在 Spring Boot 中使用分布式事务时，如何处理不同数据源之间的事务一致性问题？

在 Spring Boot 中使用分布式事务处理不同数据源之间的事务一致性问题，可以考虑以下几种方法：

一、使用分布式事务框架

1. Seata：

   • Seata 是一款开源的分布式事务解决方案。它通过对业务无侵入的方式，提供了 AT（Automatic Transaction）、TCC（Try-Confirm-Cancel）、SAGA 等多种事务模式。
   • 配置 Seata 服务端，并在 Spring Boot 应用中引入 Seata 客户端依赖。
   • 在需要分布式事务的方法上添加 @GlobalTransactional 注解，Seata 会自动管理事务的提交和回滚。
    

   例如：

@Service
public class DistributedTransactionService {

    @Autowired
    private DataSourceOneRepository dataSourceOneRepository;

    @Autowired
    private DataSourceTwoRepository dataSourceTwoRepository;

    @GlobalTransactional
    public void performDistributedTransaction() {
        try {
            // 对数据源一进行操作
            dataSourceOneRepository.saveDataToDataSourceOne();

            // 对数据源二进行操作
            dataSourceTwoRepository.saveDataToDataSourceTwo();
        } catch (Exception e) {
            // 发生异常时，Seata 会自动回滚事务
            throw new RuntimeException("分布式事务失败", e);
        }
    }
}

1. Atomikos：

   • Atomikos 是一个流行的 Java 事务管理器，支持多数据源的分布式事务。
   • 在项目中引入 Atomikos 依赖，并配置多个数据源的连接池和事务管理器。
   • 使用 Atomikos 的 UserTransaction 和 UserTransactionManager 来管理分布式事务。
    

   例如：

@Service
public class DistributedTransactionService {

    @Autowired
    private DataSourceOneJdbcTemplate dataSourceOneJdbcTemplate;

    @Autowired
    private DataSourceTwoJdbcTemplate dataSourceTwoJdbcTemplate;

    public void performDistributedTransaction() {
        UserTransactionManager userTransactionManager = new UserTransactionManager();
        UserTransaction userTransaction = null;
        try {
            userTransaction = userTransactionManager.getUserTransaction();
            userTransaction.begin();

            // 对数据源一进行操作
            dataSourceOneJdbcTemplate.update("INSERT INTO table1...");

            // 对数据源二进行操作
            dataSourceTwoJdbcTemplate.update("INSERT INTO table2...");

            userTransaction.commit();
        } catch (Exception e) {
            if (userTransaction!= null) {
                try {
                    userTransaction.rollback();
                } catch (SystemException ex) {
                    ex.printStackTrace();
                }
            }
            throw new RuntimeException("分布式事务失败", e);
        }
    }
}

二、使用消息队列实现最终一致性

1. 当对不同数据源进行操作时，将操作记录发送到消息队列中。

2. 另一个独立的消费者服务从消息队列中读取消息，并按照顺序对各个数据源进行相应的操作。

3. 如果某个操作失败，可以不断重试，直到成功为止，从而实现最终一致性。

   例如：

@Service
public class DistributedTransactionService {

    @Autowired
    private JmsTemplate jmsTemplate;

    @Autowired
    private DataSourceOneRepository dataSourceOneRepository;

    @Autowired
    private DataSourceTwoRepository dataSourceTwoRepository;

    public void performDistributedTransaction() {
        try {
            // 对数据源一进行操作
            dataSourceOneRepository.saveDataToDataSourceOne();

            // 将操作记录发送到消息队列
            jmsTemplate.convertAndSend("distributedTransactionQueue", "operation on data source one completed");

            // 对数据源二进行操作
            dataSourceTwoRepository.saveDataToDataSourceTwo();

            jmsTemplate.convertAndSend("distributedTransactionQueue", "operation on data source two completed");
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("分布式事务失败", e);
        }
    }
}

@Component
public class DistributedTransactionConsumer {

    @Autowired
    private DataSourceOneRepository dataSourceOneRepository;

    @Autowired
    private DataSourceTwoRepository dataSourceTwoRepository;

    @JmsListener(destination = "distributedTransactionQueue")
    public void processMessage(String message) {
        if (message.contains("operation on data source one completed")) {
            // 对数据源二进行操作，如果之前失败可以重试
            dataSourceTwoRepository.saveDataToDataSourceTwo();
        }
    }
}

三、注意事项

1. 性能考虑：分布式事务通常会带来一定的性能开销，因此在设计系统时要权衡事务一致性和性能的需求。
2. 异常处理：在分布式事务中，要妥善处理各种异常情况，确保事务能够正确回滚或重试。
3. 测试和监控：对分布式事务进行充分的测试，确保在各种情况下都能保持事务的一致性。同时，建立有效的监控机制，及时发现和处理事务问题。

原文地址：https://blog.csdn.net/ya766829/article/details/143500446

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