實現多資料來源事務

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。

其實這個需求就是要實現分布式事務，但是我們的這個場景是在乙個服務內，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，就需要實現乙個管理器。

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，只能支援指定的資料來源（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 @inte***ce multitransactional 
複製**

/**

* 多資料來源事務
* * @author 7le
*/@slf4j
@aspect
@order(-7)
@component
public class multitransactionalaspect 
object ret = pjp.proceed();
commit(datasourcetransactionmanagerstack, transactionstatusstack);
return ret;
} catch (throwable e) 
}private boolean opentransaction(stackdatasourcetransactionmanagerstack,
stacktransactionstatusstack, multitransactional multitransactional) 
for (string beanname : transactionmangernames) 
return
true;
}private void commit(stackdatasourcetransactionmanagerstack,
stacktransactionstatusstack) 
}private void rollback(stackdatasourcetransactionmanagerstack,
stacktransactionstatusstack) 
}}複製**

實現的**在 springcloud-gateway

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

以及@multitransactional()是aop的方式，那就意味著是動態**的，那下面的方式就會失效：

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。

我們用偽**來描述下，假設2個資料來源

begin1

begin2
sql1
sql2
commit1
commit2
複製**

這個實現很類似於2pc，都會有在乙個參與者執行任務提交後，另乙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**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），具體的可以看分布式服務化系統一致性的「最佳實幹」

抽了點時間，自己實現了乙個分布式事務的中介軟體，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 分布式事務：基於可靠訊息服務

李豔鵬. 著. 分布式服務架構：原理、設計與實戰[m].

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