- 起源 -
Saga模型起源于1987年 Hector Garcia-Molina，Kenneth Salem 发表的论文《Sagas》，是分布式事务相关概念最早出现的。
Saga模型是把一个分布式事务拆分为多个本地事务，每个本地事务都有相应的执行模块和补偿模块（对应TCC中的Confirm和Cancel），当Saga事务中任意一个本地事务出错时，可以通过调用相关的补偿方法恢复之前的事务，达到事务最终一致性。
- 组成 -
Saga模型主要分：
- 一串子事务(本地事务)的事务链
- 每个Saga子事务Tn, 都有对应的补偿定义 Cn用于撤销Tn造成的结果
- 每个Tn都没有“预留”动作，直接提交到库。
执行顺序：
- 子事务序列 T1, T2, …, Tn得以完成 (最佳情况)
- 或者序列 T1, T2, …, Tj, Cj-1, …, C2, C1, 0 < j < n, 得以完成
数据隔离性：
- 业务层控制并发
- 在应用层加锁
- 应用层预先冻结资源等
恢复方式：
- 向后恢复：补偿所有已完成的事务，如果任一子事务失败
- 向前恢复：重试失败的事务，假设每个子事务最终都会成功
从Saga模型的上述定义中，Saga 模型可以满足事务的三个特性：
- 原子性：Saga 协调器协调事务链中的本地事务要么全部提交，要么全部回滚。
- 一致性：Saga 事务可以实现最终一致性。
- 持久性：基于本地事务，所以这个特性可以很好实现。
从数据隔离性上分析，我们可以发现Saga模型无法保证外部的原子性和隔离性，因为可以查看其他sagas的部分结果，论文中有对应的表述：
- 注意事项 -
Saga 事务和 TCC 事务一样，都是强依靠业务改造，所以要求业务方在设计上要遵循三个策略：
- 允许空补偿：网络异常导致事务的参与方只收到了补偿操作指令，因为没有执行过正常操作，因此要进行空补偿。
- 保持幂等性：事务的正向操作和补偿操作都可能被重复触发，因此要保证操作的幂等性。
- 防止资源悬挂：原因是网络异常导致事务的正向操作指令晚于补偿操作指令到达，则要丢弃本次正常操作，否则会出现资源悬挂问题。
- Saga和TCC对比 -
虽然 Saga 和 TCC 都是补偿事务，但是由于提交阶段不同，所以两者也是有不同的：
- Saga 没有Try行为，直接Commit，所以会留下原始事务操作的痕迹，Cancel属于不完美补偿，需要考虑对业务上的影响。TCC Cancel是完美补偿的Rollback，补偿操作会彻底清理之前的原始事务操作，用户是感知不到事务取消之前的状态信息的。
- Saga 的补偿操作通常可以异步执行，TCC的Cancel和Confirm可以跟进需要是否异步化。
- Saga 对业务侵入较小，只需要提供一个逆向操作的Cancel即可；而TCC需要对业务进行全局性的流程改造。
- TCC最少通信次数为2n，而Saga为n（n=子事务的数量）。
- Saga实现 -
目前业界提供了两类Saga的实现方式，一种是基于业务逻辑层Proxy设计（基于AOP实现），比如华为的ServiceComb； 一种是状态机实现的机制，比如阿里的Seata的Saga模式。
Aop Proxy实现原理如下：
业务逻辑层调用上加上事务注解@Around(“execution(* *(..)) && @annotation(TX)”)，Proxy在真正业务逻辑被调用之前, 生成一个全局唯一 TXID 标示事务组，TXID保存在ThreadLocal变量里，方法开始前写入，完成后清除，并向远端数据库写入 TXID 并把事务组置为开始状态。 业务逻辑层调用数据访问层之前，通过RPCProxy代理记录当前调用请求参数。 如果业务正常，调用完成后，当前方法的调用记录存档或删除。 如果业务异常，查询调用链反向补偿
数据访问层设计： 原始接口必须保证幂等性，满足本地原子性。 提供补偿接口实现反向操 作。 这方面可以在框架层面做一些通用补偿实现，降低使用成本，当然补偿接口也是必须也有幂等性保证。 还可以提供补偿注解，基于原则接口方法，在方法名加注解标注补偿方法名： @Compensable(cancelMethod=“cancelRecord”)
补偿策略：首先是调用执行失败，修改事务组状态；其次分布式事务补偿服务异步执行补偿
状态机引擎Saga原理如下：流程为--先执行stateA, 再执行stateB，然后执行stateC
"状态"的执行是基于事件驱动的模型，stateA执行完成后，会产生路由消息放入EventQueue，事件消费端从EventQueue取出消息，执行stateB。
在整个状态机启动时会调用Seata Server开启分布式事务，并生产xid, 然后记录"状态机实例"启动事件到本地数据库。
当执行到一个"状态"时会调用Seata Server注册分支事务，并生产branchId, 然后记录"状态实例"开始执行事件到本地数据库。
当一个"状态"执行完成后会记录"状态实例"执行结束事件到本地数据库, 然后调用Seata Server上报分支事务的状态。
当整个状态机执行完成, 会记录"状态机实例"执行完成事件到本地数据库, 然后调用Seata Server提交或回滚分布式事务。
- Saga Aop Proxy流程示例 -
交易创建订单事务组正常流程:锁库存->减红包->创建订单
交易创建订单事务组异常流程：
- 总结 -
我们已经介绍了XA、2PC、3PC、TCC四种事务模型，但是都不大推荐使用。本文的Saga模式是我主推荐的事务模型，可以适用于大部分的同步事务上。因为华为的ServiceComb中的事务模块目前并非十分独立，所以强烈推荐Seata。Seata不仅支持Saga模式,，还提供了状态机的可视化操作制作，使用成本比较底下。而且Seata的AT模式利用数据库镜像实现了自动补偿机制，又更进一步的优化了Saga模型的缺点。
- 作者介绍 -
孙玄
毕业于浙江大学，奈学教育创始人兼CEO，前转转公司技术委员会主席，前58集团技术委员会主席，前百度资深研发工程师，腾讯云TVP，阿里云MVP，在线直播大课《百万架构师》品牌创始人。
林淮川
毕业于西安交通大学；奈学教育《百万架构师训练营》的讲师，奈学教育企业级源码内源负责人，前大树金融高级架构师；前大树金融技术委员会开创者；前大树金融供应链金融技术总监；前天阳宏业交易事业部技术主管；多年互联网金融行业（ToB）经验。
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