Seata 多数据源支持
介绍
在分布式系统中,事务管理是一个复杂的问题,尤其是在涉及多个数据源的情况下。Seata(Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture)是一个开源的分布式事务解决方案,它提供了对多数据源的支持,使得开发者可以在多个数据库之间实现事务的一致性。
本文将详细介绍如何在Seata中配置和使用多数据源,并通过实际案例展示其应用场景。
多数据源配置
1. 配置数据源
首先,我们需要在项目中配置多个数据源。假设我们有两个数据源:dataSource1
和 dataSource2
。
java
@Configuration
public class DataSourceConfig {
@Bean(name = "dataSource1")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.ds1")
public DataSource dataSource1() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
@Bean(name = "dataSource2")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.ds2")
public DataSource dataSource2() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
}
2. 配置Seata代理数据源
接下来,我们需要将这两个数据源配置为Seata的代理数据源。
java
@Configuration
public class SeataDataSourceConfig {
@Bean
public DataSourceProxy dataSourceProxy1(@Qualifier("dataSource1") DataSource dataSource) {
return new DataSourceProxy(dataSource);
}
@Bean
public DataSourceProxy dataSourceProxy2(@Qualifier("dataSource2") DataSource dataSource) {
return new DataSourceProxy(dataSource);
}
}
3. 配置事务管理器
最后,我们需要配置一个事务管理器来管理这两个数据源的事务。
java
@Configuration
public class TransactionManagerConfig {
@Bean
public PlatformTransactionManager transactionManager(
@Qualifier("dataSourceProxy1") DataSourceProxy dataSourceProxy1,
@Qualifier("dataSourceProxy2") DataSourceProxy dataSourceProxy2) {
return new DataSourceTransactionManager(dataSourceProxy1);
}
}
实际案例
假设我们有一个电商系统,订单服务和库存服务分别使用不同的数据库。当用户下单时,我们需要在订单数据库中创建订单,并在库存数据库中减少库存。这两个操作需要在同一个事务中完成。
java
@Service
public class OrderService {
@Autowired
private OrderMapper orderMapper;
@Autowired
private InventoryMapper inventoryMapper;
@GlobalTransactional
public void placeOrder(Order order) {
// 创建订单
orderMapper.insert(order);
// 减少库存
inventoryMapper.decreaseStock(order.getProductId(), order.getQuantity());
}
}
在这个例子中,placeOrder
方法使用了 @GlobalTransactional
注解,确保订单创建和库存减少操作在同一个全局事务中执行。
总结
通过Seata的多数据源支持,我们可以在分布式系统中轻松实现跨数据源的事务一致性。本文介绍了如何配置多数据源,并通过实际案例展示了其应用场景。
附加资源
练习
- 尝试在你的项目中配置两个数据源,并使用Seata实现跨数据源的事务一致性。
- 修改上述案例,添加一个新的服务(如支付服务),并确保所有操作在同一个全局事务中执行。