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1）分布式事务（Seata） ​

🐣 第 1 题（基础概念） ​

Q1：什么是分布式事务，Seata 是如何实现的？

📝 标准答案： ​

分布式事务 是指跨多个服务或数据库执行的事务。由于分布式系统中各个服务和数据库可能是独立的，传统的单体事务不再适用，因此需要通过一定的机制保证跨系统的数据一致性。

Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，提供了全局事务管理、事务协调和事务补偿等功能。Seata 采用了 AT（自动提交模式）、TCC（Try Confirm Cancel） 和 SAGA（长事务） 三种事务模式，支持多种数据库和分布式架构。

Seata 的核心组成：

  • TC（Transaction Coordinator）：事务协调器，负责全局事务的管理和协调。
  • TM（Transaction Manager）：事务管理器，负责发起事务，并通过调用 TC 来提交或回滚事务。
  • RM（Resource Manager）：资源管理器，管理各个资源（如数据库、消息队列）的事务操作。

🛠️ 第 2 题（Seata 配置与使用） ​

Q2：如何配置和使用 Seata 进行分布式事务管理？

📝 标准答案： ​

配置步骤：

  1. 引入 Seata 依赖：

在项目中引入 Seata 的相关依赖（例如使用 Maven）：

xml
<dependency>
    <groupId>io.seata</groupId>
    <artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.6.0</version>
</dependency>
  1. 配置 Seata 的服务器：

在 application.yml 或 application.properties 中配置 Seata 的 TC 和 RM：

yaml
seata:
  tx-service-group: my_test_tx_group # 配置事务组名
  service:
    vgroup-mapping.my_test_tx_group: default # 配置全局事务协调器
  store:
    mode: db # 存储模式（可以是 db, file 等）
    db:
      datasource:
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/seata
        user: root
        password: root
  1. 配置资源管理器：

在 Spring 配置中，注册 DataSource 作为 Seata 的资源管理器：

java
@Bean
public DataSource dataSource() {
    DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
    dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/demo");
    dataSource.setUsername("root");
    dataSource.setPassword("root");
    return new DataSourceProxy(dataSource);
}
  1. 启动 Seata 服务：

启动 Seata 的 Transaction Coordinator 服务，通常是独立部署的，配置数据库存储和 Nacos 等作为注册中心。

📦 第 3 题（事务模式） ​

Q3：Seata 支持哪些事务模式？请简单描述每种模式的特点。

📝 标准答案： ​

Seata 支持三种主要的事务模式：

  1. AT（Automatic Transaction，自动提交模式）：

    • 默认的事务模式，适用于支持二阶段提交（2PC）协议的数据库。
    • 适用于简单的数据库操作，Seata 自动管理事务的提交和回滚。
    • 不需要开发者额外编写事务逻辑，使用方便，但灵活性较低。

  2. TCC（Try Confirm Cancel）：

    • 适用于分布式事务的复杂场景，采用三阶段提交（3PC）协议。
    • Try 阶段预留资源，Confirm 阶段确认资源，Cancel 阶段回滚资源。
    • 适用于一些具有明确确认和取消操作的场景（如支付、库存等业务场景）。

  3. SAGA（Long Transaction，长事务模式）：

    • 适用于需要跨多个系统进行多步骤操作的场景。
    • 每一步操作都提交一个本地事务，并且每个本地事务都有一个补偿操作。
    • 适用于长时间的业务流程，通常在微服务中使用。

⚙️ 第 4 题（事务隔离级别与补偿机制） ​

Q4：Seata 的事务隔离级别是什么？如何处理事务的补偿机制？

📝 标准答案： ​

事务隔离级别：

Seata 使用数据库的事务隔离级别，通常支持以下几种：

  • READ_UNCOMMITTED（读未提交）
  • READ_COMMITTED（读已提交）
  • REPEATABLE_READ（可重复读）
  • SERIALIZABLE（可串行化）

Seata 在执行分布式事务时，默认使用数据库的事务隔离级别来保证数据的一致性。可以在 Seata 配置中自定义事务的隔离级别。

补偿机制：

Seata 通过 TCC 和 SAGA 模式实现事务的补偿机制：

  1. TCC 补偿：

    • 在事务的 Try 阶段如果失败，Seata 会通过 Cancel 阶段进行回滚。
    • 在 Confirm 阶段确认成功后，不再进行回滚操作。

  2. SAGA 补偿：

    • 每个本地事务都有一个补偿操作（Compensate）。
    • 如果某个本地事务失败，会触发其对应的补偿操作，逆向回滚已提交的事务。

补偿操作示例：

java
public void confirm() {
    // 确认操作
}

public void cancel() {
    // 补偿操作
}

🚀 第 5 题（性能与扩展） ​

Q5：Seata 在高并发场景下的性能如何？如何优化 Seata 性能？

📝 标准答案： ​

Seata 性能考虑：

在高并发场景下，Seata 的性能会受到以下因素的影响：

  • 事务协调器的负载：Seata 的事务协调器（TC）会处理所有全局事务的提交与回滚，过多的全局事务会导致 TC 负载过高。
  • 资源管理器的性能：Seata 通过资源管理器（RM）与数据库进行交互，频繁的数据库操作可能会成为瓶颈。

性能优化：

  1. 优化事务粒度： 减少全局事务的粒度，将多个操作合并为一个事务，避免过多小事务。
  2. 增加事务协调器实例： 部署多个 TC 实例来分担事务协调的负载。
  3. 优化数据库操作： 确保数据库查询和更新的高效性，避免锁争用和性能瓶颈。
  4. 异步提交事务： 使用异步提交事务，减轻同步事务提交的压力。
  5. 优化补偿操作： 确保补偿操作高效执行，避免冗长的补偿逻辑影响性能。

📎 进阶建议 ​

若想进一步提升 Seata 的应用，推荐了解以下内容：

  • Seata 高级配置：探索 Seata 的高可用性配置、事务调度策略等。
  • Seata 与容器化部署：如何将 Seata 部署到 Kubernetes 等容器化环境中，处理大规模分布式事务。
  • Seata 的事务日志与监控：配置 Seata 的事务日志、事务链路跟踪与监控，保障事务执行过程的可视化和透明化。