Springboot-dubbo-fescar如何实现分布式事务

这篇文章给大家分享的是有关Springboot-dubbo-fescar如何实现分布式事务的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

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、下载fescar-server，并启动

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

解压

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

win操作系统直接启动

fescar-server.bat

3、下载zookeeper并启动。

4、demo结构

分为库存微服务storage、账号微服务account、订单微服务order和购买下单的消费者purchase。

购买流程如下，先调用storage微服务减库存，然后调用order微服务更新账户余额和生成订单。订单微服务order也作为消费者消费account账号微服务，账号微服务主要用来更新账号余额。

5、demo地址如下

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

6、依次运行storage微服务、account微服务和order微服务、purchase消费者。

我们在创建订单的时候模拟异常，具体类如下

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());
 
    // 计算订单金额
    int orderMoney = calculate(commodityCode, orderCount);
 
    // 从账户余额扣款
    accountService.debit(userId, orderMoney);
 
    final Order order = new Order();
    order.userId = userId;
    order.commodityCode = commodityCode;
    order.count = orderCount;
    order.money = orderMoney;
    //模拟异常
    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;
  }
}

在购买下单之前确认下数据库中的数据，以便购买后对比，商品单价200.

我们看到 account_tbl 账号表，用户U100001账户余额为9999，库存表storage_tbl，商品库存是100.订单表order_tbl没有订单数据。

下面我们执行购买下单操作，

执行以下url

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

userId 用户id，commodityCode  商品编号，orderCount 购买数量。

再去，返回数据如下

{
  "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 账号表，用户U100001账户余额为9999，库存表storage_tbl，商品库存是100.订单表order_tbl没有订单数据。说明分布式事务成功。

我们把模拟的异常去掉，再次执行购买操作。

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

我们发现商品库存由100变成了95，用户余额由9999变成了8999，并且生成了一个订单号，前面提到了商品的单价是200，数据正确。

其他的分布式事务框架，比如TCC和byteTcc需要操作幂等性，了解TCC和ByteTcc的应该知道，开发工作量很大而且操作还需要幂等性，而阿里的fescar则完全不需要，而且不需要那么多的开发工作量，希望fescar越来越成熟。

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