分布式事务是指在分布式系统中多个独立的服务之间的数据一致性和完整性的管理机制，随着微服务架构的不断发展，应用程序中对于分布式事务的需求要越来越多。而分布式事务与传统的单体应用中的事务操作有所不同，涉及到多个数据库或者是服务节点之间的事务协调。而在实际开发中解决分布式系统的方式也有很多，例如两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、TCC（Try-Confirm-Cancel）模式以及基于事件的事务（如SAGA模式）。而下面我们就来介绍一下如何在SpringBoot中实现分布式事务操作。

在Spring Boot中实现分布式事务

使用XA协议和JTA实现分布式事务

XA协议是在分布式事务处理操作过程中比较常用的一种分布式事务处理协议，通过两阶段提交协议来确定数据的一致性，适用于跨数据库的应用场景中使用。

在Spring Boot中，我们可以通过Java Transaction API（JTA）和Atomikos或Bitronix等JTA事务管理器来配置XA事务。

使用Atomikos配置分布式事务

以Atomikos为例 ，可以在POM中添加如下的依赖配置。来使用Atomikos实现XA事务。

<dependency>
    <groupId>com.atomikos</groupId>
    <artifactId>transactions-jta</artifactId>
    <version>5.0.8</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.atomikos</groupId>
    <artifactId>transactions-jdbc</artifactId>
    <version>5.0.8</version>
</dependency>

接下来需要配置两个数据库来验证事务管理操作，如下所示。

@Bean(name = "db1DataSource")
public DataSource db1DataSource() {
    AtomikosDataSourceBean ds = new AtomikosDataSourceBean();
    ds.setUniqueResourceName("db1");
    // 配置其他数据源属性
    return ds;
}

@Bean(name = "db2DataSource")
public DataSource db2DataSource() {
    AtomikosDataSourceBean ds = new AtomikosDataSourceBean();
    ds.setUniqueResourceName("db2");
    // 配置其他数据源属性
    return ds;
}

@Bean(name = "transactionManager")
public PlatformTransactionManager transactionManager() {
    return new JtaTransactionManager();
}

这个时候，我们可以通过@Transactional来实现多个数据源之间的分布式事务操作，这种方案适合于对于一致性要求较高的场景，但是由于是高一致性所以可能在性能上有所损失。

TCC (Try-Confirm-Cancel) 模式

TCC操作是一种比较轻量级的分布式事务操作模式，这种模式将事务操作分成了三个操作步骤，分别如下所示，Try、Confirm和Cancel。

在每个操作服务中都需要实现自己资源的预留、确认以及取消逻辑，TCC模式在操作的灵活性上要比XA更有优势，所以比较适合应用级别的分布式事务操作。

想要实现TCC模式，可以借助于Seata框架来实现，Seata的TCC模式适合需要高性能、业务逻辑可分解为预留-确认-取消模式的场景。下面我们以Seata为例来实现TCC事务操作。

添加Seata依赖

<dependency>
    <groupId>io.seata</groupId>
    <artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.4.2</version>
</dependency>

添加依赖完成之后，就需要根据相关资料配置Seata并且设置事务组和注册中心等信息，然后通过注解来实现事务操作，如下所示。

@GlobalTransactional
public void distributedBusinessMethod() {
    // 调用多个服务或数据库的操作
}

基于事件驱动的Saga模式

Saga模式是一种链式分布式事务，通过将长事务操作拆分成多个短事务操作来实现分布式事务操作，每个短事务都有自己的操作状态，如果某个事务执行失败，那么就协调相关的补偿机制对事务进行补偿回滚。

这种方式的优势就在于避免资源锁定，而缺点就是短事务数量多复杂度会比一般的事务处理操作更加复杂，但是这种操作的特点就是比较适合于在最终一致性的场景中使用。

在Spring Boot中可以借助Axon Framework、Apache Camel或Eventuate Tram Saga等工具实现Saga模式。

实现Saga模式的一般步骤如下所示。

• 第一步、设计一系列有状态的事件流和补偿逻辑。
• 第二步、使用消息队列（如Kafka）或事件总线传递状态。
• 第三步、在每个子服务中实现相应的操作和补偿逻辑。

本地消息表方案

通过本地消息表也可以实现分布式事务操作，这种方式是一种通过异步处理消息的方式来实现最终一致性的方案。通过将所有的方法操作都写入到一个消息表中，然后当事务提交之后，消息服务会读取到消息表中的内容然后发送到目标的服务中。具体的实现步骤如下所示。

• 第一步、在主业务的数据库中创建一个消息表，用于保存待发送的消息。
• 将主业务操作和消息记录放在同一个事务中。
• 定时或通过触发机制读取消息表，向目标服务发送消息。
• 目标服务消费消息并执行相应的业务操作。

这种方式实现比较简单，所以说比较适用于一些简单的分布式事务场景中使用，在一些对于一致性要求不是太高的场景中，可以通过这种方式来实现，但是通过上面的实现步骤，我们也可以看出，其最大的缺点就是延迟大，所以如果是对于相应时间要求较高的场景中不推荐使用这种方式。

总结

根据上面的分析介绍我们知道，分布式事务其实最核心的问题就是如何协调各个服务之间的操作，在上面介绍了几种方式在Spring Boot中来实现分布式事务操作。而在实际使用场中选择分布式事务的实现方式可以结合业务需求的容错性、一致性和性能要求，找到最佳的解决方案。有兴趣的读者可以深入的研究一下，有什么问题可以在评论区留言我们一起讨论。