SpringBoot2整合JTA组件实现多数据源事务管理

一、JTA组件简介

1、JTA基本概念

JTA即Java-Transaction-API，JTA允许应用程序执行分布式事务处理，即在两个或多个网络计算机资源上访问并且更新数据。JDBC驱动程序对JTA的支持极大地增强了数据访问能力。

XA协议是数据库层面的一套分布式事务管理的规范,JTA是XA协议在Java中的实现,多个数据库或是消息厂商实现JTA接口,开发人员只需要调用SpringJTA接口即可实现JTA事务管理功能。

JTA事务比JDBC事务更强大。一个JTA事务可以有多个参与者，而一个JDBC事务则被限定在一个单一的数据库连接。下列任一个Java平台的组件都可以参与到一个JTA事务中

2、分布式事务

分布式事务（DistributedTransaction）包括事务管理器（TransactionManager）和一个或多个支持 XA 协议的资源管理器 ( Resource Manager )。

资源管理器是任意类型的持久化数据存储容器，例如在开发中常用的关系型数据库：MySQL，Oracle等，消息中间件RocketMQ、RabbitMQ等。

事务管理器提供事务声明，事务资源管理，同步，事务上下文传播等功能，并且负责着所有事务参与单元者的相互通讯的责任。JTA规范定义了事务管理器与其他事务参与者交互的接口，其他的事务参与者与事务管理器进行交互。

二、SpringBoot整合JTA

项目整体结构图

SpringBoot2整合JTA组件实现多数据源事务管理

1、核心依赖

<!--SpringBoot核心依赖-->
<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!--JTA组件核心依赖-->
<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-jta-atomikos</artifactId>
</dependency>

2、环境配置

这里jtaManager的配置，在日志输出中非常关键。

spring:
 jta:
  transaction-manager-id: jtaManager
 # 数据源配置
 datasource:
  type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
  data01:
   driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
   dbUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/data-one
   username: root
   password: 000000
  data02:
   driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
   dbUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/data-two
   username: root
   password: 000000

3、核心容器

这里两个数据库连接的配置手法都是一样的，可以在源码中自行下载阅读。基本思路都是把数据源交给JTA组件来统一管理，方便事务的通信。

数据源参数

@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.data01")
public class DruidOneParam {
  private String dbUrl;
  private String username;
  private String password;
  private String driverClassName;
}

JTA组件配置

package com.jta.source.conifg;

@Configuration
@MapperScan(basePackages = {"com.jta.source.mapper.one"},sqlSessionTemplateRef = "data01SqlSessionTemplate")
public class DruidOneConfig {

  private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DruidOneConfig.class) ;

  @Resource
  private DruidOneParam druidOneParam ;

  @Primary
  @Bean("dataSourceOne")
  public DataSource dataSourceOne () {

    // 设置数据库连接
    MysqlXADataSource mysqlXADataSource = new MysqlXADataSource();
    mysqlXADataSource.setUrl(druidOneParam.getDbUrl());
    mysqlXADataSource.setUser(druidOneParam.getUsername());
    mysqlXADataSource.setPassword(druidOneParam.getPassword());
    mysqlXADataSource.setPinGlobalTxToPhysicalConnection(true);

    // 事务管理器
    AtomikosDataSourceBean atomikosDataSourceBean = new AtomikosDataSourceBean();
    atomikosDataSourceBean.setXaDataSource(mysqlXADataSource);
    atomikosDataSourceBean.setUniqueResourceName("dataSourceOne");
    return atomikosDataSourceBean;
  }

  @Primary
  @Bean(name = "sqlSessionFactoryOne")
  public SqlSessionFactory sqlSessionFactoryOne(
      @Qualifier("dataSourceOne") DataSource dataSourceOne) throws Exception{
    // 配置Session工厂
    SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
    sessionFactory.setDataSource(dataSourceOne);
    ResourcePatternResolver resolver = new PathMatchingResourcePatternResolver();
    sessionFactory.setMapperLocations(resolver.getResources("classpath*:/dataOneMapper/*.xml"));
    return sessionFactory.getObject();
  }

  @Primary
  @Bean(name = "data01SqlSessionTemplate")
  public SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate(
      @Qualifier("sqlSessionFactoryOne") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) {
    // 配置Session模板
    return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
  }
}

4、测试对比

这里通过两个方法测试结果做对比，在两个数据源之间进行数据操作时，只需要在接口方法加上@Transactional注解即可，这样保证数据在两个数据源间也可以保证一致性。

@Service
public class TransferServiceImpl implements TransferService {

  @Resource
  private UserAccount01Mapper userAccount01Mapper ;

  @Resource
  private UserAccount02Mapper userAccount02Mapper ;

  @Override
  public void transfer01() {
    userAccount01Mapper.transfer("jack",100);
    System.out.println("i="+1/0);
    userAccount02Mapper.transfer("tom",100);
  }

  @Transactional
  @Override
  public void transfer02() {
    userAccount01Mapper.transfer("jack",200);
    System.out.println("i="+1/0);
    userAccount02Mapper.transfer("tom",200);
  }
}

三、JTA组件小结

在上面JTA实现多数据源的事务管理，使用方式还是相对简单，通过两阶段的提交，可以同时管理多个数据源的事务。但是暴露出的问题也非常明显，就是比较严重的性能问题,由于同时操作多个数据源,如果其中一个数据源获取数据的时间过长,会导致整个请求都非常的长,事务时间太长,锁数据的时间就会太长，自然就会导致低性能和低吞吐量。

因此在实际开发过程中，对性能要求比较高的系统很少使用JTA组件做事务管理。作为一个轻量级的分布式事务解决方案，在小的系统中还是值得推荐尝试的。

最后作为Java下的API，原理和用法还是值得学习一下，开阔眼界和思路。