1.SATA AT
Seata AT模式详解
一、AT模式核心原理
Seata的AT模式（Automatic Transaction） 是一种无侵入的分布式事务解决方案，基于改进的两阶段提交（2PC）协议实现。其核心目标是减少业务代码侵入，同时通过本地事务提交与全局锁机制优化性能。
1. 两阶段流程
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第一阶段（Prepare Phase）
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本地事务提交：业务SQL执行前，Seata通过数据源代理拦截SQL，解析语义并记录前镜像（before image）和后镜像（after image）到
undo_log表中。 - 全局锁申请：在本地事务提交前，尝试获取记录的全局锁。若获取成功，本地事务提交并释放本地锁；若失败则回滚本地事务 。
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本地事务提交：业务SQL执行前，Seata通过数据源代理拦截SQL，解析语义并记录前镜像（before image）和后镜像（after image）到
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第二阶段（Commit/Rollback Phase）
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全局提交：TC通知各分支异步清理
undo_log，无锁冲突，快速完成。 -
全局回滚：通过
undo_log中的前镜像生成反向SQL，执行数据补偿 。
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全局提交：TC通知各分支异步清理
2. 关键组件协作
- TC（事务协调器）：独立部署，维护全局事务状态，驱动提交或回滚。
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TM（事务管理器）：定义全局事务边界（通过
@GlobalTransactional注解）。 - RM（资源管理器）：管理分支事务资源，生成回滚日志并与TC通信 。
二、AT模式核心机制
1. 数据镜像与回滚
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镜像生成：RM拦截业务SQL，记录数据修改前后的快照（
before_image和after_image），存储到undo_log表中，用于异常回滚 。 - 全局锁隔离：通过全局锁实现写隔离，避免多个全局事务同时修改同一数据。例如，事务A持有某记录的全局锁时，事务B需等待锁释放后才能提交 。
2. 事务隔离性
- 写隔离：基于全局锁机制，确保同一记录仅一个全局事务可修改。
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读隔离：默认读未提交（Read Uncommitted），通过
SELECT FOR UPDATE可升级为读已提交（Read Committed）。
三、AT模式优缺点分析
优势
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零侵入性：无需业务代码改造，仅需添加
@GlobalTransactional注解 。 - 高性能：第一阶段释放本地锁和连接资源，减少资源占用时间，支持高并发 。
- 简化开发：自动生成回滚日志，开发者无需手动处理补偿逻辑 。
局限性
- 数据库限制：仅支持ACID关系型数据库（如MySQL、Oracle）。
- SQL兼容性：部分复杂SQL（如存储过程）无法解析，需结合TCC模式实现 。
四、与TCC模式对比
| 对比项 | AT模式 | TCC模式 |
|---|---|---|
| 侵入性 | 无侵入，自动生成回滚日志 | 需业务编码实现Try/Confirm/Cancel接口 |
| 性能 | 高（本地事务快速提交） | 较高（需多次RPC调用） |
| 适用场景 | 常规数据库操作 | 跨服务、跨语言或非数据库操作 |
| 锁机制 | 全局锁 | 无锁，通过资源预留实现 |
五、Spring Cloud集成示例
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依赖配置
：
<!-- Seata客户端依赖 --> <dependency> <groupId>io.seata</groupId> <artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId> </dependency>
2. **数据源代理**：
```java
@Configuration
public class DataSourceConfig {
@Bean
public DataSource dataSource(DataSource druidDataSource) {
return new DataSourceProxy(druidDataSource);
}
}
-
全局事务注解
：
@Service public class OrderService { @GlobalTransactional public void createOrder() { // 调用库存服务、账户服务等 } }
4. **`undo_log`表结构**：
```sql
CREATE TABLE `undo_log` (
`id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`branch_id` BIGINT NOT NULL,
`xid` VARCHAR(100) NOT NULL,
`rollback_info` LONGBLOB NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
六、总结
Seata的AT模式通过自动生成回滚日志和全局锁机制，在保证数据一致性的同时极大简化了开发。其适用于大多数基于关系型数据库的微服务场景，但对非SQL操作或复杂业务逻辑需结合TCC模式使用。实际应用中，需注意SQL兼容性及全局锁可能引发的性能瓶颈 。
