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sharding-jdbc中的事務詳細解讀

 更新時間:2023年12月14日 10:41:50   作者:那個天真的人  
這篇文章主要介紹了sharding-jdbc中的事務詳細解讀,sharding-jdbc在分庫分表方面提供了很大的便利性,在使用DB的時候,通常都會涉及到事務這個概念,而在分庫分表的環(huán)境上再加上事務,就會使事情變得復雜起來,需要的朋友可以參考下

序言

sharding-jdbc在分庫分表方面提供了很大的便利性

在使用DB的時候,通常都會涉及到事務這個概念,而在分庫分表的環(huán)境上再加上事務,就會使事情變得復雜起來。

本章試圖剖析sharding-jdbc在事務方面的解決思路。

傳統(tǒng)事務回顧

傳統(tǒng)的事務模型如下:

Connection conn = getConnection();
try{
    Statement stmt1 = conn.parpareStatement(sql1);
    stmt1.executeUpdate();
    Statement stmt2 = conn.parpareStatement(sql2);
    stmt2.executeUpdate();
    conn.commit();
}catch(Exception e){
    conn.rollback();
}

對于同一個連接,可以執(zhí)行多條sql語句,任何一條語句出現(xiàn)錯誤的時候,整個操作流程都可以回滾,從而達到事務的原子操作。

再來看最基本的spring事務操作:

class ServiceA(){
   public void updateA(){...}
}
class ServiceB(){
    public void updateB(){...}
}
@Transactional
class ServiceC(){
    public void updateC(){
        serviceA.updateA();
        serviceB.updateB();
    }
}

我們知道,當updateC執(zhí)行的時候,不管是updateA還是updateB出現(xiàn)了異常,updateC都可以整體回滾,達到原子操作的效果,其主要原因是updateA和updateB共享了同一個Connection,這是spring底層通過ThreadLocal緩存了Connection實現(xiàn)的。

以上介紹的這兩種情況都只是針對單庫單表的原子操作,事務的實現(xiàn)并不難理解,那么在跨庫的情況下,sharding-jdbc又是如何解決事務問題的呢?

shrading-jdbc之弱事務

在官方文檔中,針對弱事務有如下三點說明:

  • 完全支持非跨庫事務,例如:僅分表,或分庫但是路由的結果在單庫中。
  • 完全支持因邏輯異常導致的跨庫事務。例如:同一事務中,跨兩個庫更新。更新完畢后,拋出空指針,則兩個庫的內容都能回滾。
  • 不支持因網(wǎng)絡、硬件異常導致的跨庫事務。例如:同一事務中,跨兩個庫更新,更新完畢后、未提交之前,第一個庫死機,則只有第二個庫數(shù)據(jù)提交。

為了理解以上幾點,我們來看看sharding-jdbc默認是如何處理事務的。

這里寫圖片描述

這是一個非常常見的處理模式,一個總連接處理了多條sql語句,最后一次性提交整個事務,每一條sql語句可能會分為多條子sql分庫分表去執(zhí)行,這意味著底層可能會關聯(lián)多個真正的數(shù)據(jù)庫連接,我們先來看看如果一切正常,commit會如何去處理。

public abstract class AbstractConnectionAdapter extends AbstractUnsupportedOperationConnection {
    @Override
    public final void commit() throws SQLException {
        Collection<SQLException> exceptions = new LinkedList<>();
        for (Connection each : cachedConnections.values()) {
            try {
                each.commit();
            } catch (final SQLException ex) {
                exceptions.add(ex);
            }
        }
        throwSQLExceptionIfNecessary(exceptions);
    }
}

引擎會遍歷底層所有真正的數(shù)據(jù)庫連接,一個個進行commit操作,如果任何一個出現(xiàn)了異常,直接捕獲異常,但是也只是捕獲而已,然后接著下一個連接的commit,這也就很好的說明了,如果在執(zhí)行任何一條sql語句出現(xiàn)了異常,整個操作是可以原子性回滾的,因為此時所有連接都不會執(zhí)行commit,但如果已經(jīng)到了commit這一步的話,如果有連接commit失敗了,是不會影響到其他連接的。

sharding-jdbc之柔性事務

sharding-jdbc的弱事務并不是完美的,有時可能會導致數(shù)據(jù)的一致性問題,所以針對某些特定的場景,又提出了柔性事務的概念。先來看一張官方的說明圖:

這里寫圖片描述

這里想表達兩個意思:

1. 對于sql的執(zhí)行,在執(zhí)行前記錄日志,如果執(zhí)行成功,把日志刪除,如果執(zhí)行失敗,重試一定次數(shù)(如果未達到最大嘗試次數(shù)便執(zhí)行成功了,一樣刪除日志)。

2. 異步任務不斷掃描執(zhí)行日志,如果重試次數(shù)未達到最大上限,嘗試重新執(zhí)行,如果執(zhí)行成功,刪除日志。

從上面兩點分析可以看出,由于采用的是重試的模式,也就是說同一條語句,是有可能被多次執(zhí)行的,所以官方提到了柔性事務的適用場景:

  • 根據(jù)主鍵刪除數(shù)據(jù)。
  • 更新記錄永久狀態(tài),如更新通知送達狀態(tài)。

而且它還有一定的限制: SQL需要滿足冪等性,具體為:

  • INSERT語句要求必須包含主鍵,且不能是自增主鍵。
  • UPDATE語句要求冪等,不能是UPDATE xxx SET x=x+1
  • DELETE語句無要求。

在有了一個大概的了解之后,我們來更加深入的了解。

sharding-jdbc使用了google的EventBus事件模型,注冊了一個Listener,監(jiān)聽器對三種事件進行了處理,如下代碼所示:

switch (event.getEventExecutionType()) {
            case BEFORE_EXECUTE:
                transactionLogStorage.add(new TransactionLog(event.getId(), bedSoftTransaction.getTransactionId(), bedSoftTransaction.getTransactionType(), 
                        event.getDataSource(), event.getSql(), event.getParameters(), System.currentTimeMillis(), 0));
                return;
            case EXECUTE_SUCCESS: 
                transactionLogStorage.remove(event.getId());
                return;
            case EXECUTE_FAILURE: 
                boolean deliverySuccess = false;
                for (int i = 0; i < transactionConfig.getSyncMaxDeliveryTryTimes(); i++) {
                    if (deliverySuccess) {
                        return;
                    }
                    boolean isNewConnection = false;
                    Connection conn = null;
                    PreparedStatement preparedStatement = null;
                    try {
                        conn = bedSoftTransaction.getConnection().getConnection(event.getDataSource(), SQLType.DML);
                        if (!isValidConnection(conn)) {
                            bedSoftTransaction.getConnection().release(conn);
                            conn = bedSoftTransaction.getConnection().getConnection(event.getDataSource(), SQLType.DML);
                            isNewConnection = true;
                        }
                        preparedStatement = conn.prepareStatement(event.getSql());
                        //TODO for batch event need split to 2-level records
                        for (int parameterIndex = 0; parameterIndex < event.getParameters().size(); parameterIndex++) {
                            preparedStatement.setObject(parameterIndex + 1, event.getParameters().get(parameterIndex));
                        }
                        preparedStatement.executeUpdate();
                        deliverySuccess = true;
                        transactionLogStorage.remove(event.getId());
                    } catch (final SQLException ex) {
                        log.error(String.format("Delivery times %s error, max try times is %s", i + 1, transactionConfig.getSyncMaxDeliveryTryTimes()), ex);
                    } finally {
                        close(isNewConnection, conn, preparedStatement);
                    }
                }
                return;
            default: 
                throw new UnsupportedOperationException(event.getEventExecutionType().toString());
        }

以上代碼可以抽取為如下圖的描述:

這里寫圖片描述

監(jiān)聽器根據(jù)三種不同的事件類型對事務日志進行不同的操作。有監(jiān)聽 ,必然就有事件的投遞,那么引擎是什么時候產(chǎn)生這些事件的呢? 我們知道每一條sql語句拆分后有可能對應多條子sql語句,而每一條子sql語句是單獨執(zhí)行的,執(zhí)行是封裝在一個內部方法的:

private <T> T executeInternal(final SQLType sqlType, final BaseStatementUnit baseStatementUnit, final List<List<Object>> parameterSets, final ExecuteCallback<T> executeCallback, 
                          final boolean isExceptionThrown, final Map<String, Object> dataMap) throws Exception {
        synchronized (baseStatementUnit.getStatement().getConnection()) {
            T result;
            ExecutorExceptionHandler.setExceptionThrown(isExceptionThrown);
            ExecutorDataMap.setDataMap(dataMap);
            List<AbstractExecutionEvent> events = new LinkedList<>();
            if (parameterSets.isEmpty()) {
                events.add(getExecutionEvent(sqlType, baseStatementUnit, Collections.emptyList()));
            }
            for (List<Object> each : parameterSets) {
                events.add(getExecutionEvent(sqlType, baseStatementUnit, each));
            }
            for (AbstractExecutionEvent event : events) {
                EventBusInstance.getInstance().post(event);
            }
            try {
                result = executeCallback.execute(baseStatementUnit);
            } catch (final SQLException ex) {
                for (AbstractExecutionEvent each : events) {
                    each.setEventExecutionType(EventExecutionType.EXECUTE_FAILURE);
                    each.setException(Optional.of(ex));
                    EventBusInstance.getInstance().post(each);
                    ExecutorExceptionHandler.handleException(ex);
                }
                return null;
            }
            for (AbstractExecutionEvent each : events) {
                each.setEventExecutionType(EventExecutionType.EXECUTE_SUCCESS);
                EventBusInstance.getInstance().post(each);
            }
            return result;
        }
    }

以上代碼可以簡化為如下流程:

這里寫圖片描述

其實執(zhí)行流程比較簡單,但還有兩個重要的細節(jié)這里沒有體現(xiàn):

  1. 當使用柔性事務的時候,需要創(chuàng)建事務管理器,并獲取事務對象,調用事務對象的begin開始一個事務,在這一步,會強制設置連接的autoCommit=true,這會導致所有的sql語句執(zhí)時后立即提交,想想如果能回滾,那柔性事務也就失去了意義。
  2. 當事務執(zhí)行begin時,會標記當前不拋出異常,這樣當執(zhí)行sql語句有異常時,會生成相應的EXECUTE_FAILURE事件,從而進行事務日志處理,而不是往外拋出異常,當事務結束時,調用事務對象的end方法,恢復異常的捕獲。

一個常見的代碼編寫模式如下(來自官方的demo)

private static void updateFailure(final DataSource dataSource) throws SQLException {
        String sql1 = "UPDATE t_order SET status='UPDATE_1' WHERE user_id=10 AND order_id=1000";
        String sql2 = "UPDATE t_order SET not_existed_column=1 WHERE user_id=1 AND order_id=?";
        String sql3 = "UPDATE t_order SET status='UPDATE_2' WHERE user_id=10 AND order_id=1000";
        SoftTransactionManager transactionManager = new SoftTransactionManager(getSoftTransactionConfiguration(dataSource));
        transactionManager.init();
        BEDSoftTransaction transaction = (BEDSoftTransaction) transactionManager.getTransaction(SoftTransactionType.BestEffortsDelivery);
        Connection conn = null;
        try {
            conn = dataSource.getConnection();
            transaction.begin(conn);
            PreparedStatement preparedStatement1 = conn.prepareStatement(sql1);
            PreparedStatement preparedStatement2 = conn.prepareStatement(sql2);
            preparedStatement2.setObject(1, 1000);
            PreparedStatement preparedStatement3 = conn.prepareStatement(sql3);
            preparedStatement1.executeUpdate();
            preparedStatement2.executeUpdate();
            preparedStatement3.executeUpdate();
        } finally {
            transaction.end();
            if (conn != null) {
                conn.close();
            }
        }
    }

看到這個編寫模式,你一定會想,如果我使用MyBatis和spring,這一切能否整合起來,這個話題有興趣大家可以去嘗試。

總結

分布式事務處理起來有一定的難度,sharding-jdbc采用了簡單的弱事務模式和特殊場景下的柔性事務模式,沒有最好,只有更好,根據(jù)自身業(yè)務去選擇事務模式才是最重要的。

到此這篇關于sharding-jdbc中的事務詳細解讀的文章就介紹到這了,更多相關sharding-jdbc事務內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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