Sharding-JDBC 系列专题 - 第五篇：分布式事务

Sharding-JDBC 系列专题 - 第五篇：分布式事务

本系列专题旨在帮助开发者全面掌握 Sharding-JDBC，一个轻量级的分布式数据库中间件。本篇作为系列的第五篇文章，将深入探讨 分布式事务（Distributed Transactions），包括其概念、支持的事务类型、配置方法、工作原理以及实战案例。分布式事务是保障跨分片数据库数据一致性的关键功能，适合需要强一致性或最终一致性的分布式场景。需要图形化展示的部分将使用 Mermaid 语法绘制图表。

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1. 分布式事务概述

在分库分表场景中，单一事务可能涉及多个分片数据库（如 ds_0 和 ds_1）。传统数据库事务无法保证跨库操作的 原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID），因此需要分布式事务。Sharding-JDBC 提供多种分布式事务机制，满足不同一致性需求。

1.1 核心特点

• 多事务类型：支持 XA 事务（强一致性）和 BASE 事务（最终一致性）。
• 透明集成：与分库分表、读写分离无缝结合，业务代码改动最小。
• 高性能：优化事务管理，减少分布式事务的性能开销。
• 灵活配置：支持多种事务管理器，适配不同场景。

1.2 事务类型

Sharding-JDBC 支持以下分布式事务类型：

1. XA 事务：
   • 基于两阶段提交（2PC）协议，保证强一致性。
   • 适用于对数据一致性要求高的场景，如金融系统。
   • 依赖 XA 兼容的数据库（如 MySQL、PostgreSQL）和事务管理器（如 Atomikos、Narayana）。
2. BASE 事务：
   • 基于柔性事务（最终一致性），通过 Saga 或 TCC 模式实现。
   • 适用于高性能、允许短暂不一致的场景，如电商订单处理。
3. 本地事务：
   • 每个分片数据库独立提交事务，不保证跨库一致性。
   • 适合一致性要求低的场景。

1.3 适用场景

• 跨库操作：如订单创建涉及用户表（ds_0）和订单表（ds_1）。
• 金融场景：如转账操作需要强一致性。
• 电商系统：如订单和库存更新允许短暂不一致。
• 高并发场景：需要平衡一致性和性能。

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2. 分布式事务工作原理

Sharding-JDBC 的分布式事务通过事务管理器协调多个分片数据库的操作，确保数据一致性。以下是不同事务类型的工作原理：

2.1 XA 事务（两阶段提交）

1. 准备阶段：事务管理器通知每个分片数据库准备提交事务。
2. 提交阶段：如果所有分片都准备成功，则提交事务；否则回滚。

2.2 BASE 事务（Saga 模式）

1. 执行本地事务：将全局事务拆分为多个本地事务，依次执行。
2. 补偿机制：如果某个本地事务失败，执行补偿操作（如回滚或重试）。
3. 最终一致性：通过异步协调，最终达到一致状态。

2.3 流程图

以下是 XA 事务的执行流程，使用 Mermaid 绘制：