• SpringBoot2 整合JTA组件,多数据源事务管理


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    一、JTA组件简介

    1、JTA基本概念

    JTA即Java-Transaction-API,JTA允许应用程序执行分布式事务处理,即在两个或多个网络计算机资源上访问并且更新数据。JDBC驱动程序对JTA的支持极大地增强了数据访问能力。

    XA协议是数据库层面的一套分布式事务管理的规范,JTA是XA协议在Java中的实现,多个数据库或是消息厂商实现JTA接口,开发人员只需要调用SpringJTA接口即可实现JTA事务管理功能。

    JTA事务比JDBC事务更强大。一个JTA事务可以有多个参与者,而一个JDBC事务则被限定在一个单一的数据库连接。下列任一个Java平台的组件都可以参与到一个JTA事务中

    2、分布式事务

    分布式事务(DistributedTransaction)包括事务管理器(TransactionManager)和一个或多个支持 XA 协议的资源管理器 ( Resource Manager )。

    资源管理器是任意类型的持久化数据存储容器,例如在开发中常用的关系型数据库:MySQL,Oracle等,消息中间件RocketMQ、RabbitMQ等。

    事务管理器提供事务声明,事务资源管理,同步,事务上下文传播等功能,并且负责着所有事务参与单元者的相互通讯的责任。JTA规范定义了事务管理器与其他事务参与者交互的接口,其他的事务参与者与事务管理器进行交互。

    二、SpringBoot整合JTA

    项目整体结构图

    1、核心依赖

    <!--SpringBoot核心依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!--JTA组件核心依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-jta-atomikos</artifactId>
    </dependency>
    

    2、环境配置

    这里jtaManager的配置,在日志输出中非常关键。

    spring:
      jta:
        transaction-manager-id: jtaManager
      # 数据源配置
      datasource:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        data01:
          driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
          dbUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/data-one
          username: root
          password: 000000
        data02:
          driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
          dbUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/data-two
          username: root
          password: 000000
    

    3、核心容器

    这里两个数据库连接的配置手法都是一样的,可以在源码中自行下载阅读。基本思路都是把数据源交给JTA组件来统一管理,方便事务的通信。

    数据源参数

    @Component
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.data01")
    public class DruidOneParam {
        private String dbUrl;
        private String username;
        private String password;
        private String driverClassName;
    }
    

    JTA组件配置

    package com.jta.source.conifg;
    
    @Configuration
    @MapperScan(basePackages = {"com.jta.source.mapper.one"},sqlSessionTemplateRef = "data01SqlSessionTemplate")
    public class DruidOneConfig {
    
        private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DruidOneConfig.class) ;
    
        @Resource
        private DruidOneParam druidOneParam ;
    
        @Primary
        @Bean("dataSourceOne")
        public DataSource dataSourceOne () {
    
            // 设置数据库连接
            MysqlXADataSource mysqlXADataSource = new MysqlXADataSource();
            mysqlXADataSource.setUrl(druidOneParam.getDbUrl());
            mysqlXADataSource.setUser(druidOneParam.getUsername());
            mysqlXADataSource.setPassword(druidOneParam.getPassword());
            mysqlXADataSource.setPinGlobalTxToPhysicalConnection(true);
    
            // 事务管理器
            AtomikosDataSourceBean atomikosDataSourceBean = new AtomikosDataSourceBean();
            atomikosDataSourceBean.setXaDataSource(mysqlXADataSource);
            atomikosDataSourceBean.setUniqueResourceName("dataSourceOne");
            return atomikosDataSourceBean;
        }
    
        @Primary
        @Bean(name = "sqlSessionFactoryOne")
        public SqlSessionFactory sqlSessionFactoryOne(
                @Qualifier("dataSourceOne") DataSource dataSourceOne) throws Exception{
            // 配置Session工厂
            SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
            sessionFactory.setDataSource(dataSourceOne);
            ResourcePatternResolver resolver = new PathMatchingResourcePatternResolver();
            sessionFactory.setMapperLocations(resolver.getResources("classpath*:/dataOneMapper/*.xml"));
            return sessionFactory.getObject();
        }
    
        @Primary
        @Bean(name = "data01SqlSessionTemplate")
        public SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate(
                @Qualifier("sqlSessionFactoryOne") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) {
            // 配置Session模板
            return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
        }
    }
    

    4、测试对比

    这里通过两个方法测试结果做对比,在两个数据源之间进行数据操作时,只需要在接口方法加上@Transactional注解即可,这样保证数据在两个数据源间也可以保证一致性。

    @Service
    public class TransferServiceImpl implements TransferService {
    
        @Resource
        private UserAccount01Mapper userAccount01Mapper ;
    
        @Resource
        private UserAccount02Mapper userAccount02Mapper ;
    
        @Override
        public void transfer01() {
            userAccount01Mapper.transfer("jack",100);
            System.out.println("i="+1/0);
            userAccount02Mapper.transfer("tom",100);
        }
    
        @Transactional
        @Override
        public void transfer02() {
            userAccount01Mapper.transfer("jack",200);
            System.out.println("i="+1/0);
            userAccount02Mapper.transfer("tom",200);
        }
    }
    

    三、JTA组件小结

    在上面JTA实现多数据源的事务管理,使用方式还是相对简单,通过两阶段的提交,可以同时管理多个数据源的事务。但是暴露出的问题也非常明显,就是比较严重的性能问题,由于同时操作多个数据源,如果其中一个数据源获取数据的时间过长,会导致整个请求都非常的长,事务时间太长,锁数据的时间就会太长,自然就会导致低性能和低吞吐量。

    因此在实际开发过程中,对性能要求比较高的系统很少使用JTA组件做事务管理。作为一个轻量级的分布式事务解决方案,在小的系统中还是值得推荐尝试的。

    最后作为Java下的API,原理和用法还是值得学习一下,开阔眼界和思路。

    四、源代码地址

    GitHub·地址
    https://github.com/cicadasmile/middle-ware-parent
    GitEE·地址
    https://gitee.com/cicadasmile/middle-ware-parent
    

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cicada-smile/p/13289306.html
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