23、SpringCloud Alibaba 之 Seata 分布式事务服务；AT事务模式机制，读写隔离
以下全部转载自Seata官网
AT 模式
前提：
1、 基于支持本地ACID事务的关系型数据库；
2、 Java应用，通过JDBC访问数据库；
整体机制
两阶段提交协议的演变：
一阶段：
业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交，释放本地锁和连接资源（本地事务，就已经在数据库持久化了）
二阶段：
1、 没有异常；
提交异步化，非常快速地完成（正常情况，就提交了，同步一下TC Server的状态，删除回滚日志）
2、 有异常；
回滚，通过一阶段的回滚日志进行反向补偿（如订单删除，库存加回去，余额加回去）
一、AT事务模式分布式事务工作机制
以一个示例来说明整个 AT 分支的工作过程
业务表：product
| Field | Type | Key |
|---|---|---|
| id | bigint(20) | PRI |
| name | varchar(100) | |
| since | varchar(100) |
AT分支事务的业务逻辑：
update product set name = 'GTS' where name = 'TXC';
一阶段
过程：
1、 解析SQL：得到SQL的类型（UPDATE），表（product），条件（wherename='TXC'）等相关的信息；
2、 查询前镜像：根据解析得到的条件信息，生成查询语句，定位数据；
select id, name, since from product where name = 'TXC';
得到前镜像：
| id | name | since |
|---|---|---|
| 1 | TXC | 2014 |
3、 执行业务SQL：更新这条记录的name为'GTS'；
4、 查询后镜像：根据前镜像的结果，通过主键定位数据；
select id, name, since from product where id = 1;
得到后镜像：
| id | name | since |
|---|---|---|
| 1 | GTS | 2014 |
5、 插入回滚日志：把前后镜像数据以及业务SQL相关的信息组成一条回滚日志记录，插入到UNDO_LOG表中；
{
"branchId": 641789253,
"undoItems": [{
"afterImage": {
"rows": [{
"fields": [{
"name": "id",
"type": 4,
"value": 1
}, {
"name": "name",
"type": 12,
"value": "GTS"
}, {
"name": "since",
"type": 12,
"value": "2014"
}]
}],
"tableName": "product"
},
"beforeImage": {
"rows": [{
"fields": [{
"name": "id",
"type": 4,
"value": 1
}, {
"name": "name",
"type": 12,
"value": "TXC"
}, {
"name": "since",
"type": 12,
"value": "2014"
}]
}],
"tableName": "product"
},
"sqlType": "UPDATE"
}],
"xid": "xid:xxx"
}
6、 提交前，向TC注册分支：申请product表中，主键值等于1的记录的全局锁；
7、 本地事务提交：业务数据的更新和前面步骤中生成的UNDOLOG一并提交；
8、 将本地事务提交的结果上报给TC；
二阶段-回滚
1、 收到TC的分支回滚请求，开启一个本地事务，执行如下操作；
2、 通过XID和BranchID查找到相应的UNDOLOG记录；
3、 数据校验：拿UNDOLOG中的后镜与当前数据进行比较，如果有不同，说明数据被当前全局事务之外的动作做了修改这种情况，需要根据配置策略来做处理，详细的说明在另外的文档中介绍；
4、 根据UNDOLOG中的前镜像和业务SQL的相关信息生成并执行回滚的语句：
update product set name = 'TXC' where id = 1;
5、 提交本地事务并把本地事务的执行结果（即分支事务回滚的结果）上报给TC；
二阶段-提交
1、 收到TC的分支提交请求，把请求放入一个异步任务的队列中，马上返回提交成功的结果给TC；
2、 异步任务阶段的分支提交请求将异步和批量地删除相应UNDOLOG记录；
二、读写隔离
写隔离
1、 一阶段本地事务提交前，需要确保先拿到全局锁；
2、 拿不到全局锁，不能提交本地事务；
3、 拿全局锁的尝试被限制在一定范围内，超出范围将放弃，并回滚本地事务，释放本地锁；
以一个示例来说明：
两个或者多个全局事务 tx1 和 tx2，分别并发对 a 表的 m 字段进行更新操作，m 的初始值 1000；
假设tx1 先开始，开启本地事务，拿到本地锁，更新操作 m = 1000 - 100 = 900，本地事务提交前，先拿到该记录的 全局锁 ，拿到了全局锁，本地提交并释放本地锁
tx2后开始，开启本地事务，拿到本地锁，更新操作 m = 900 - 100 = 800 ，本地事务提交前，尝试拿该记录的 全局锁 ，tx1全局提交前，该记录的全局锁一直会被 tx1 持有，tx2 需要重试等待 全局锁 ；
tx1二阶段全局提交，释放 全局锁 ，tx2 拿到 全局锁 提交本地事务
如果tx1 的二阶段全局回滚，则 tx1 需要重新获取该数据的本地锁，进行反向补偿的更新操作，实现分支的回滚
此时，如果 tx2 仍在等待该数据的 全局锁，同时持有本地锁，则 tx1 的分支回滚会失败。分支的回滚会一直重试，直到 tx2 的 全局锁 等锁超时，放弃 全局锁 并回滚本地事务释放本地锁，tx1 的分支回滚最终成功；
因为整个过程 全局锁 在 tx1 结束前一直是被 tx1 持有的，所以不会发生 脏写 的问题；
读隔离
在数据库本地事务隔离级别 读已提交（Read Committed） 或以上的基础上，Seata（AT 模式）的默认全局隔离级别是 读未提交（Read Uncommitted）；
如果应用在特定场景下，必需要求全局的 读已提交 ，目前 Seata 的方式是通过 SELECT FOR UPDATE 语句的代理
SELECT FOR UPDATE 语句的执行会申请 全局锁 ，如果 全局锁 被其他事务持有，则释放本地锁（回滚 SELECT FOR UPDATE 语句的本地执行）并重试，这个过程中，查询是被 block 住的，直到 全局锁 拿到，即读取的相关数据是 已提交 的，才返回
出于总体性能上的考虑，Seata目前的方案并没有对所有SELECT语句都进行代理，仅针对 FOR UPDATE 的 SELECT 语句