Springboot-dubbo-fescar 阿里分布式事务的实现方法
大家可以自行百度下阿里分布式事务,在这里我就不啰嗦了。下面是阿里分布式事务开源框架的一些资料,本文是springboot+dubbo+fescar的集成。
快速开始
https://github.com/alibaba/fescar/wiki/Quick-Start
GIT地址
https://github.com/alibaba/fescar
1、sql
CREATE TABLE `undo_log` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `branch_id` bigint(20) NOT NULL, `xid` varchar(100) NOT NULL, `rollback_info` longblob NOT NULL, `log_status` int(11) NOT NULL, `log_created` datetime NOT NULL, `log_modified` datetime NOT NULL, `ext` varchar(100) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_unionkey` (`xid`,`branch_id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=159 DEFAULT CHARSET=utf8; DROP TABLE IF EXISTS `storage_tbl`; CREATE TABLE `storage_tbl` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `commodity_code` varchar(255) DEFAULT NULL, `count` int(11) DEFAULT 0, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY (`commodity_code`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; DROP TABLE IF EXISTS `order_tbl`; CREATE TABLE `order_tbl` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` varchar(255) DEFAULT NULL, `commodity_code` varchar(255) DEFAULT NULL, `count` int(11) DEFAULT 0, `money` int(11) DEFAULT 0, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; DROP TABLE IF EXISTS `account_tbl`; CREATE TABLE `account_tbl` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` varchar(255) DEFAULT NULL, `money` int(11) DEFAULT 0, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `storage_tbl` VALUES ('1', 'C00321', '100'); INSERT INTO `account_tbl` VALUES ('1', 'U100001', '9999');
2、下载fescar-server,并启动
https://github.com/alibaba/fescar/releases
解压
sh fescar-server.sh 8091 /home/admin/fescar/data/
win操作系统直接启动
fescar-server.bat
3、下载zookeeper并启动。
4、demo结构
分为库存微服务storage、账号微服务account、订单微服务order和购买下单的消费者purchase。
购买流程如下,先调用storage微服务减库存,然后调用order微服务更新账户余额和生成订单。订单微服务order也作为消费者消费account账号微服务,账号微服务主要用来更新账号余额。
5、demo地址如下
https://github.com/TalkIsCheapGiveMeMoney/springboot-dubbo-fescar.git
6、依次运行storage微服务、account微服务和order微服务、purchase消费者。
我们在创建订单的时候模拟异常,具体类如下
package com.hcsoc.order.service; import com.alibaba.fescar.core.context.RootContext; import com.hcsoc.account.api.AccountService; import com.hcsoc.order.api.OrderService; import com.hcsoc.order.api.bean.Order; import lombok.Setter; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate; import org.springframework.jdbc.core.PreparedStatementCreator; import org.springframework.jdbc.support.GeneratedKeyHolder; import org.springframework.jdbc.support.KeyHolder; import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; @Setter public class OrderServiceImpl implements OrderService{ private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(OrderService.class); @Autowired private AccountService accountService; @Autowired private JdbcTemplate jdbcTemplate; public Order create(String userId, String commodityCode, int orderCount) { LOGGER.info("Order Service Begin ... xid: " + RootContext.getXID()); // 计算订单金额 int orderMoney = calculate(commodityCode, orderCount); // 从账户余额扣款 accountService.debit(userId, orderMoney); final Order order = new Order(); order.userId = userId; order.commodityCode = commodityCode; order.count = orderCount; order.money = orderMoney; //模拟异常 Integer.parseInt("2u"); KeyHolder keyHolder = new GeneratedKeyHolder(); jdbcTemplate.update(new PreparedStatementCreator() { public PreparedStatement createPreparedStatement(Connection con) throws SQLException { PreparedStatement pst = con.prepareStatement( "insert into order_tbl (user_id, commodity_code, count, money) values (?, ?, ?, ?)", PreparedStatement.RETURN_GENERATED_KEYS); pst.setObject(1, order.userId); pst.setObject(2, order.commodityCode); pst.setObject(3, order.count); pst.setObject(4, order.money); return pst; } }, keyHolder); order.id = keyHolder.getKey().longValue(); LOGGER.info("Order Service End ... Created " + order); return order; } private int calculate(String commodityId, int orderCount) { return 200 * orderCount; } }
在购买下单之前确认下数据库中的数据,以便购买后对比,商品单价200.
我们看到 account_tbl 账号表,用户U100001账户余额为9999,库存表storage_tbl,商品库存是100.订单表order_tbl没有订单数据。
下面我们执行购买下单操作,
执行以下url
http://127.0.0.1:9094/purchase?userId=U100001&commodityCode=C00321&orderCount=4
userId 用户id,commodityCode 商品编号,orderCount 购买数量。
再去,返回数据如下
{ "timestamp": "2019-02-01T02:54:27.422+0000", "status": 500, "error": "Internal Server Error", "message": "For input string: \"2u\"", "path": "/purchase" }
查看上面提到的account_tbl 账号表,用户U100001账户余额为9999,库存表storage_tbl,商品库存是100.订单表order_tbl没有订单数据。说明分布式事务成功。
我们把模拟的异常去掉,再次执行购买操作。
http://127.0.0.1:9094/purchase?userId=U100001&commodityCode=C00321&orderCount=5
我们发现商品库存由100变成了95,用户余额由9999变成了8999,并且生成了一个订单号,前面提到了商品的单价是200,数据正确。
其他的分布式事务框架,比如TCC和byteTcc需要操作幂等性,了解TCC和ByteTcc的应该知道,开发工作量很大而且操作还需要幂等性,而阿里的fescar则完全不需要,而且不需要那么多的开发工作量,希望fescar越来越成熟。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。