Springboot-dubbo-fescar如何實現分布式事務

這篇文章給大家分享的是有關Springboot-dubbo-fescar如何實現分布式事務的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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、下載fescar-server，并啟動

https://github.com/alibaba/fescar/releases

解壓

sh fescar-server.sh 8091 /home/admin/fescar/data/

win操作系統直接啟動

fescar-server.bat

3、下載zookeeper并啟動。

4、demo結構

分為庫存微服務storage、賬號微服務account、訂單微服務order和購買下單的消費者purchase。

購買流程如下，先調用storage微服務減庫存，然后調用order微服務更新賬戶余額和生成訂單。訂單微服務order也作為消費者消費account賬號微服務，賬號微服務主要用來更新賬號余額。

5、demo地址如下

https://github.com/TalkIsCheapGiveMeMoney/springboot-dubbo-fescar.git

6、依次運行storage微服務、account微服務和order微服務、purchase消費者。

我們在創建訂單的時候模擬異常，具體類如下

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());
 
    // 計算訂單金額
    int orderMoney = calculate(commodityCode, orderCount);
 
    // 從賬戶余額扣款
    accountService.debit(userId, orderMoney);
 
    final Order order = new Order();
    order.userId = userId;
    order.commodityCode = commodityCode;
    order.count = orderCount;
    order.money = orderMoney;
    //模擬異常
    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;
  }
}

在購買下單之前確認下數據庫中的數據，以便購買后對比，商品單價200.

我們看到 account_tbl 賬號表，用戶U100001賬戶余額為9999，庫存表storage_tbl，商品庫存是100.訂單表order_tbl沒有訂單數據。

下面我們執行購買下單操作，

執行以下url

http://127.0.0.1:9094/purchase?userId=U100001&commodityCode=C00321&orderCount=4

userId 用戶id，commodityCode  商品編號，orderCount 購買數量。

再去，返回數據如下

{
  "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 賬號表，用戶U100001賬戶余額為9999，庫存表storage_tbl，商品庫存是100.訂單表order_tbl沒有訂單數據。說明分布式事務成功。

我們把模擬的異常去掉，再次執行購買操作。

http://127.0.0.1:9094/purchase?userId=U100001&commodityCode=C00321&orderCount=5

我們發現商品庫存由100變成了95，用戶余額由9999變成了8999，并且生成了一個訂單號，前面提到了商品的單價是200，數據正確。

其他的分布式事務框架，比如TCC和byteTcc需要操作冪等性，了解TCC和ByteTcc的應該知道，開發工作量很大而且操作還需要冪等性，而阿里的fescar則完全不需要，而且不需要那么多的開發工作量，希望fescar越來越成熟。

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