摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Sharding-JDBC/transaction-bed/ 「芋道源码」欢迎转载,保留摘要,谢谢!

本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版


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1. 概述

数据库表分库后,业务场景下的单库本地事务可能变成跨库分布式事务。虽然我们可以通过合适的分库规则让操作的数据在同库下,继续保证单库本地事务,这也是非常推崇的,但不是所有场景下都能适用。如果这些场景对事务的一致性有要求,我们就不得不解决分布式事务的“麻烦”。

分布式事务是个很大的话题,我们来看看 Sharding-JDBC 对她的权衡:

Sharding-JDBC由于性能方面的考量,决定不支持强一致性分布式事务。我们已明确规划线路图,未来会支持最终一致性的柔性事务。

Sharding-JDBC 提供了两种 柔性事务

  • 最大努力送达型 BED :已经实现
  • 事务补偿型 TCC :计划中

本文分享 最大努力送达型 的实现。建议前置阅读:《Sharding-JDBC 源码分析 —— SQL 执行》

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2. 最大努力送达型

概念

在分布式数据库的场景下,相信对于该数据库的操作最终一定可以成功,所以通过最大努力反复尝试送达操作。

从概念看,可能不是很直白的理解是什么意思,本文会最大努力让你干净理解。

架构图

执行过程有 四种 情况:

  1. 【红线】执行成功
  2. 【棕线】执行失败,同步重试成功
  3. 【粉线】执行失败,同步重试失败,异步重试成功
  4. 【绿线】执行失败,同步重试失败,异步重试失败,事务日志保留

整体成漏斗倒三角,上一个阶段失败,交给下一个阶段重试:

整个过程通过如下 组件 完成:

  • 柔性事务管理器
  • 最大努力送达型柔性事务
  • 最大努力送达型事务监听器
  • 事务日志存储器
  • 最大努力送达型异步作业

下面,我们逐节分享每个组件。

3. 柔性事务管理器

3.1 概念

柔性事务管理器,SoftTransactionManager 实现,负责对柔性事务配置( SoftTransactionConfiguration ) 、柔性事务( AbstractSoftTransaction )的管理。

3.2 柔性事务配置

调用 #init() 初始化柔性管理器:

// SoftTransactionManager.java
/**
* 柔性事务配置对象
*/
@Getter
private final SoftTransactionConfiguration transactionConfig;
// SoftTransactionManager.java
/**
* 初始化事务管理器.
*/
public void init() throws SQLException {
// 初始化 最大努力送达型事务监听器
EventBusInstance.getInstance().register(new BestEffortsDeliveryListener());
// 初始化 事务日志数据库存储表
if (TransactionLogDataSourceType.RDB == transactionConfig.getStorageType()) {
Preconditions.checkNotNull(transactionConfig.getTransactionLogDataSource());
createTable();
}
// 初始化 内嵌的最大努力送达型异步作业
if (transactionConfig.getBestEffortsDeliveryJobConfiguration().isPresent()) {
new NestedBestEffortsDeliveryJobFactory(transactionConfig).init();
}
}
  • 将最大努力送达型事务监听器( BestEffortsDeliveryListener )注册到事务总线 ( EventBus )。在『最大努力送达型事务监听器』小节会详细分享
  • 当使用数据库存储事务日志( TransactionLog ) 时,若事务日志表( transaction_log )不存在则进行创建。在『事务日志存储器』小节会详细分享
  • 当配置使用内嵌的最大努力送达型异步作业( NestedBestEffortsDeliveryJob ) 时,进行初始化。在『最大努力送达型异步作业』小节会详细分享

SoftTransactionConfiguration

SoftTransactionConfiguration,柔性事务配置对象。

public class SoftTransactionConfiguration {
/**
* 事务管理器管理的数据源.
*/
@Getter(AccessLevel.NONE)
private final DataSource targetDataSource;
/**
* 同步的事务送达的最大尝试次数.
*/
private int syncMaxDeliveryTryTimes = 3;
/**
* 事务日志存储类型.
*/
private TransactionLogDataSourceType storageType = RDB;
/**
* 存储事务日志的数据源.
*/
private DataSource transactionLogDataSource;
/**
* 内嵌的最大努力送达型异步作业配置对象.
*/
private Optional<NestedBestEffortsDeliveryJobConfiguration> bestEffortsDeliveryJobConfiguration = Optional.absent();
}

3.3 柔性事务

在 Sharding-JDBC 里,目前柔性事务分成两种:

  • BEDSoftTransaction :最大努力送达型柔性事务
  • TCCSoftTransaction :TCC型柔性事务

继承 AbstractSoftTransaction

public abstract class AbstractSoftTransaction {
/**
* 分片连接原自动提交状态
*/
private boolean previousAutoCommit;
/**
* 分片连接
*/
@Getter
private ShardingConnection connection;
/**
* 事务类型
*/
@Getter
private SoftTransactionType transactionType;
/**
* 事务编号
*/
@Getter
private String transactionId;
}

AbstractSoftTransaction 实现了开启柔性事务、关闭柔性事务两个方法提供给子类调用:

  • #beginInternal()

    /**
    * 开启柔性
    *
    * @param conn 分片连接
    * @param type 事务类型
    * @throws SQLException
    */
    protected final void beginInternal(final Connection conn, final SoftTransactionType type) throws SQLException {
    // TODO 判断如果在传统事务中,则抛异常
    Preconditions.checkArgument(conn instanceof ShardingConnection, "Only ShardingConnection can support eventual consistency transaction.");
    // 设置执行错误,不抛出异常
    ExecutorExceptionHandler.setExceptionThrown(false);
    connection = (ShardingConnection) conn;
    transactionType = type;
    // 设置自动提交状态
    previousAutoCommit = connection.getAutoCommit();
    connection.setAutoCommit(true);
    // 生成事务编号
    // TODO 替换UUID为更有效率的id生成器
    transactionId = UUID.randomUUID().toString();
    }
    • 调用 ExecutorExceptionHandler.setExceptionThrown(false) 设置执行 SQL 错误时,也不抛出异常。

      • 对异常处理的代码:ExecutorExceptionHandler#setExceptionThrown()
      • 对于其他 SQL,不会因为 SQL 错误不执行,会继续执行
      • 对于上层业务,不会因为 SQL 错误终止逻辑,会继续执行。这里有一点要注意下,上层业务不能对该 SQL 执行结果有强依赖,因为 SQL 错误需要重试达到数据最终一致性
      • 对于最大努力型事务( TCC暂未实现 ),会对执行错误的 SQL 进行重试
    • 调用 connection.setAutoCommit(true);,设置执行自动提交。使用最大努力型事务时,上层业务执行 SQL 会马上提交,即使调用 Connection#rollback() 也是无法回滚的,这点一定要注意。

  • #end()

    /**
    * 结束柔性事务.
    */
    public final void end() throws SQLException {
    if (connection != null) {
    ExecutorExceptionHandler.setExceptionThrown(true);
    connection.setAutoCommit(previousAutoCommit);
    SoftTransactionManager.closeCurrentTransactionManager();
    }
    }
    // SoftTransactionManager.java
    /**
    * 关闭当前的柔性事务管理器.
    */
    static void closeCurrentTransactionManager() {
    ExecutorDataMap.getDataMap().put(TRANSACTION, null);
    ExecutorDataMap.getDataMap().put(TRANSACTION_CONFIG, null);
    }
    • 事务结束后,一定要记得调用 #end() 清理线程变量。否则,下次请求使用到该线程,会继续在这个柔性事务内。

BEDSoftTransaction

BEDSoftTransaction,最大努力送达型柔性事务。

public class BEDSoftTransaction extends AbstractSoftTransaction {
/**
* 开启柔性事务.
*
* @param connection 数据库连接对象
*/
public void begin(final Connection connection) throws SQLException {
beginInternal(connection, SoftTransactionType.BestEffortsDelivery);
}
}

TCCSoftTransaction

TCCSoftTransaction,TCC 型柔性事务,暂未实现。实现后,会更新到 《Sharding-JDBC 源码分析 —— 分布式事务(二)之事务补偿型》


3.3.1 创建柔性事务

通过调用 SoftTransactionManager#getTransaction() 创建柔性事务对象:

/**
* {@link ExecutorDataMap#dataMap} 柔性事务对象 key
*/
private static final String TRANSACTION = "transaction";
/**
* {@link ExecutorDataMap#dataMap} 柔性事务配置 key
*/
private static final String TRANSACTION_CONFIG = "transactionConfig";
// SoftTransactionManager.java
/**
* 创建柔性事务.
*
* @param type 柔性事务类型
* @return 柔性事务
*/
public AbstractSoftTransaction getTransaction(final SoftTransactionType type) {
AbstractSoftTransaction result;
switch (type) {
case BestEffortsDelivery:
result = new BEDSoftTransaction();
break;
case TryConfirmCancel:
result = new TCCSoftTransaction();
break;
default:
throw new UnsupportedOperationException(type.toString());
}
// TODO 目前使用不支持嵌套事务,以后这里需要可配置
if (getCurrentTransaction().isPresent()) {
throw new UnsupportedOperationException("Cannot support nested transaction.");
}
ExecutorDataMap.getDataMap().put(TRANSACTION, result);
ExecutorDataMap.getDataMap().put(TRANSACTION_CONFIG, transactionConfig);
return result;
}
  • 后续可以从 ExecutorDataMap 中获取当前线程的柔性事务和柔性事务配置:

    // SoftTransactionManager.java
    /**
    * 获取当前线程的柔性事务配置.
    *
    * @return 当前线程的柔性事务配置
    */
    public static Optional<SoftTransactionConfiguration> getCurrentTransactionConfiguration() {
    Object transactionConfig = ExecutorDataMap.getDataMap().get(TRANSACTION_CONFIG);
    return (null == transactionConfig)
    ? Optional.<SoftTransactionConfiguration>absent()
    : Optional.of((SoftTransactionConfiguration) transactionConfig);
    }
    /**
    * 获取当前的柔性事务.
    *
    * @return 当前的柔性事务
    */
    public static Optional<AbstractSoftTransaction> getCurrentTransaction() {
    Object transaction = ExecutorDataMap.getDataMap().get(TRANSACTION);
    return (null == transaction)
    ? Optional.<AbstractSoftTransaction>absent()
    : Optional.of((AbstractSoftTransaction) transaction);
    }

4. 事务日志存储器

柔性事务执行过程中,会通过事务日志( TransactionLog ) 记录每条 SQL 执行状态:

  • SQL 执行前,记录一条事务日志
  • SQL 执行成功,移除对应的事务日志

通过实现事务日志存储器接口( TransactionLogStorage ),提供存储功能。目前有两种实现:

  • MemoryTransactionLogStorage :基于内存的事务日志存储器。主要用于开发测试,生产环境下不要使用
  • RdbTransactionLogStorage :基于数据库的事务日志存储器。

本节只分析 RdbTransactionLogStorage。对 MemoryTransactionLogStorage 感兴趣的同学可以点击链接传送到达。

TransactionLogStorage 有五个接口方法,下文每个小标题都是一个方法。

4.1 #add()

// TransactionLogStorage.java
/**
* 存储事务日志.
*
* @param transactionLog 事务日志
*/
void add(TransactionLog transactionLog);
// RdbTransactionLogStorage.java
@Override
public void add(final TransactionLog transactionLog) {
String sql = "INSERT INTO `transaction_log` (`id`, `transaction_type`, `data_source`, `sql`, `parameters`, `creation_time`) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?);";
try (
// ... 省略你熟悉的代码
} catch (final SQLException ex) {
throw new TransactionLogStorageException(ex);
}
}
  • 注意:如果插入事务日志失败,SQL 会继续执行,如果此时 SQL 执行失败,则该 SQL 会不见了。建议:#add() 和下文的 #remove() 异常时,都打印下异常日志都文件系统

TransactionLog (transaction_log) 数据库表结构如下:

字段名字数据库类型备注
id事件编号VARCHAR(40)EventBus 事件编号,非事务编号
transaction_type柔性事务类型VARCHAR(30)
data_source真实数据源名VARCHAR(255)
sql执行 SQLTEXT已经改写过的 SQL
parameters占位符参数TEXTJSON 字符串存储
creation_time记录时间LONG
async_delivery_try_times已异步重试次数INT

4.2 #remove()

// TransactionLogStorage.java
/**
* 根据主键删除事务日志.
*
* @param id 事务日志主键
*/
void remove(String id);
// RdbTransactionLogStorage.java
@Override
public void remove(final String id) {
String sql = "DELETE FROM `transaction_log` WHERE `id`=?;";
try (
// ... 省略你熟悉的代码
} catch (final SQLException ex) {
throw new TransactionLogStorageException(ex);
}
}

4.3 #findEligibleTransactionLogs()

// TransactionLogStorage.java
/**
* 读取需要处理的事务日志.
*
* <p>需要处理的事务日志为: </p>
* <p>1. 异步处理次数小于最大处理次数.</p>
* <p>2. 异步处理的事务日志早于异步处理的间隔时间.</p>
*
* @param size 获取日志的数量
* @param maxDeliveryTryTimes 事务送达的最大尝试次数
* @param maxDeliveryTryDelayMillis 执行送达事务的延迟毫秒数.
*/
List<TransactionLog> findEligibleTransactionLogs(int size, int maxDeliveryTryTimes, long maxDeliveryTryDelayMillis);
// RdbTransactionLogStorage.java
@Override
public List<TransactionLog> findEligibleTransactionLogs(final int size, final int maxDeliveryTryTimes, final long maxDeliveryTryDelayMillis) {
List<TransactionLog> result = new ArrayList<>(size);
String sql = "SELECT `id`, `transaction_type`, `data_source`, `sql`, `parameters`, `creation_time`, `async_delivery_try_times` "
+ "FROM `transaction_log` WHERE `async_delivery_try_times`<? AND `transaction_type`=? AND `creation_time`<? LIMIT ?;";
try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
// ... 省略你熟悉的代码
} catch (final SQLException ex) {
throw new TransactionLogStorageException(ex);
}
return result;
}

4.4 #increaseAsyncDeliveryTryTimes()

// TransactionLogStorage.java
/**
* 增加事务日志异步重试次数.
*
* @param id 事务主键
*/
void increaseAsyncDeliveryTryTimes(String id);
// RdbTransactionLogStorage.java
@Override
public void increaseAsyncDeliveryTryTimes(final String id) {
String sql = "UPDATE `transaction_log` SET `async_delivery_try_times`=`async_delivery_try_times`+1 WHERE `id`=?;";
try (
// ... 省略你熟悉的代码
} catch (final SQLException ex) {
throw new TransactionLogStorageException(ex);
}
}

4.5 #processData()

// TransactionLogStorage.java
/**
* 处理事务数据.
*
* @param connection 业务数据库连接
* @param transactionLog 事务日志
* @param maxDeliveryTryTimes 事务送达的最大尝试次数
*/
boolean processData(Connection connection, TransactionLog transactionLog, int maxDeliveryTryTimes);
// RdbTransactionLogStorage.java
@Override
public boolean processData(final Connection connection, final TransactionLog transactionLog, final int maxDeliveryTryTimes) {
// 重试执行失败 SQL
try (
Connection conn = connection;
PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(transactionLog.getSql())) {
for (int parameterIndex = 0; parameterIndex < transactionLog.getParameters().size(); parameterIndex++) {
preparedStatement.setObject(parameterIndex + 1, transactionLog.getParameters().get(parameterIndex));
}
preparedStatement.executeUpdate();
} catch (final SQLException ex) {
// 重试失败,更新事务日志,增加已异步重试次数
increaseAsyncDeliveryTryTimes(transactionLog.getId());
throw new TransactionCompensationException(ex);
}
// 移除重试执行成功 SQL 对应的事务日志
remove(transactionLog.getId());
return true;
}
  • 不同于前四个增删改查接口方法的实现,#processData() 是带有一些逻辑的。根据事务日志( TransactionLog )重试执行失败的 SQL,若成功,移除事务日志;若失败,更新事务日志,增加已异步重试次数
  • 该方法会被最大努力送达型异步作业调用到

5. 最大努力送达型事务监听器

最大努力送达型事务监听器,BestEffortsDeliveryListener,负责记录事务日志、同步重试执行失败 SQL。

// BestEffortsDeliveryListener.java
@Subscribe
@AllowConcurrentEvents
public void listen(final DMLExecutionEvent event) {
if (!isProcessContinuously()) {
return;
}
SoftTransactionConfiguration transactionConfig = SoftTransactionManager.getCurrentTransactionConfiguration().get();
TransactionLogStorage transactionLogStorage = TransactionLogStorageFactory.createTransactionLogStorage(transactionConfig.buildTransactionLogDataSource());
BEDSoftTransaction bedSoftTransaction = (BEDSoftTransaction) SoftTransactionManager.getCurrentTransaction().get();
switch (event.getEventExecutionType()) {
case BEFORE_EXECUTE: // 执行前,插入事务日志
//TODO 对于批量执行的SQL需要解析成两层列表
transactionLogStorage.add(new TransactionLog(event.getId(), bedSoftTransaction.getTransactionId(), bedSoftTransaction.getTransactionType(),
event.getDataSource(), event.getSql(), event.getParameters(), System.currentTimeMillis(), 0));
return;
case EXECUTE_SUCCESS: // 执行成功,移除事务日志
transactionLogStorage.remove(event.getId());
return;
case EXECUTE_FAILURE: // 执行失败,同步重试
boolean deliverySuccess = false;
for (int i = 0; i < transactionConfig.getSyncMaxDeliveryTryTimes(); i++) { // 同步【多次】重试
if (deliverySuccess) {
return;
}
boolean isNewConnection = false;
Connection conn = null;
PreparedStatement preparedStatement = null;
try {
// 获得数据库连接
conn = bedSoftTransaction.getConnection().getConnection(event.getDataSource(), SQLType.DML);
if (!isValidConnection(conn)) { // 因为可能执行失败是数据库连接异常,所以判断一次,如果无效,重新获取数据库连接
bedSoftTransaction.getConnection().release(conn);
conn = bedSoftTransaction.getConnection().getConnection(event.getDataSource(), SQLType.DML);
isNewConnection = true;
}
preparedStatement = conn.prepareStatement(event.getSql());
// 同步重试
//TODO 对于批量事件需要解析成两层列表
for (int parameterIndex = 0; parameterIndex < event.getParameters().size(); parameterIndex++) {
preparedStatement.setObject(parameterIndex + 1, event.getParameters().get(parameterIndex));
}
preparedStatement.executeUpdate();
deliverySuccess = true;
// 同步重试成功,移除事务日志
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());
}
}
  • BestEffortsDeliveryListener 通过 EventBus 实现监听 SQL 的执行。Sharding-JDBC 如何实现 EventBus 的,请看《Sharding-JDBC 源码分析 —— SQL 执行》
  • 调用 #isProcessContinuously() 方法判断是否处于最大努力送达型事务中,当且仅当处于该状态才进行监听事件处理
  • SQL 执行,插入事务日志
  • SQL 执行成功,移除事务日志
  • SQL 执行失败,根据柔性事务配置( SoftTransactionConfiguration )同步的事务送达的最大尝试次数( syncMaxDeliveryTryTimes )进行多次重试直到成功。总体逻辑和 RdbTransactionLogStorage#processData() 方法逻辑类似,区别在于获取分片数据库连接的特殊处理:此处调用失败,数据库连接可能是异常无效的,因此调用了 #isValidConnection() 判断连接的有效性。若无效,则重新获取分片数据库连接。另外,若是重新获取分片数据库连接,需要进行关闭释放 (Connection#close()):

    // BestEffortsDeliveryListener.java
    /**
    * 通过 SELECT 1 校验数据库连接是否有效
    *
    * @param conn 数据库连接
    * @return 是否有效
    */
    private boolean isValidConnection(final Connection conn) {
    try (PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement("SELECT 1")) {
    try (ResultSet rs = preparedStatement.executeQuery()) {
    return rs.next() && 1 == rs.getInt("1");
    }
    } catch (final SQLException ex) {
    return false;
    }
    }
    /**
    * 关闭释放预编译SQL对象和数据库连接
    *
    * @param isNewConnection 是否新创建的数据库连接,是的情况下才释放
    * @param conn 数据库连接
    * @param preparedStatement 预编译SQL
    */
    private void close(final boolean isNewConnection, final Connection conn, final PreparedStatement preparedStatement) {
    if (null != preparedStatement) {
    try {
    preparedStatement.close();
    } catch (final SQLException ex) {
    log.error("PreparedStatement closed error:", ex);
    }
    }
    if (isNewConnection && null != conn) {
    try {
    conn.close();
    } catch (final SQLException ex) {
    log.error("Connection closed error:", ex);
    }
    }
    }

6. 最大努力送达型异步作业

当最大努力送达型事务监听器( BestEffortsDeliveryListener )多次同步重试失败后,交给最大努力送达型异步作业进行多次异步重试,并且多次执行有固定间隔

Sharding-JDBC 提供了两个最大努力送达型异步作业实现:

  • NestedBestEffortsDeliveryJob :内嵌的最大努力送达型异步作业
  • BestEffortsDeliveryJob :最大努力送达型异步作业

两者实现代码逻辑基本一致。前者相比后者,用于开发测试,去除对 Zookeeper 依赖,无法实现高可用,因此生产环境下不适合使用

6.1 BestEffortsDeliveryJob

BestEffortsDeliveryJob 所在 Maven 项目为 sharding-jdbc-transaction-async-job,基于当当开源的 Elastic-Job 实现。如下是官方对该 Maven 项目的简要说明:

由于柔性事务采用异步尝试,需要部署独立的作业和Zookeeper。sharding-jdbc-transaction采用elastic-job实现的sharding-jdbc-transaction-async-job,通过简单配置即可启动高可用作业异步送达柔性事务,启动脚本为start.sh。

BestEffortsDeliveryJob

public class BestEffortsDeliveryJob extends AbstractIndividualThroughputDataFlowElasticJob<TransactionLog> {
/**
* 最大努力送达型异步作业配置对象
*/
@Setter
private BestEffortsDeliveryConfiguration bedConfig;
/**
* 事务日志存储器对象
*/
@Setter
private TransactionLogStorage transactionLogStorage;
@Override
public List<TransactionLog> fetchData(final JobExecutionMultipleShardingContext context) {
return transactionLogStorage.findEligibleTransactionLogs(context.getFetchDataCount(),
bedConfig.getJobConfig().getMaxDeliveryTryTimes(), bedConfig.getJobConfig().getMaxDeliveryTryDelayMillis());
}
@Override
public boolean processData(final JobExecutionMultipleShardingContext context, final TransactionLog data) {
try (
Connection conn = bedConfig.getTargetDataSource(data.getDataSource()).getConnection()) {
transactionLogStorage.processData(conn, data, bedConfig.getJobConfig().getMaxDeliveryTryTimes());
} catch (final SQLException | TransactionCompensationException ex) {
log.error(String.format("Async delivery times %s error, max try times is %s, exception is %s", data.getAsyncDeliveryTryTimes() + 1,
bedConfig.getJobConfig().getMaxDeliveryTryTimes(), ex.getMessage()));
return false;
}
return true;
}
@Override
public boolean isStreamingProcess() {
return false;
}
}
  • 调用 #fetchData() 方法获取需要处理的事务日志 (TransactionLog),内部调用了 TransactionLogStorage#findEligibleTransactionLogs() 方法
  • 调用 #processData() 方法处理事务日志,重试执行失败的 SQL,内部调用了 TransactionLogStorage#processData()
  • #fetchData()#processData() 调用是 Elastic-Job 控制的。每一轮定时调度,每条事务日志只执行一次。当超过最大异步调用次数后,该条事务日志不再处理,所以生产使用时,最好增加下相应监控超过最大异步重试次数的事务日志

6.2 AsyncSoftTransactionJobConfiguration

AsyncSoftTransactionJobConfiguration,异步柔性事务作业配置对象。

public class AsyncSoftTransactionJobConfiguration {
/**
* 作业名称.
*/
private String name = "bestEffortsDeliveryJob";
/**
* 触发作业的cron表达式.
*/
private String cron = "0/5 * * * * ?";
/**
* 每次作业获取的事务日志最大数量.
*/
private int transactionLogFetchDataCount = 100;
/**
* 事务送达的最大尝试次数.
*/
private int maxDeliveryTryTimes = 3;
/**
* 执行事务的延迟毫秒数.
*
* <p>早于此间隔时间的入库事务才会被作业执行.</p>
*/
private long maxDeliveryTryDelayMillis = 60 * 1000L;
}

6.3 Elastic-Job 是否必须?

Sharding-JDBC 提供的最大努力送达型异步作业实现( BestEffortsDeliveryJob ),通过与 Elastic-Job 集成,可以很便捷并且有质量保证的高可用高性能使用。一部分团队,可能已经引入或自研了类似 Elastic-Job 的分布式作业中间件解决方案,每多一个中间件,就是多一个学习与运维成本。那么是否可以使用自己的分布式作业解决方案?答案是,可以的。参考 BestEffortsDeliveryJob 的实现,通过调用 TransactionLogStorage 来实现:

// 伪代码(不考虑性能、异常)
List<TransactionLog> transactionLogs = transactionLogStorage.findEligibleTransactionLogs(....);
for (TransactionLog transactionLog : transactionLogs) {
transactionLogStorage.processData(conn, log, maxDeliveryTryTimes);
}

当然,个人还是很推荐 Elastic-Job。

😈 笔者要开始写《Elastic-Job 源码分析》


另外,如果有支持事务消息的分布式队列系统,可以通过 TransactionLogStorage 实现存储事务消息存储成消息。为什么要支持事务消息?如果 SQL 执行是成功的,需要回滚(删除)事务消息。

7. 适用场景

《官方文档 - 事务支持》

8. 开发指南 & 开发示例

《官方文档 - 事务支持》

666. 彩蛋

哈哈哈

算是坚持把这个系列写完了,给自己 32 個赞。

满足!

《Elastic-Job 源码分析》 走起!不 High 不结束!

文章目录
  1. 1. 1. 概述
  2. 2. 2. 最大努力送达型
  3. 3. 3. 柔性事务管理器
    1. 3.1. 3.1 概念
    2. 3.2. 3.2 柔性事务配置
    3. 3.3. 3.3 柔性事务
      1. 3.3.1. 3.3.1 创建柔性事务
  4. 4. 4. 事务日志存储器
    1. 4.1. 4.1 #add()
    2. 4.2. 4.2 #remove()
    3. 4.3. 4.3 #findEligibleTransactionLogs()
    4. 4.4. 4.4 #increaseAsyncDeliveryTryTimes()
    5. 4.5. 4.5 #processData()
  5. 5. 5. 最大努力送达型事务监听器
  6. 6. 6. 最大努力送达型异步作业
    1. 6.1. 6.1 BestEffortsDeliveryJob
    2. 6.2. 6.2 AsyncSoftTransactionJobConfiguration
    3. 6.3. 6.3 Elastic-Job 是否必须?
  7. 7. 7. 适用场景
  8. 8. 8. 开发指南 & 开发示例
  9. 9. 666. 彩蛋