摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Sharding-JDBC/transaction-bed/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

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本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版

• 1. 概述

• 2. 最大努力送达型

• 3. 柔性事务管理器

• 3.3.1 创建柔性事务

• 3.1 概念

• 3.2 柔性事务配置

• 3.3 柔性事务

• 4. 事务日志存储器

• 4.1 #add()

• 4.2 #remove()

• 4.3 #findEligibleTransactionLogs()

• 4.4 #increaseAsyncDeliveryTryTimes()

• 4.5 #processData()

• 5. 最大努力送达型事务监听器

• 6. 最大努力送达型异步作业

• 6.1 BestEffortsDeliveryJob

• 6.2 AsyncSoftTransactionJobConfiguration

• 6.3 Elastic-Job 是否必须？

• 7. 适用场景

• 8. 开发指南 & 开发示例

• 666. 彩蛋

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1. 概述

数据库表分库后，业务场景下的单库本地事务可能变成跨库分布式事务。虽然我们可以通过合适的分库规则让操作的数据在同库下，继续保证单库本地事务，这也是非常推崇的，但不是所有场景下都能适用。如果这些场景对事务的一致性有要求，我们就不得不解决分布式事务的“麻烦”。

分布式事务是个很大的话题，我们来看看 Sharding-JDBC 对她的权衡：

Sharding-JDBC由于性能方面的考量，决定不支持强一致性分布式事务。我们已明确规划线路图，未来会支持最终一致性的柔性事务。

Sharding-JDBC 提供了两种 柔性事务：

• 最大努力送达型 BED ：已经实现

• 事务补偿型 TCC ：计划中

本文分享 最大努力送达型 的实现。建议前置阅读：《Sharding-JDBC 源码分析 —— SQL 执行》。

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2. 最大努力送达型

概念

在分布式数据库的场景下，相信对于该数据库的操作最终一定可以成功，所以通过最大努力反复尝试送达操作。

从概念看，可能不是很直白的理解是什么意思，本文会最大努力让你干净理解。

架构图

执行过程有 四种 情况：

1. 【红线】执行成功

2. 【棕线】执行失败，同步重试成功

3. 【粉线】执行失败，同步重试失败，异步重试成功

4. 【绿线】执行失败，同步重试失败，异步重试失败，事务日志保留

整体成漏斗倒三角，上一个阶段失败，交给下一个阶段重试：

整个过程通过如下 组件 完成：

• 柔性事务管理器

• 最大努力送达型柔性事务

• 最大努力送达型事务监听器

• 事务日志存储器

• 最大努力送达型异步作业

下面，我们逐节分享每个组件。

3. 柔性事务管理器

3.1 概念

柔性事务管理器，SoftTransactionManager 实现，负责对柔性事务配置( SoftTransactionConfiguration ) 、柔性事务( AbstractSoftTransaction )的管理。

3.2 柔性事务配置

调用 #init() 初始化柔性管理器：

1. // SoftTransactionManager.java

2. /**

3. * 柔性事务配置对象

4. */

5. @Getter

6. private final SoftTransactionConfiguration transactionConfig;  

8. // SoftTransactionManager.java

9. /**

10. * 初始化事务管理器.

11. */

12. public void init() throws SQLException {

13.   // 初始化 最大努力送达型事务监听器

14.   EventBusInstance.getInstance().register(new BestEffortsDeliveryListener());

15.   // 初始化 事务日志数据库存储表

16.   if (TransactionLogDataSourceType.RDB == transactionConfig.getStorageType()) {

17.       Preconditions.checkNotNull(transactionConfig.getTransactionLogDataSource());

18.       createTable();

19.   }

20.   // 初始化 内嵌的最大努力送达型异步作业

21.   if (transactionConfig.getBestEffortsDeliveryJobConfiguration().isPresent()) {

22.       new NestedBestEffortsDeliveryJobFactory(transactionConfig).init();

23.   }

24. }

• 将最大努力送达型事务监听器( BestEffortsDeliveryListener )注册到事务总线 ( EventBus )。在『最大努力送达型事务监听器』小节会详细分享

• 当使用数据库存储事务日志( TransactionLog ) 时，若事务日志表( transaction_log )不存在则进行创建。在『事务日志存储器』小节会详细分享

• 当配置使用内嵌的最大努力送达型异步作业( NestedBestEffortsDeliveryJob ) 时，进行初始化。在『最大努力送达型异步作业』小节会详细分享

SoftTransactionConfiguration

SoftTransactionConfiguration，柔性事务配置对象。

1. public class SoftTransactionConfiguration {

2.    /**

3.     * 事务管理器管理的数据源.

4.     */

5.    @Getter(AccessLevel.NONE)

6.    private final DataSource targetDataSource;

8.    /**

9.     * 同步的事务送达的最大尝试次数.

10.     */

11.    private int syncMaxDeliveryTryTimes = 3;

13.    /**

14.     * 事务日志存储类型.

15.     */

16.    private TransactionLogDataSourceType storageType = RDB;

17.    /**

18.     * 存储事务日志的数据源.

19.     */

20.    private DataSource transactionLogDataSource;

22.    /**

23.     * 内嵌的最大努力送达型异步作业配置对象.

24.     */

25.    private Optional<NestedBestEffortsDeliveryJobConfiguration> bestEffortsDeliveryJobConfiguration = Optional.absent();

26. }

3.3 柔性事务

在 Sharding-JDBC 里，目前柔性事务分成两种：

• BEDSoftTransaction ：最大努力送达型柔性事务

• TCCSoftTransaction ：TCC型柔性事务

继承 AbstractSoftTransaction

1. public abstract class AbstractSoftTransaction {

2.    /**

3.     * 分片连接原自动提交状态

4.     */

5.    private boolean previousAutoCommit;

6.    /**

7.     * 分片连接

8.     */

9.    @Getter

10.    private ShardingConnection connection;

11.    /**

12.     * 事务类型

13.     */

14.    @Getter

15.    private SoftTransactionType transactionType;

16.    /**

17.     * 事务编号

18.     */

19.    @Getter

20.    private String transactionId;

21. }

AbstractSoftTransaction 实现了开启柔性事务、关闭柔性事务两个方法提供给子类调用：

• #beginInternal()

• 对异常处理的代码：ExecutorExceptionHandler#setExceptionThrown()

• 对于其他 SQL，不会因为 SQL 错误不执行，会继续执行

• 对于上层业务，不会因为 SQL 错误终止逻辑，会继续执行。这里有一点要注意下，上层业务不能对该 SQL 执行结果有强依赖，因为 SQL 错误需要重试达到数据最终一致性

• 对于最大努力型事务( TCC暂未实现 )，会对执行错误的 SQL 进行重试

• 调用 ExecutorExceptionHandler.setExceptionThrown(false) 设置执行 SQL 错误时，也不抛出异常。

• 调用 connection.setAutoCommit(true);，设置执行自动提交。使用最大努力型事务时，上层业务执行 SQL 会马上提交，即使调用 Connection#rollback() 也是无法回滚的，这点一定要注意。

1. /**

2. * 开启柔性

3. *

4. * @param conn 分片连接

5. * @param type 事务类型

6. * @throws SQLException

7. */

8. protected final void beginInternal(final Connection conn, final SoftTransactionType type) throws SQLException {

9.   // TODO 判断如果在传统事务中，则抛异常

10.   Preconditions.checkArgument(conn instanceof ShardingConnection, "Only ShardingConnection can support eventual consistency transaction.");

11.   // 设置执行错误，不抛出异常

12.   ExecutorExceptionHandler.setExceptionThrown(false);

13.   connection = (ShardingConnection) conn;

14.   transactionType = type;

15.   // 设置自动提交状态

16.   previousAutoCommit = connection.getAutoCommit();

17.   connection.setAutoCommit(true);

18.   // 生成事务编号

19.   // TODO 替换UUID为更有效率的id生成器

20.   transactionId = UUID.randomUUID().toString();

21. }

• 事务结束后，一定要记得调用 #end() 清理线程变量。否则，下次请求使用到该线程，会继续在这个柔性事务内。

1. /**

2. * 结束柔性事务.

3. */

4. public final void end() throws SQLException {

5.  if (connection != null) {

6.      ExecutorExceptionHandler.setExceptionThrown(true);

7.      connection.setAutoCommit(previousAutoCommit);

8.      SoftTransactionManager.closeCurrentTransactionManager();

9.  }

10. }

12. // SoftTransactionManager.java

13. /**

14. * 关闭当前的柔性事务管理器.

15. */

16. static void closeCurrentTransactionManager() {

17.   ExecutorDataMap.getDataMap().put(TRANSACTION, null);

18.   ExecutorDataMap.getDataMap().put(TRANSACTION_CONFIG, null);

19. }

BEDSoftTransaction

BEDSoftTransaction，最大努力送达型柔性事务。

1. public class BEDSoftTransaction extends AbstractSoftTransaction {

3.    /**

4.     * 开启柔性事务.

5.     *

6.     * @param connection 数据库连接对象

7.     */

8.    public void begin(final Connection connection) throws SQLException {

9.        beginInternal(connection, SoftTransactionType.BestEffortsDelivery);

10.    }

11. }

TCCSoftTransaction

TCCSoftTransaction，TCC 型柔性事务，暂未实现。实现后，会更新到 《Sharding-JDBC 源码分析 —— 分布式事务（二）之事务补偿型》。

3.3.1 创建柔性事务

通过调用 SoftTransactionManager#getTransaction() 创建柔性事务对象：

1. /**

2. * {@link ExecutorDataMap#dataMap} 柔性事务对象 key

3. */

4. private static final String TRANSACTION = "transaction";

5. /**

6. * {@link ExecutorDataMap#dataMap} 柔性事务配置 key

7. */

8. private static final String TRANSACTION_CONFIG = "transactionConfig";

10. // SoftTransactionManager.java

11. /**

12. * 创建柔性事务.

13. *

14. * @param type 柔性事务类型

15. * @return 柔性事务

16. */

17. public AbstractSoftTransaction getTransaction(final SoftTransactionType type) {

18.   AbstractSoftTransaction result;

19.   switch (type) {

20.       case BestEffortsDelivery:

21.           result = new BEDSoftTransaction();

22.           break;

23.       case TryConfirmCancel:

24.           result = new TCCSoftTransaction();

25.           break;

26.       default:

27.           throw new UnsupportedOperationException(type.toString());

28.   }

29.   // TODO 目前使用不支持嵌套事务，以后这里需要可配置

30.   if (getCurrentTransaction().isPresent()) {

31.       throw new UnsupportedOperationException("Cannot support nested transaction.");

32.   }

33.   ExecutorDataMap.getDataMap().put(TRANSACTION, result);

34.   ExecutorDataMap.getDataMap().put(TRANSACTION_CONFIG, transactionConfig);

35.   return result;

36. }

• 后续可以从 ExecutorDataMap 中获取当前线程的柔性事务和柔性事务配置：

1. // SoftTransactionManager.java

2. /**

3. * 获取当前线程的柔性事务配置.

4. *

5. * @return 当前线程的柔性事务配置

6. */

7. public static Optional<SoftTransactionConfiguration> getCurrentTransactionConfiguration() {

8.   Object transactionConfig = ExecutorDataMap.getDataMap().get(TRANSACTION_CONFIG);

9.   return (null == transactionConfig)

10.           ? Optional.<SoftTransactionConfiguration>absent()

11.           : Optional.of((SoftTransactionConfiguration) transactionConfig);

12. }

14. /**

15. * 获取当前的柔性事务.

16. *

17. * @return 当前的柔性事务

18. */

19. public static Optional<AbstractSoftTransaction> getCurrentTransaction() {

20.   Object transaction = ExecutorDataMap.getDataMap().get(TRANSACTION);

21.   return (null == transaction)

22.           ? Optional.<AbstractSoftTransaction>absent()

23.           : Optional.of((AbstractSoftTransaction) transaction);

24. }

4. 事务日志存储器

柔性事务执行过程中，会通过事务日志( TransactionLog ) 记录每条 SQL 执行状态：

• SQL 执行前，记录一条事务日志

• SQL 执行成功，移除对应的事务日志

通过实现事务日志存储器接口( TransactionLogStorage )，提供存储功能。目前有两种实现：

• MemoryTransactionLogStorage ：基于内存的事务日志存储器。主要用于开发测试，生产环境下不要使用。

• RdbTransactionLogStorage ：基于数据库的事务日志存储器。

本节只分析 RdbTransactionLogStorage。对 MemoryTransactionLogStorage 感兴趣的同学可以点击链接传送到达。

TransactionLogStorage 有五个接口方法，下文每个小标题都是一个方法。

4.1 #add()

1. // TransactionLogStorage.java

2. /**

3. * 存储事务日志.

4. *

5. * @param transactionLog 事务日志

6. */

7. void add(TransactionLog transactionLog);

9. // RdbTransactionLogStorage.java

10. @Override

11. public void add(final TransactionLog transactionLog) {

12.   String sql = "INSERT INTO `transaction_log` (`id`, `transaction_type`, `data_source`, `sql`, `parameters`, `creation_time`) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?);";

13.   try (

14.    // ... 省略你熟悉的代码

15.   } catch (final SQLException ex) {

16.       throw new TransactionLogStorageException(ex);

17.   }

18. }

• 注意：如果插入事务日志失败，SQL 会继续执行，如果此时 SQL 执行失败，则该 SQL 会不见了。建议： #add() 和下文的 #remove() 异常时，都打印下异常日志都文件系统

TransactionLog (transaction_log) 数据库表结构如下：

4.2 #remove()

1. // TransactionLogStorage.java

2. /**

3. * 根据主键删除事务日志.

4. *

5. * @param id 事务日志主键

6. */

7. void remove(String id);

9. // RdbTransactionLogStorage.java    

10. @Override

11. public void remove(final String id) {

12.   String sql = "DELETE FROM `transaction_log` WHERE `id`=?;";

13.   try (

14.          // ... 省略你熟悉的代码

15.   } catch (final SQLException ex) {

16.       throw new TransactionLogStorageException(ex);

17.   }

18. }

4.3 #findEligibleTransactionLogs()

1. // TransactionLogStorage.java

2. /**

3. * 读取需要处理的事务日志.

4. *

5. * <p>需要处理的事务日志为: </p>

6. * <p>1. 异步处理次数小于最大处理次数.</p>

7. * <p>2. 异步处理的事务日志早于异步处理的间隔时间.</p>

8. *

9. * @param size 获取日志的数量

10. * @param maxDeliveryTryTimes 事务送达的最大尝试次数

11. * @param maxDeliveryTryDelayMillis 执行送达事务的延迟毫秒数.

12. */

13. List<TransactionLog> findEligibleTransactionLogs(int size, int maxDeliveryTryTimes, long maxDeliveryTryDelayMillis);

15. // RdbTransactionLogStorage.java

16. @Override

17. public List<TransactionLog> findEligibleTransactionLogs(final int size, final int maxDeliveryTryTimes, final long maxDeliveryTryDelayMillis) {

18.   List<TransactionLog> result = new ArrayList<>(size);

19.   String sql = "SELECT `id`, `transaction_type`, `data_source`, `sql`, `parameters`, `creation_time`, `async_delivery_try_times` "

20.       + "FROM `transaction_log` WHERE `async_delivery_try_times`<? AND `transaction_type`=? AND `creation_time`<? LIMIT ?;";

21.   try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {

22.       // ... 省略你熟悉的代码

23.   } catch (final SQLException ex) {

24.       throw new TransactionLogStorageException(ex);

25.   }

26.   return result;

27. }

4.4 #increaseAsyncDeliveryTryTimes()

1. // TransactionLogStorage.java

2. /**

3. * 增加事务日志异步重试次数.

4. *

5. * @param id 事务主键

6. */

7. void increaseAsyncDeliveryTryTimes(String id);

9. // RdbTransactionLogStorage.java

10. @Override

11. public void increaseAsyncDeliveryTryTimes(final String id) {

12.   String sql = "UPDATE `transaction_log` SET `async_delivery_try_times`=`async_delivery_try_times`+1 WHERE `id`=?;";

13.   try (

14.       // ... 省略你熟悉的代码

15.   } catch (final SQLException ex) {

16.       throw new TransactionLogStorageException(ex);

17.   }

18. }

4.5 #processData()

1. // TransactionLogStorage.java

2. /**

3. * 处理事务数据.

4. *

5. * @param connection 业务数据库连接

6. * @param transactionLog 事务日志

7. * @param maxDeliveryTryTimes 事务送达的最大尝试次数

8. */

9. boolean processData(Connection connection, TransactionLog transactionLog, int maxDeliveryTryTimes);

11. // RdbTransactionLogStorage.java

12. @Override

13. public boolean processData(final Connection connection, final TransactionLog transactionLog, final int maxDeliveryTryTimes) {

14.   // 重试执行失败 SQL

15.   try (

16.       Connection conn = connection;

17.       PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(transactionLog.getSql())) {

18.       for (int parameterIndex = 0; parameterIndex < transactionLog.getParameters().size(); parameterIndex++) {

19.           preparedStatement.setObject(parameterIndex + 1, transactionLog.getParameters().get(parameterIndex));

20.       }

21.       preparedStatement.executeUpdate();

22.   } catch (final SQLException ex) {

23.       // 重试失败，更新事务日志，增加已异步重试次数

24.       increaseAsyncDeliveryTryTimes(transactionLog.getId());

25.       throw new TransactionCompensationException(ex);

26.   }

27.   // 移除重试执行成功 SQL 对应的事务日志

28.   remove(transactionLog.getId());

29.   return true;

30. }

• 不同于前四个增删改查接口方法的实现， #processData() 是带有一些逻辑的。根据事务日志( TransactionLog )重试执行失败的 SQL，若成功，移除事务日志；若失败，更新事务日志，增加已异步重试次数

• 该方法会被最大努力送达型异步作业调用到

5. 最大努力送达型事务监听器

最大努力送达型事务监听器，BestEffortsDeliveryListener，负责记录事务日志、同步重试执行失败 SQL。

1. // BestEffortsDeliveryListener.java

2. @Subscribe

3. @AllowConcurrentEvents

4. public void listen(final DMLExecutionEvent event) {

5.   if (!isProcessContinuously()) {

6.       return;

7.   }

8.   SoftTransactionConfiguration transactionConfig = SoftTransactionManager.getCurrentTransactionConfiguration().get();

9.   TransactionLogStorage transactionLogStorage = TransactionLogStorageFactory.createTransactionLogStorage(transactionConfig.buildTransactionLogDataSource());

10.   BEDSoftTransaction bedSoftTransaction = (BEDSoftTransaction) SoftTransactionManager.getCurrentTransaction().get();

11.   switch (event.getEventExecutionType()) {

12.       case BEFORE_EXECUTE: // 执行前，插入事务日志

13.           //TODO 对于批量执行的SQL需要解析成两层列表

14.           transactionLogStorage.add(new TransactionLog(event.getId(), bedSoftTransaction.getTransactionId(), bedSoftTransaction.getTransactionType(),

15.                   event.getDataSource(), event.getSql(), event.getParameters(), System.currentTimeMillis(), 0));

16.           return;

17.       case EXECUTE_SUCCESS: // 执行成功，移除事务日志

18.           transactionLogStorage.remove(event.getId());

19.           return;

20.       case EXECUTE_FAILURE: // 执行失败，同步重试

21.           boolean deliverySuccess = false;

22.           for (int i = 0; i < transactionConfig.getSyncMaxDeliveryTryTimes(); i++) { // 同步【多次】重试

23.               if (deliverySuccess) {

24.                   return;

25.               }

26.               boolean isNewConnection = false;

27.               Connection conn = null;

28.               PreparedStatement preparedStatement = null;

29.               try {

30.                   // 获得数据库连接

31.                   conn = bedSoftTransaction.getConnection().getConnection(event.getDataSource(), SQLType.DML);

32.                   if (!isValidConnection(conn)) { // 因为可能执行失败是数据库连接异常，所以判断一次，如果无效，重新获取数据库连接

33.                       bedSoftTransaction.getConnection().release(conn);

34.                       conn = bedSoftTransaction.getConnection().getConnection(event.getDataSource(), SQLType.DML);

35.                       isNewConnection = true;

36.                   }

37.                   preparedStatement = conn.prepareStatement(event.getSql());

38.                   // 同步重试

39.                   //TODO 对于批量事件需要解析成两层列表

40.                   for (int parameterIndex = 0; parameterIndex < event.getParameters().size(); parameterIndex++) {

41.                       preparedStatement.setObject(parameterIndex + 1, event.getParameters().get(parameterIndex));

42.                   }

43.                   preparedStatement.executeUpdate();

44.                   deliverySuccess = true;

45.                   // 同步重试成功，移除事务日志

46.                   transactionLogStorage.remove(event.getId());

47.               } catch (final SQLException ex) {

48.                   log.error(String.format("Delivery times %s error, max try times is %s", i + 1, transactionConfig.getSyncMaxDeliveryTryTimes()), ex);

49.               } finally {

50.                   close(isNewConnection, conn, preparedStatement);

51.               }

52.           }

53.           return;

54.       default:

55.           throw new UnsupportedOperationException(event.getEventExecutionType().toString());

56.   }

57. }

• BestEffortsDeliveryListener 通过 EventBus 实现监听 SQL 的执行。Sharding-JDBC 如何实现 EventBus 的，请看《Sharding-JDBC 源码分析 —— SQL 执行》

• 调用 #isProcessContinuously() 方法判断是否处于最大努力送达型事务中，当且仅当处于该状态才进行监听事件处理

• SQL 执行前，插入事务日志

• SQL 执行成功，移除事务日志

• SQL 执行失败，根据柔性事务配置( SoftTransactionConfiguration )同步的事务送达的最大尝试次数( syncMaxDeliveryTryTimes )进行多次重试直到成功。总体逻辑和 RdbTransactionLogStorage#processData() 方法逻辑类似，区别在于获取分片数据库连接的特殊处理：此处调用失败，数据库连接可能是异常无效的，因此调用了 #isValidConnection() 判断连接的有效性。若无效，则重新获取分片数据库连接。另外，若是重新获取分片数据库连接，需要进行关闭释放 ( Connection#close())：

1. // BestEffortsDeliveryListener.java

2. /**

3. * 通过 SELECT 1 校验数据库连接是否有效

4. *

5. * @param conn 数据库连接

6. * @return 是否有效

7. */

8. private boolean isValidConnection(final Connection conn) {

9.   try (PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement("SELECT 1")) {

10.       try (ResultSet rs = preparedStatement.executeQuery()) {

11.           return rs.next() && 1 == rs.getInt("1");

12.       }

13.   } catch (final SQLException ex) {

14.       return false;

15.   }

16. }

18. /**

19. * 关闭释放预编译SQL对象和数据库连接

20. *

21. * @param isNewConnection 是否新创建的数据库连接，是的情况下才释放

22. * @param conn 数据库连接

23. * @param preparedStatement 预编译SQL

24. */

25. private void close(final boolean isNewConnection, final Connection conn, final PreparedStatement preparedStatement) {

26.   if (null != preparedStatement) {

27.       try {

28.           preparedStatement.close();

29.       } catch (final SQLException ex) {

30.           log.error("PreparedStatement closed error:", ex);

31.       }

32.   }

33.   if (isNewConnection && null != conn) {

34.       try {

35.           conn.close();

36.       } catch (final SQLException ex) {

37.           log.error("Connection closed error:", ex);

38.       }

39.   }

40. }

6. 最大努力送达型异步作业

当最大努力送达型事务监听器( BestEffortsDeliveryListener )多次同步重试失败后，交给最大努力送达型异步作业进行多次异步重试，并且多次执行有固定间隔。

Sharding-JDBC 提供了两个最大努力送达型异步作业实现：

• NestedBestEffortsDeliveryJob ：内嵌的最大努力送达型异步作业

• BestEffortsDeliveryJob ：最大努力送达型异步作业

两者实现代码逻辑基本一致。前者相比后者，用于开发测试，去除对 Zookeeper 依赖，无法实现高可用，因此生产环境下不适合使用。

6.1 BestEffortsDeliveryJob

BestEffortsDeliveryJob 所在 Maven 项目为 sharding-jdbc-transaction-async-job，基于当当开源的 Elastic-Job 实现。如下是官方对该 Maven 项目的简要说明：

由于柔性事务采用异步尝试，需要部署独立的作业和Zookeeper。sharding-jdbc-transaction采用elastic-job实现的sharding-jdbc-transaction-async-job，通过简单配置即可启动高可用作业异步送达柔性事务，启动脚本为start.sh。

BestEffortsDeliveryJob

1. public class BestEffortsDeliveryJob extends AbstractIndividualThroughputDataFlowElasticJob<TransactionLog> {

3.    /**

4.     * 最大努力送达型异步作业配置对象

5.     */

6.    @Setter

7.    private BestEffortsDeliveryConfiguration bedConfig;

8.    /**

9.     * 事务日志存储器对象

10.     */

11.    @Setter

12.    private TransactionLogStorage transactionLogStorage;

14.    @Override

15.    public List<TransactionLog> fetchData(final JobExecutionMultipleShardingContext context) {

16.        return transactionLogStorage.findEligibleTransactionLogs(context.getFetchDataCount(),

17.            bedConfig.getJobConfig().getMaxDeliveryTryTimes(), bedConfig.getJobConfig().getMaxDeliveryTryDelayMillis());

18.    }

20.    @Override

21.    public boolean processData(final JobExecutionMultipleShardingContext context, final TransactionLog data) {

22.        try (

23.            Connection conn = bedConfig.getTargetDataSource(data.getDataSource()).getConnection()) {

24.            transactionLogStorage.processData(conn, data, bedConfig.getJobConfig().getMaxDeliveryTryTimes());

25.        } catch (final SQLException | TransactionCompensationException ex) {

26.            log.error(String.format("Async delivery times %s error, max try times is %s, exception is %s", data.getAsyncDeliveryTryTimes() + 1,

27.                bedConfig.getJobConfig().getMaxDeliveryTryTimes(), ex.getMessage()));

28.            return false;

29.        }

30.        return true;

31.    }

33.    @Override

34.    public boolean isStreamingProcess() {

35.        return false;

36.    }

37. }

• 调用 #fetchData() 方法获取需要处理的事务日志 (TransactionLog)，内部调用了 TransactionLogStorage#findEligibleTransactionLogs() 方法

• 调用 #processData() 方法处理事务日志，重试执行失败的 SQL，内部调用了 TransactionLogStorage#processData()

• #fetchData() 和 #processData() 调用是 Elastic-Job 控制的。每一轮定时调度，每条事务日志只执行一次。当超过最大异步调用次数后，该条事务日志不再处理，所以生产使用时，最好增加下相应监控超过最大异步重试次数的事务日志。

6.2 AsyncSoftTransactionJobConfiguration

AsyncSoftTransactionJobConfiguration，异步柔性事务作业配置对象。

1. public class AsyncSoftTransactionJobConfiguration {

3.    /**

4.     * 作业名称.

5.     */

6.    private String name = "bestEffortsDeliveryJob";

8.    /**

9.     * 触发作业的cron表达式.

10.     */

11.    private String cron = "0/5 * * * * ?";

13.    /**

14.     * 每次作业获取的事务日志最大数量.

15.     */

16.    private int transactionLogFetchDataCount = 100;

18.    /**

19.     * 事务送达的最大尝试次数.

20.     */

21.    private int maxDeliveryTryTimes = 3;

23.    /**

24.     * 执行事务的延迟毫秒数.

25.     *

26.     * <p>早于此间隔时间的入库事务才会被作业执行.</p>

27.     */

28.    private long maxDeliveryTryDelayMillis = 60  * 1000L;

29. }

6.3 Elastic-Job 是否必须？

Sharding-JDBC 提供的最大努力送达型异步作业实现( BestEffortsDeliveryJob )，通过与 Elastic-Job 集成，可以很便捷并且有质量保证的高可用、高性能使用。一部分团队，可能已经引入或自研了类似 Elastic-Job 的分布式作业中间件解决方案，每多一个中间件，就是多一个学习与运维成本。那么是否可以使用自己的分布式作业解决方案？答案是，可以的。参考 BestEffortsDeliveryJob 的实现，通过调用 TransactionLogStorage 来实现：

1. // 伪代码(不考虑性能、异常)

2. List<TransactionLog> transactionLogs = transactionLogStorage.findEligibleTransactionLogs(....);

3. for (TransactionLog transactionLog : transactionLogs) {

4.       transactionLogStorage.processData(conn, log, maxDeliveryTryTimes);

5. }

当然，个人还是很推荐 Elastic-Job。

😈 笔者要开始写《Elastic-Job 源码分析》。

另外，如果有支持事务消息的分布式队列系统，可以通过 TransactionLogStorage 实现存储事务消息存储成消息。为什么要支持事务消息？如果 SQL 执行是成功的，需要回滚（删除）事务消息。

7. 适用场景

见《官方文档 - 事务支持》。

8. 开发指南 & 开发示例

见《官方文档 - 事务支持》。

666. 彩蛋

哈哈哈

算是坚持把这个系列写完了，给自己 32 個赞。

满足！

《Elastic-Job 源码分析》 走起！不 High 不结束！