作者：王特（亦夏）
Seata是一款开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata为用户提供了AT、TCC、SAGA、XA等多种事务模式，帮助解决不同业务场景下的事务一致性问题。
本文主要介绍SeataSaga模式的使用以及最佳实践，围绕三个部分展开，第一部分是SeataSaga的简介、第二部分是带大家快速入门，学习怎么使用SeataSaga模式，最后一部分将会给大家分享一些SeataSaga实践中的经验，帮助用户更快、更好得使用SeataSaga模式。
SeataSaga简介1.1Saga模式Saga模式是分布式事务的解决方案之一，理念起源于年HectorKenneth发表的Sagas论文。它将整个分布式事务流程拆分成多个阶段，每个阶段对应我们的子事务，子事务是本地事务执行的，执行完成就会真实提交。
它是一种基于失败的设计，如上图，可以看到，每个活动或者子事务流程，一般都会有对应的补偿服务。如果分布式事务发生异常的话，在SAGA模式中，就要进行所谓的‘恢复’，恢复有两种方式，逆向补偿和正向重试。比如上面的分布式事务执行到T3失败，逆向补偿将会依次执行对应的C3，C2，C1操作，取消事务活动的‘影响’。那正向补偿，它是一往无前，T3失败了，会进行不断重试，然后继续按照流程执行T4，T5等。
根据Saga模式的设计，我们可以得到Saga事务模式的优缺点。
优点：
子事务（或流程），提交是本地事务级别的，没有所谓的全局锁，在长事务流程下，避免了长时间的资源锁定；另外这种流水线的处理模型天然符合阶段式信号处理模型，能发掘出更高的性能和吞吐。正向服务和补偿服务都是交给业务开发实现的，所以Saga模式和底层数据库协议是无关的。XA/AT模式可能依赖特定的数据库类型和版本，比如MySQL是5.0之后才支持的XA，那么低版本的MySQL就不能适用到XA模式。缺点：
也是因为正向服务和补偿服务都由业务开发者实现，所以业务上是有开发成本的，侵入性相对XA/AT打一个注解的方式会高很多。因为一阶段子事务活动提交是本地事务级别的，所以Saga模式不保证隔离性。提交之后就可能‘影响’其他分布式事务、或者被其他分布式事务所‘影响’。例如：其他分布式事务读取到了当前未完成分布式事务中子事务的更新，导致脏读；其他分布式事务更新了当前未完成分布式事务子事务更新过的字段，导致当前事物更新丢失；还有不可重复读的场景等。所以Saga模式的使用也需要考虑这些问题带来的‘影响’。一般Saga模式的使用场景有如下几个：
长事务流程，业务上难以接受长时间的资源锁定，Saga的特性使得它在长事务流程上处理非常容易；业务性质上，业务可以接受或者解决缺乏隔离性导致的‘影响’。例如部分业务只要求最终一致性，对于隔离性要求没有那么严格，其实是可以落地Saga模式的；分布式事务参与者包含其他机构或者三方的服务，数据资源服务不是我们自身维护，无法提供TCC模式要求的几个接口。1.2SeataSaga接下来我们看看SeataSaga的实现，Saga主流的实现分为两种：编排式和协调式。SeataSaga的实现方式是编排式，是基于状态机引擎实现的。状态机执行的最小单位是节点：节点可以表示一个服务调用，对应Saga事务就是子事务活动/流程，也可以配置其补偿节点，通过链路的串联，编排出一个状态机调用流程。在Seata里，调用流程目前使用JSON描述，由状态机引擎驱动执行，当异常的时候，我们也可以选择补偿策略，由Seata协调者端触发事务补偿。
有没有感觉像是服务编排，区别于服务编排，SeataSaga状态机是Saga+服务编排，支持补偿服务，保证最终一致性。
我们来看看一个简单的状态机流程定义：
上方是一个Name为reduceIncentoryAndBalance的状态机描述，里面定了ServiceTask类型的服务调用节点以及对应的补偿节点CompensateReduceInventory。
看看几个基本的属性：
Type：节点类型，SeataSaga支持多种类型的节点。例如：ServiceTask是服务调用节点。ServiceName/ServiceMethod：标识ServiceTask服务及对应方法Input/Output：定义输入输出参数，输入输出参数取值目前使用的是SPEL表达式。Retry：控制重试流程Catch/Next：用于流程控制、衔接，串联整个状态机流程更多类型和语法可以参考Seata官方文档[1]，可以看到状态机JSON声明还是有些难度的，为了简化状态机JSON的编写，我们也提供了可视化的编排界面[2]，如下所示，编排了一个较为复杂的流程。
话不多说，我们进入下面的实践环节。
SeataSaga使用入门2.1从Seata