分布式事务方案（二）
作者：互联网
atomikos JTA/XA全局事务
TransactionEssentials：开源的免费产品
TransactionEssentials：
1、实现了JTA/XA规范中的事务管理器(Transaction Manager)应该实现的相关接口，如：
- UserTransaction实现是com.atomikos.icatch.jta.UserTransactionImp，用户只需要直接操作这个类
- TransactionManager实现是com.atomikos.icatch.jta.UserTransactionManager
- Transaction实现是com.atomikos.icatch.jta.TransactionImp
2、针对实现了JDBC规范中规定的实现了XADataSource接口的数据库连接池，以及实现了JMS规范的MQ客户端提供一层封装。
在JTA规范，XADataSource、XAConnection等接口应该由资源管理器RM来实现，而Atomikos的作用是一个事务管理器™，并不需要提供对应的实现。而Atomikos对XADataSource进行封装，只是为了方便与事务管理器整合。封装XADataSource的实现类为AtomikosDataSourceBean。典型的XADataSource实现包括：
1、mysql官方提供的com.mysql.jdbc.jdbc2.optional.MysqlXADataSource
2、阿里巴巴开源的druid连接池，对应的实现类为com.alibaba.druid.pool.xa.DruidXADataSource
3、tomcat-jdbc连接池提供的org.apache.tomcat.jdbc.pool.XADataSource
而其他一些常用的数据库连接池，如dbcp、dbcp2或者c3p0，目前貌似尚未提供XADataSource接口的实现。如果提供给AtomikosDataSourceBean一个没有实现XADataSource接口的数据源，如c3p0的ComboPooledDataSource，则会抛出类似以下异常：
ExtremeTransactions在TransactionEssentials的基础上额外提供了以下功能：
支持TCC：这是一种柔性事务
支持通过RMI、IIOP、SOAP这些远程过程调用技术，进行事务传播。
本文主要针对Atomikos开源版本的事务管理器实现TransactionEssentials进行讲解，包括：
1、直接使用TransactionEssentials的API
2、TransactionEssentials与spring、mybatis整合
3、Atomikos配置详解
具体案例：http://www.tianshouzhi.com/api/tutorials/distributed_transaction/386
柔性事务：最大努力通知
最大努力通知型( Best-effort delivery)是最简单的一种柔性事务，适用于一些最终一致性时间敏感度低的业务，且被动方处理结果 不影响主动方的处理结果。典型的使用场景：如银行通知、商户通知等。最大努力通知型的实现方案，一般符合以下特点：
-
不可靠消息：业务活动主动方，在完成业务处理之后，向业务活动的被动方发送消息，直到通知N次后不再通知，允许消息丢失(不可靠消息)。
-
定期校对：业务活动的被动方，根据定时策略，向业务活动主动方查询(主动方提供查询接口)，恢复丢失的业务消息。
举例来说：笔者曾经做过一个短信发送平台，背景是公司内部有多个业务都有发送短信的需求，如果每个业务独立实现短信发送功能，存在功能实现上的重复。因此专门做了一个短信平台项目，所有的业务方都接入这个短信平台，来实现发送短信的功能。简化后的架构如下所示：
短信发送流程如下：
1、业务方将短信发送请求提交给短信平台
2、短信平台接收到要发送的短信，记录到数据库中，并标记其状态为”已接收"
3、短信平台调用外部短信发送供应商的接口，发送短信。外部供应商的接口也是异步将短信发送到用户手机上，因此这个接口调用后，立即返回，进入第4步。
4、更新短信发送状态为"已发送"
5、短信发送供应商异步通知短信平台短信发送结果。而通知可能失败，因此最多只会通知N次。
6、短信平台接收到短信发送结果后，更新短信发送状态，可能是成功，也可能失败(如手机欠费)。到底是成功还是失败并不重要，重要的是我们知道了这调短信发送的最终结果
7、如果最多只通知N次，如果都失败了的话，那么短信平台将不知道短信到底有没有成功发送。因此短信发送供应商需要提供一个查询接口，以方便短信平台驱动的去查询，进行定期校对。
在这个案例中，短信发送供应商通知短信平台短信发送结果的过程中，就是最典型的最大努力通知型方案，通知了N次就不再通知。通过提供一个短信结果查询接口，让短信平台可以进行定期的校对。而由于短信发送业务的时间敏感度并不高，比较适合采用这个方案。
需要注意的是，短信结果查询接口很重要，必须要进行定期校对。因为后期要进行对账，笔者在做这个项目的时候，一个月的短信发送总量在高峰期可以达到1亿条左右，即使一条短信只要5分钱，一个月就有500W。
(这个5分钱是笔者估计的，在这么大的量的情况，一条短信到底需要多少钱我也不知道。因为商务对接过程，是没有我靓丽的身影的。总之短信发送要花很多钱，如果短信发送供应商说短信都发送成功了，而短信平台却一条成功的记录都没有，出现这种扯皮的情况就不好了)
最后提一点：当当网开源数据库中间件sharding-jdbc使用了最大努力通知型来实现分库分表情况下数据的一致性，说实话，个人觉得最大努力通知型不太适合于这种场景。目前，sharding-jdbc也正在开发另一种柔性事务方案TCC，我们后面将要讲解。
标签：方案,事务,短信,实现,通知,接口,发送,XADataSource,分布式 来源： https://blog.csdn.net/dengjili/article/details/88203047