AT vs XA #

AT 这种事务模式是阿里开源的seata主推的事务模式，本文先给出了XA 和 AT之间的特性比较，然后详解AT的原理，并对其中的问题进行深入探讨

原理 #

AT 从原理上面看，与 XA 的设计有很多相近之处。XA 是数据库层面实现的二阶段提交， AT 则是应用/驱动层实现的二阶段提交。建议您了解了XA相关的知识后，来阅读这篇文章，这样能够更快更好的掌握 AT 的原理与设计。

AT的角色和XA一样分为3个，但是起了不一样的名称，大家注意分辨：

• RM 资源管理器，是业务服务，负责本地数据库的管理，与XA中的RM一致
• TC 事务协调器，是Seata服务器，负责全局事务的状态管理，负责协调各个事务分支的执行，相当于XA中的TM
• TM 事务管理器，是业务服务，负责全局事务的发起，相当于XA中的APP

AT 的第一阶段为prepare，它在这一阶段会完成以下事情：

1. RM 侧，用户开启本地事务
2. RM 侧，用户每进行一次业务数据修改，假设是一个update语句，那么 AT 会做以下内容：
   1. 根据update的条件，查询出修改前的数据，该数据称为BeforeImage
   2. 执行update语句，根据BeforeImage中的主键，查询出修改后的数据，该数据称为AfterImage
   3. 将BeforeImage和AfterImage保存到一张undolog表
   4. 将BeforeImage中的主键以及表名，该数据称为lockKey，记录下来，留待后续使用
3. RM 侧，用户提交本地事务时，AT 会做以下内容：
   1. 将2.4中记录的所有的lockKey，注册到 TC（即事务管理器seata）上
   2. 3.1中的注册处理会检查 TC 中，是否已存在冲突的主键+表名，如果有冲突，那么AT会睡眠等待后重试，没有冲突则保存
   3. 3.1成功完成后，提交本地事务

如果 AT 的第一阶段所有分支都没有错误，那么会进行第二阶段的commit，AT 会做以下内容：

1. TC 会将当前这个全局事务所有相关的lockKey删除
2. TC 通知与当前这个全局事务相关的所有业务服务，告知全局事务已成功，可以删除undolog中保存的数据
3. RM 收到通知后，删除undolog中的数据

如果 AT 的第一阶段有分支出错，那么会进行第二阶段的rollback，AT 会做以下内容：

1. TC 通知与当前这个全局事务相关的所有业务服务，告知全局事务失败，执行回滚
2. RM 收到通知后，对本地数据的修改进行回滚，回滚原理如下：
   1. 从undolog中取出修改前后的BeforeImage和AfterImage
   2. 如果AfterImage与数据库中的当前记录校验一致，那么使用BeforeImage中的数据覆盖当前记录
   3. 如果AfterImage与数据库中的当前记录不一致，那么这个时候发生了脏回滚，此时需要人工介入解决
3. TC 待全局事务所有的分支，都完成了回滚，TC 将此全局事务所有的lockKey删除

脏回滚 #

AT 模式的一个突出问题是rollback中2.3的脏回滚难以避免。以下步骤能够触发该脏回滚：

1. 全局事务g1对数据行A1进行修改 v1 -> v2
2. 另一个服务将对数据行A1进行修改 v2 -> v3
3. 全局事务g1回滚，发现数据行A1的当前数据为v3，不等于AfterImage中的v2，回滚失败

这个脏回滚一旦发生，那么分布式事务框架没有办法保证数据的一致性了，必须要人工介入处理。想要避免脏回滚，需要把所有对这个表的写访问，都加上特殊处理（在Seata的Java客户端中，需要加上GlobalLock注解）。这种约束对于一个上了一定规模的复杂系统，是非常难以保证的。

XA 在数据库系统层面实现了行锁，原理与普通事务相同，因此一旦出现两个事务访问同一行数据，那么后一个事务会阻塞，完全不会有脏回滚的问题

SQL支持度 #

AT 模式并未支持所有的SQL，它的原理是在应用层解析SQL，然后根据不同的SQL生成BeforeImage和AfterImage，一方面不同的SQL可能需要采用不同的逻辑来生成这些Image，另一方面不同的数据库语法不同，因此不常见的SQL，AT可能不支持。

XA 是数据库层面支持的，因此对所有的DML SQL都支持，不会出现问题

脏读 #

AT 模式会发生脏读，在 AT 模式下发生如下的执行序列：

1. 全局事务g1对数据行A1进行修改 v1 -> v2
2. 另一个服务将读取数据行A1，获得数据 v2
3. 全局事务g1回滚，将数据行A1改回 v2 -> v1

这里面步骤2读取的数据是v2，是一个中间态数据。在Seata的手册中，虽然也有一些方法能够避免AT模式下，但是涉及到注解和sql改写，并不优雅。

XA模式下，由于还没有进行xa commit，那么步骤2根据MVCC读取到的数据依然是v1，没有AT模式中的脏读的困扰。

应用侵入性 #

AT 在最简单的情况下，通过在代码中添加注解，就能够把分布式事务引入到应用中，因此很多人认为是无侵入的。但是前面给出的脏读，脏回滚，SQL支持等，是开发人员必须考虑的，并进行设计，否则引入了相关注解变成全局事务之后，发生这些问题，导致线上应用故障，产生的后果会更严重。因此AT的无侵入不是真正的无侵入，仅仅是表面上代码的“无侵入”，但是设计上“侵入”了（不可以用AT未支持的SQL），行为上“侵入”了（需要容忍脏回滚），还会“侵入”其他项目（如果其他项目也写了同一张表，也需要加GlobalLock注解）。

XA 没有前面的问题，它的侵入性很低，在Java语言中，也同样做到通过加注解，而不用修改Java代码就完成分布式事务的引入。

注解是Java中很有特色的语法，是面向切面编程的一个典范。注解也有一定的理解成本，在Go和其他语言领域，并未引入注解，一个重要的理由是，通过显式的代码调用，更容易让读者理解中间发生了什么，可读性更好。DTM 在各语言的SDK中保持了统一的接口，让多语言的分布式事务更加简单，因此各语言的SDK大多未采用注解的这种接口方式。

性能分析 #

从原理的详细步骤看，XA事务的性能应高于AT，分析如下：

AT 模式下，RM侧，上述原理过程中，执行的SQL如下：

1. 开启事务
2. 查询BeforeImage数据
3. 执行update
4. 查询AfterImage数据
5. 将BeforeImage，AfterImage插入到undolog中
6. 提交事务
7. 事务完成后，删除BeforeImage和AfterImage

而 XA 模式下，RM侧，执行的SQL如下：

1. xa begin
2. 执行update
3. xa end
4. xa prepare
5. xa commit

两者对比，相关的开启/提交事务是两个模式都需要的，性能差异不大。但是从执行的DML操作来看，AT 下的 SQL 数量为：3 writes，2 read，比 XA 下仅一个update多出许多，因此在性能上会有较大的差距

从上述理论分析，XA 事务性能会大幅高于AT，应当可以在postgres数据库上验证出来；而mysql数据库，在当前的5.8版本上，由于xa prepare后，需要将当前连接断开才能够在其他连接上xa commit，所以会有一个重新创建连接的开销。

我同时也做了性能实测，详细的测试过程和结果数据，参考 xa-at bench

dtm实现的XA事务，为了在极端情况下，也能保证XA事务能够正确的被清理，会在业务事务中对子事务屏障表进行插入，因此会比上述理论分析中，多一个sql写入。

我们可以看到，最终的结果XA性能优于AT。如果未来Mysql完善了XA的实现，可以不用关闭当前连接也能够允许其他连接提交xa事务，那么XA的性能还能够提升一大截。

但AT和XA两种模式，由于数据锁在整个分布式事务期间的存在，降低了并发度，因此性能都低于其他模式。当您的并发度较高时，建议使用其他无全局锁的事务模式

数据库支持 #

AT 目前支持了多个主流数据库，而且从理论上看，也能够扩展到非SQL数据库，但目前暂未看到支持非SQL数据库的扩展。

• AT与Redis：虽然Redis也支持事务，但Redis的事务支持主要是通过lua脚本来做的，与传统数据库的Begin Transaction/Commit不一样，因此上述生成前后镜像的原理并不适用Redis，因此AT想要支持Redis会非常困难，目前未看到有这样的尝试
• AT与Mongo：Mongo的事务支持与Mysql类似，但Mongo的操作类型很多，而且在主键规范上面，与SQL数据库有很大不同，想要正确生成前后镜像的工作量庞大，目前未看到有这样的尝试

XA 模式则需要底层数据库支持，目前主流的数据库，Mysql，Postgres，Oracle等都已支持。如果分布式事务涉及mongo呢？这个时候需要考虑其他事务模式，DTM中有关于Redis，Mongo的事务例子

小结 #

mysql在版本5.6中，xa相关API存在bug。如果当前连接在xa prepare之后，连接断开，那么这个连接未完成的事务会被自动回滚。这样的bug导致mysql的XA模式是无法保证正确性的，在各种应用crash中，可能导致数据不一致。因此AT在mysql的5.6版本及更低版本使用中，是具有很高应用价值的。

另外部分大厂的数据库是禁止使用XA事务的，这种特定场景下，选型AT模式，也是合理的。

对于其他场景，建议优先考虑 XA 事务。

作者对AT模式的完整实现源码，并未完整阅读。上述的相关原理是根据自己阅读相关资料，并参考了seata-golang的源代码而写。文中如果不准确之处，希望各位读者帮忙指正