深度剖析分布式事务之 AT 与 XA 对比

知识点掌握了，还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个数据库开发实战，手把手教大家学习《深度剖析分布式事务之 AT 与 XA 对比》，在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点，温故而知新，回头看看说不定又有不一样的感悟！

AT 这种事务模式是阿里开源的seata主推的事务模式，本文会详解AT的原理，并将它与XA模式进行比较

原理

AT 从原理上面看，与 XA 的设计有很多相近之处。XA 是数据库层面实现的二阶段提交， AT 则是应用/驱动层实现的二阶段提交。建议您了解了XA相关的知识后，来阅读这篇文章，这样能够更快更好的掌握 AT 的原理与设计。

AT的角色和XA一样分为3个，但是起了不一样的名称，大家注意分辨：

• RM 资源管理器，是业务服务，负责本地数据库的管理，与XA中的RM一致
• TC 事务协调器，是Seata服务器，负责全局事务的状态管理，负责协调各个事务分支的执行，相当于XA中的TM
• TM 事务管理器，是业务服务，负责全局事务的发起，相当于XA中的APP

AT 的第一阶段为prepare，它在这一阶段会完成以下事情：

1. RM 侧，用户开启本地事务

2. RM 侧，用户每进行一次业务数据修改，假设是一个update语句，那么 AT 会做以下内容：

   1. 根据update的条件，查询出修改前的数据，该数据称为BeforeImage
   2. 执行update语句，根据BeforeImage中的主键，查询出修改后的数据，该数据称为AfterImage
   3. 将BeforeImage和AfterImage保存到一张undolog表
   4. 将BeforeImage中的主键以及表名，该数据称为lockKey，记录下来，留待后续使用

3. RM 侧，用户提交本地事务时，AT 会做以下内容：

   1. 将2.4中记录的所有的lockKey，注册到 TC（即事务管理器seata）上
   2. 3.1中的注册处理会检查 TC 中，是否已存在冲突的主键+表名，如果有冲突，那么AT会睡眠等待后重试，没有冲突则保存
   3. 3.1成功完成后，提交本地事务

如果 AT 的第一阶段所有分支都没有错误，那么会进行第二阶段的commit，AT 会做以下内容：

1. TC 会将当前这个全局事务所有相关的lockKey删除
2. TC 通知与当前这个全局事务相关的所有业务服务，告知全局事务已成功，可以删除undolog中保存的数据
3. RM 收到通知后，删除undolog中的数据

如果 AT 的第一阶段有分支出错，那么会进行第二阶段的rollback，AT 会做以下内容：

1. TC 通知与当前这个全局事务相关的所有业务服务，告知全局事务失败，执行回滚

2. RM 收到通知后，对本地数据的修改进行回滚，回滚原理如下：

   1. 从undolog中取出修改前后的BeforeImage和AfterImage
   2. 如果AfterImage与数据库中的当前记录校验一致，那么使用BeforeImage中的数据覆盖当前记录
   3. 如果AfterImage与数据库中的当前记录不一致，那么这个时候发生了脏回滚，此时需要人工介入解决
3. TC 待全局事务所有的分支，都完成了回滚，TC 将此全局事务所有的lockKey删除

问题分析

AT 模式的一个突出问题是rollback中2.3的脏回滚难以避免。以下步骤能够触发该脏回滚：

1. 全局事务g1对数据行A1进行修改 v1 -> v2
2. 另一个服务将对数据行A1进行修改 v2 -> v3
3. 全局事务g1回滚，发现数据行A1的当前数据为v3，不等于AfterImage中的v2，回滚失败

这个脏回滚一旦发生，那么分布式事务框架没有办法保证数据的一致性了，必须要人工介入处理。想要避免脏回滚，需要把所有对这个表的写访问，都加上特殊处理（在Seata的Java客户端中，需要加上GlobalLock注解）。这种约束对于一个上了一定规模的复杂系统，是非常难以保证的。

AT vs XA

上述脏回滚问题，在 XA 事务中不会出现，因为 XA 事务是在数据库层面实现的，当另一个服务对为数据行A1进行修改时，会因为行锁被阻塞，与普通事务的表现完全一样，不会产生问题。

另外 XA 不会发生脏读，而 AT 会发生脏读，考虑AT下的如下执行步骤：

1. 全局事务g1对数据行A1进行修改 v1 -> v2
2. 另一个服务将读取数据行A1，获得数据 v2
3. 全局事务g1回滚，将数据行A1改回 v2 -> v1

这里面步骤2读取的数据是v2，是一个中间态数据。在Seata的手册中，虽然也有一些方法能够避免AT模式下，但是涉及到注解和sql改写，并不优雅。而在XA模式下，由于还没有进行xa commit，那么步骤2根据

MVCC

性能分析

从原理的详细步骤看，XA事务的性能高于AT，分析如下：

AT 模式下，RM侧，上述原理过程中，执行的SQL如下：

1. 开启事务
2. 查询BeforeImage数据
3. 执行update
4. 查询AfterImage数据
5. 将BeforeImage，AfterImage插入到undolog中
6. 提交事务
7. 事务完成后，删除BeforeImage和AfterImage

而 XA 模式下，RM侧，执行的SQL如下：

1. xa begin
2. 执行update
3. xa end
4. xa prepare
5. xa commit

两者对比，相关的开启/提交事务是两个模式都需要的，性能差异不大。但是从执行的DML操作来看，AT 下的 SQL 数量为：3 writes，2 read，比 XA 下仅一个update多出许多，因此在性能上会有较大的差距

从上述理论分析，XA 事务性能会大幅高于AT，应当可以在postgres数据库上验证出来；而mysql数据库，在当前的5.8版本上，由于xa prepare后，需要将当前连接断开才能够在其他连接上xa commit，所以会有一个重新创建连接的开销，最终性能对比参考下一节。

性能实测

上述进行了理论上的性能分析，我同时也做了性能实测，详细的测试过程和结果数据，参考 xa-at bench

dtm实现的XA事务，为了在极端情况下，也能保证XA事务能够正确的被清理，会在业务事务中对子事务屏障表进行插入，因此会比上述理论分析中，多一个sql写入。

我们可以看到，最终的结果XA性能优于AT。如果未来Mysql完善了XA的实现，可以不用关闭当前连接也能够允许其他连接提交xa事务，那么XA的性能还能够提升一大截。

AT的意义

mysql在版本5.6中，xa相关API存在bug。如果当前连接在xa prepare之后，连接断开，那么这个连接未完成的事务会被自动回滚。这样的bug导致mysql的XA模式是无法保证正确性的，在各种应用crash中，可能导致数据不一致。因此AT在mysql的5.6版本及更低版本使用中，是具有很高应用价值的。

另外部分大厂的数据库是禁止使用XA事务的，这种特定场景下，选型AT模式，也是合理的。

对于其他场景，建议优先考虑 XA 事务。

小结

欢迎访问 https://github.com/dtm-labs/dtm 并star支持我们

到这里，我们也就讲完了《深度剖析分布式事务之 AT 与 XA 对比》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于mysql的知识点！