最近在重構專案中，需要相容多資料來源，故此實現下多資料來源事務。

這次重構專案中，為了支援後續龐大的資料量接入，更迭了資料庫，但是為了要相容老版本，也不能直接拿掉老的資料庫。所以就有了相容多資料來源的需求，尤其是要保證事務。

其實這個需求就是要實現分散式事務，但是我們的這個場景是在一個服務內，所以可以利用AOP來輕量的實現這個需求，若是多個服務的話，就需要實現一個管理器。

具體實現

用過spring的都知道，我們一般都是使用@Transactional註解，但是這個註解在多資料來源下，只能支援制定的資料來源（不指定就是預設的）。

所以我們新建個自定義註解：

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface MultiTransactional {

    String[] values() default ""
 
;
}
複製程式碼

再定義一個切面：

/**
 * 多資料來源事務
 *
 * @author 7le
 */
@Slf4j
@Aspect
@Order(-7)
@Component
public class MultiTransactionalAspect {

    @Autowired
    private ApplicationContext applicationContext;

    @Around(value = "@annotation(multiTransactional)")
    public Object around(ProceedingJoinPoint pjp, MultiTransactional multiTransactional) throws Throwable {
        Stack<DataSourceTransactionManager> dataSourceTransactionManagerStack = new Stack<>();
        Stack<TransactionStatus> transactionStatusStack = new Stack<>();
        try {
            if
 
 (!openTransaction(dataSourceTransactionManagerStack, transactionStatusStack, multiTransactional)) {
                return null;
            }
            Object ret = pjp.proceed();
            commit(dataSourceTransactionManagerStack, transactionStatusStack);
            return ret;
        } catch (Throwable e) {
            rollback(dataSourceTransactionManagerStack, transactionStatusStack);
            log.error(String.format(
                    "MultiTransactionalAspect catch exception class: %s method: %s detail:"
 
, pjp.getTarget().getClass().getSimpleName(),
                    pjp.getSignature().getName()), e);
            throw e;
        }
    }

    private boolean openTransaction(Stack<DataSourceTransactionManager> dataSourceTransactionManagerStack,
                                    Stack<TransactionStatus> transactionStatusStack, MultiTransactional multiTransactional) {
        String[] transactionMangerNames = multiTransactional.values();
        if (ArrayUtils.isEmpty(multiTransactional.values())) {
            return false;
        }
        for (String beanName : transactionMangerNames) {
            DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager = (DataSourceTransactionManager) applicationContext
                    .getBean(beanName);
            TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager
                    .getTransaction(new DefaultTransactionDefinition());
            transactionStatusStack.push(transactionStatus);
            dataSourceTransactionManagerStack.push(dataSourceTransactionManager);
        }
        return true;
    }


    private void commit(Stack<DataSourceTransactionManager> dataSourceTransactionManagerStack,
                        Stack<TransactionStatus> transactionStatusStack) {
        while (!dataSourceTransactionManagerStack.isEmpty()) {
            dataSourceTransactionManagerStack.pop().commit(transactionStatusStack.pop());
        }
    }

    private void rollback(Stack<DataSourceTransactionManager> dataSourceTransactionManagerStack,
                          Stack<TransactionStatus> transactionStatusStack) {
        while (!dataSourceTransactionManagerStack.isEmpty()) {
            dataSourceTransactionManagerStack.pop().rollback(transactionStatusStack.pop());
        }
    }
}
複製程式碼

這樣就大功告成，只需要在需要的方法上，加上@MultiTransactional({"xxxx","xxxxx"})

實現的程式碼在 springcloud-gateway

注意事項

在使用的時候，需要注意一些細節，要加上@EnableTransactionManagement。

以及@MultiTransactional({"xxxx","xxxxx"})是AOP的方式，那就意味著是動態代理的，那下面的方式就會失效：

• private, protected方法無效 (Spring AOP使用JDK動態代理或者CGLIB來為目標物件建立代理。使用原生的Java的代理是無法代理protected和private型別的方法。CGLIB的代理雖然在技術上可以代理protected和private型別的方法,但是用於AOP的時候不推薦代理protected和private型別的方法.)
• 同一個class中public方法無效 (@Transactional的事務開啟 ，是基於介面或者是類的代理被建立。所以在同一個類中一個無事務的方法呼叫另一個有事務的方法，將是對this引用進行呼叫而非代理，事務是不會起作用的。 )
• 註解寫在父類抽象方法上

隱患

上面也提到過這個方案比較輕量，也是針對一些對資料一致性要求不高的場景，因為會存在資料不一致的可能。

我們用虛擬碼來描述下，假設2個數據源

begin1
begin2
sql1
sql2
commit1
commit2
複製程式碼

這種方案是可以實現在sql1 sql2之間的異常回滾。如果出現commit1提交成功，commit2提交失敗（或者超時）這種情況，就會造成資料不一致，雖然這種情況概率很低，但也是一個隱患。

這個實現很類似於3PC，都會有在一個參與者執行任務提交後，另一個參與者出現異常而導致資料不一致的問題。

其實一般情況下，系統的需求只是要達到最終一致性，那就可以考慮使用TCC，對每個事物進行Try，如果執行沒有問題，再執行Confirm，如果執行過程中出了問題，則執行操作的逆操Cancel（自動化補償手段）。

但是TCC對每個事務都需要Try，再執行Confirm，略微顯得臃腫，根據不同的業務場景可以有更好的方案（比如補償模式，定期校對模式之類），具體的可以看分散式服務化系統一致性的“最佳實幹”

分散式事務實現

抽了點時間，自己實現了一個分散式事務元件，在一些對資料一致性要求高的場景可以使用。shine-mq 相應的設計思路在 分散式事務：基於可靠訊息服務

參考文獻

李豔鵬. 著. 分散式服務架構：原理、設計與實戰[M].

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