内容付费,这就逐渐去除了创业公司只能靠广告盈利的魔咒,可以想见,越来越多的公司会在项目中加入支付系统。那么对于程序员来讲,了解支付系统一些技术关键点就非常有必要了。

事务

我们平时对事务的了解止步于ACID

  1. 原子性,可以由代码实现,比如try catch
  2. 一致性,一致性的概念是基于特定于业务的,比如转账。
  3. 隔离性,意味着一个事务的效果不影响正在同时执行的其他事务。从事务的角度讲,它意味着事务按顺序执行而不是并行执行。在数据库系统中,通常通过使用锁机制来实现隔离性。为了使应用程序获得最佳性能,有时也会对某些事务放松隔离性的要求。
  4. 持久性,意味着一旦成功完成某个事务,对应用程序状态所做的更改将 “经得起失败”。这个就需要我们对事务进行记录,比如日志(undo/redo log等)或数据库中。

实现ACID特性需要多个参与者共同作用

  1. 应用程序
  2. 事务监视器,TPM协调RM的活动,以确保事务的“要么全有要么全无”属性。
  3. 资源管理器(RM,即我们要操作的对象,诸如数据库之类)。并且根据管理RM个数的不同,事务分为local Transaction和global Transaction(管理两个及以上RM)

XA 协议

Java 理论与实践: 理解 JTS —— 事务简介

JTA 深度历险 - 原理与实现

JTA接口

JTA即Java Transaction API(JTA)。

java提供一个javax.transaction包,定义了事务(包括分布式事务)的一些接口。这些接口定义的组件间的通信用到了XA协议(javax.transaction.xa),X/Open XA接口是双向的系统接口,在事务管理器(Transaction Manager)以及一个或多个资源管理器(Resource Manager)之间形成通信桥梁。

JTA提供了以下三个接口

1.javax.transaction.UserTransaction,是面向开发人员的接口,能够编程地控制事务处理。

2.javax.transaction.TransactionManager,允许应用程序服务器来控制代表正在管理的应用程序的事务。

3.javax.transaction.xa.XAResource,面向提供商的实现接口,是一个基于X/Open CAE Specification的行业标准XA接口的Java映射。提供商在提供访问自己资源的驱动时,必须实现这样的接口。

来一个经典的转账例子,假设我们要操作账户a和账户b,本地事务处理(在一个数据库中)流程:

Connection conn = null; 
try{
     //若设置为 true 则数据库将会把每一次数据更新认定为一个事务并自动提交
    conn.setAutoCommit(false);
     // 将 A 账户中的金额减少 500 
     // 将 B 账户中的金额增加 500 
     conn.commit();
}catch(){
     conn.rollback();
}

如果账户a和b不在一个数据库中,可以应用UserTransaction接口:

 UserTransaction userTx = null; 
 Connection connA = null; 
 Connection connB = null; 
 try{
    userTx.begin();
     // 将 A 账户中的金额减少 500 
     // 将 B 账户中的金额增加 500 
     userTx.commit();
}catch(){
     userTx.rollback();
}

此时,connection就得支持XAResource接口了。XAResource和Transaction如何关联呢?增强exec方法。Connection的exec方法除了处理数据之外,还包含和Transaction关联的操作。

public void execute(String sql) { 
     // 对于每次数据库操作都检查此会话所在的数据库连接是否已经被加入到事务中
	 associateWithTransactionIfNecessary(); 
	 try{ 
        	// 处理数据库操作的代码
	 } catch(SQLException sqle){ 
		 // 处理异常代码
	 } catch(Exception ne){ 
		 e.printStackTrace(); 
	 } 
 } 
public void associateWithTransactionIfNecessary(){    
    // 获得 TransactionManager 
    TransactionManager tm = getTransactionManager(); 
    Transaction tx = tm.getTransaction();
    // 检查当前线程是否有分布式事务
    if(tx != null){ 
        // 在分布式事务内,通过 tx 对象判断当前数据连接是否已经被包含在事务中,
        // 如果不是那么将此连接加入到事务中
        Connection conn = this.getConnection(); 
        //tx.hasCurrentResource, xaConn.getDataSource() 不是标准的 JTA 
        // 接口方法,是为了实现分布式事务而增加的自定义方法
        if(!tx.hasCurrentResource(conn)){ 
            XAConnection xaConn = (XAConnection)conn; 
            XADataSource xaSource = xaConn.getDataSource(); 
            // 调用 Transaction 的接口方法,将数据库事务资源加入到当前事务中
            tx.enListResource(xaSource.getXAResource(), 1);
        } 
    } 
}

TransactionManager本身并不承担实际的事务处理功能,它更多的是充当用户接口和实现接口之间的桥梁。此接口中的大部分事务方法与UserTransaction和 Transaction 相同。

Transaction代表了一个物理意义上的事务,在开发人员调用UserTransaction.begin()方法时TransactionManager 会创建一个Transaction事务对象(标志着事务的开始)并把此对象通过ThreadLocal关联到当前线程。同样UserTransaction.commit()会调用 TransactionManager.commit(),方法将从当前线程下取出事务对象Transaction并把此对象所代表的事务提交.其它方法诸如“rollback(),getStatus()”也是如此。

我以前的文章有说过,ThreadLocal算是在线程的方法间传递参数的一种方式。此处,TransactionManager和Transaction的关系也非常值得学习,Transaction负责实现接口操作,至于这些接口方法什么时候被调用,包括它从线程上被“拿上”还是“拿下”,这个活儿由TransactionManager干。然后用户就可以不分线程的使用TransactionManager,也无需知道自己用的是哪个Transaction。

重新审视下段代码,可以翻译为:

// 创建一个Transaction,挂到当前线程上
UserTransaction userTx = null; 
Connection connA = null; 
Connection connB = null; 
try{
    userTx.begin();
    // 将Connection对应的XAResource挂到当前线程对应的Transaction
    connA.exec("xxx")
    connB.exec("xxx")
    // 找到Transaction关联的XAResource,让它们都提交
    userTx.commit();
}catch(){
    // 找到Transaction关联的XAResource,让它们都回滚
    userTx.rollback();
}

通过上述内容,我们可以得到一个链,UserTransaction ==> TransactionManager ==> Transaction ==> 与其关联的XAResource。begin,commit,rollback操作就是这样一步步传导下来,其中Threadlocal扮演了关键角色。

TCC

《分布式协议与算法实战》:TCC 本质上是补偿事务,它的核心思想是针对每个操作都要注册一个与其对应的确认操作和补偿操作(也就是撤销操作)。 它是一个业务层面的协议,你也可以将 TCC 理解为编程模型,TCC 的 3 个操作是需要在业务代码中编码实现的,为了实现一致性,确认操作和补偿操作必须是等幂的,因为这 2 个操作可能会失败重试。

TCC 不依赖于数据库的事务,而是在业务中实现了分布式事务,这样能减轻数据库的压力,但对业务代码的入侵性也更强,实现的复杂度也更高。

https://github.com/changmingxie/tcc-transaction.git是我司大牛的一个两阶段提交协议实现,背景可以看github上的介绍,以下简称TCC。

先从例子tcc-transaction-dubbo-sample看起

假设有两个服务,分别提供不同业务model数据库操作。要搁以前,直接增删改查数据库就好了。但现在,要先让我们的服务支持XAResource接口。与数据库事务作类比,要想支持分布式事务,数据库驱动提供商就要提供支持XA协议的Connection,那么在本示例服务中,服务间的通信使用的是dubbo,相关特性的支持不能内嵌到dubbo,而mysql数据库驱动也不支持,因此需要我们在代码中显式提供每个数据库操作对应的confirm和cancel方法。

对应例子里的CapitalTradeOrderService接口(此处以captital服务为例),它定义了void record(TransactionContext transactionContext,CapitalTradeOrderDto tradeOrderDto);在CapitalTradeOrderService实现类CapitalTradeOrderServiceImpl里,除了record方法的实现外,附带了两个方法(通过这种方式,将自己变成支持xa协议的XAResource)

@Compensable(confirmMethod = "confirmRecord", cancelMethod = "cancelRecord")
public void record(TransactionContext transactionContext, CapitalTradeOrderDto tradeOrderDto) {
    System.out.println("capital try record called");
    CapitalAccount transferFromAccount = capitalAccountRepository.findByUserId(tradeOrderDto.getSelfUserId());
    transferFromAccount.transferFrom(tradeOrderDto.getAmount());
    capitalAccountRepository.save(transferFromAccount);
}
public void confirmRecord(TransactionContext transactionContext, CapitalTradeOrderDto tradeOrderDto) {
    System.out.println("capital confirm record called");
    CapitalAccount transferToAccount = capitalAccountRepository.findByUserId(tradeOrderDto.getOppositeUserId());
    transferToAccount.transferTo(tradeOrderDto.getAmount());
    capitalAccountRepository.save(transferToAccount);
}
public void cancelRecord(TransactionContext transactionContext, CapitalTradeOrderDto tradeOrderDto) {
    System.out.println("capital cancel record called");
    CapitalAccount capitalAccount = capitalAccountRepository.findByUserId(tradeOrderDto.getSelfUserId());
    capitalAccount.cancelTransfer(tradeOrderDto.getAmount());
    capitalAccountRepository.save(capitalAccount);
}

然后订单服务也有一个(负责操作captital和redpacket两个服务)

@Compensable(confirmMethod = "confirmMakePayment",cancelMethod = "cancelMakePayment")
public void makePayment(Order order, BigDecimal redPacketPayAmount, BigDecimal capitalPayAmount) {
    System.out.println("order try make payment called");

    order.pay(redPacketPayAmount, capitalPayAmount);
    orderRepository.updateOrder(order);

    capitalTradeOrderService.record(null, buildCapitalTradeOrderDto(order));
    redPacketTradeOrderService.record(null, buildRedPacketTradeOrderDto(order));
}

从中,我们可以建立几个假设

  1. tcc整个流程跟Compensable注解关系很大(compensable,英文意思是可补偿的)
  2. 所谓tcc,即try confirm cancel,那么record方法在这里应该就是try的作用
  3. 一个标有Compensable注解的方法,如果内部包括多个标有Compensable注解的方法,就会启用两阶段提交,Compensable方法是可以嵌套的。

可以知道,TCC框架只是对我们编写函数提出了要求,比如一个数据库操作要有try,confirm,cancel三个方法(到底是本地事务一个方法省事儿),但这个三个方法的调用时机不用我们关心,我们只需要用注解标识一下,其它的由框架负责。

分析源码

整个项目分为三个部分

  1. tcc-transaction-api,定义了三个基本的model类。
  2. tcc-transaction-core,实现两阶段提交的业务流程
  3. tcc-transaction-spring,完成将tcc-transaction-core spring化的一些封装

从Compensable注解看起,Compensable在tcc-transaction-core中,org.mengyun.tcctransaction包下有几个model,提供了这个项目的“数据结构”,通过分析这个几个model,发现其传导流程是TransactionManager(将transaction从线程上拿上拿下) ==》Transaction ==》 participant(应该是JTA规范的XAResource) ==》 Terminator ==》 两个InvocationContext(分别是confirm和cancel(类似于数据库中的commit和rollback))

tcc-transaction-core还应用了Aop的一些理念(使用aspectj,跟spring aop的实现还不太一样),从两个方向上对代码进行增强:

  1. 整个操作开始和结束,实现“Transaction的创建和commit,rollback”的透明化。参见CompensableTransactionInterceptor

    private void rootMethodProceed(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
        transactionConfigurator.getTransactionManager().begin();
        try {
            //这是留给用户实现的部分
            pjp.proceed();
        } catch (Throwable tryingException) {
            logger.error("compensable transaction trying failed.", tryingException);
        try {
            transactionConfigurator.getTransactionManager().rollback();
        } catch (Throwable rollbackException) {
            logger.error("compensable transaction rollback failed.", rollbackException);
            throw rollbackException;
        }
            throw tryingException;
        }
        transactionConfigurator.getTransactionManager().commit();
    }
    
  2. 数据操作的开始和结束,实现“创建Participant,并将participant关联到线程绑定的Transaction”的透明化。参见ResourceCoordinatorInterceptor

     private Participant generateAndEnlistRootParticipant(ProceedingJoinPoint pjp) {
         // 获取拦截的方法信息
         MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature();
         Method method = signature.getMethod();
         Compensable compensable = getCompensable(pjp);
         String confirmMethodName = compensable.confirmMethod();
         String cancelMethodName = compensable.cancelMethod();
         // 获取本线程绑定的transaction
         Transaction transaction = transactionConfigurator.getTransactionManager().getCurrentTransaction();
         TransactionXid xid = new TransactionXid(transaction.getXid().getGlobalTransactionId());
         // 根据拦截的方法创建participant
         Class targetClass = ReflectionUtils.getDeclaringType(pjp.getTarget().getClass(), method.getName(), method.getParameterTypes());
         InvocationContext confirmInvocation = new InvocationContext(targetClass,
                 confirmMethodName,
                 method.getParameterTypes(), pjp.getArgs());
         InvocationContext cancelInvocation = new InvocationContext(targetClass,
                 cancelMethodName,
                 method.getParameterTypes(), pjp.getArgs());     
         Participant participant =
                 new Participant(
                         xid,
                         new Terminator(confirmInvocation, cancelInvocation));
         // 将participant关联到transaction
         transaction.enlistParticipant(participant);
         // 更新transaction存储
         TransactionRepository transactionRepository = transactionConfigurator.getTransactionRepository();
         transactionRepository.update(transaction);
         return participant;
     }
    

除此之外,TransactionRepository,提供Transaction的存储,可以选择不同的存储介质。

TransactionRecoveryJob和TransactionRecovery,周期性的处理未完成的Transaction,根据以重试次数决定放弃或重试。