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摘要: 原创出处 https://mp.weixin.qq.com/s/Lwg-YySA4mxp9O4mWM8Idg 「xiaoyu」欢迎转载,保留摘要,谢谢!


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欢迎大家关注,或者提交pr,让Hmily变的更好,更完美

gitHub: [https://github.com/yu199195/hmily]
gitee: [https://gitee.com/shuaiqiyu/hmily]

接下来回答一下 社区的一些问题,和大家一些疑惑的地方!

1. Hmily的性能问题?

答:Hmily是采用AOP切面的方式与你的RPC方法绑定,无非就是在你RPC调用的时候,保存了日志(通过异步disruptor),传递了一些参数。现在confrim,cancel也都为异步的调用,因此其性能与你的rpc性能一样。记住Hmily不生产事务,Hmily只是分布式事务的搬运工。之前Hmily在AOP切面加了一把锁,导致了性能下降,也就是Spring cloud 中国社区做的那篇文章。现在已经全部修复,并且全部异步化。其实那么测试时不合理的,因为是压测的demo,都是默认的配置。下文我会讲解,怎么样才能提高Hmiy性能。

2. 关于RPC调用超时Hmily是怎么处理的?

答: 我们支持在分布式环境中调用一个RPC方法,如果超时了。比如dubbo设置的超时时间是100ms,可能你的方法用了140ms,但是你的方法是执行成功了的。但是对调用方来说,你是失败的。这个时候需要回滚。所以Hmily的做法是。调用者认为你是失败的,不会将加入的回滚调用链条中。因此超时的rpc接口方,进行自身的回滚。会有一个定时任务来进行回滚,因为日志状态是try阶段,会调用cancel方法进行回滚,从而到达最终一致性!

3. Hmily支持集群部署的问题?以及集群环境中,定时任务日志恢复的问题?

答:Hmily是和你的应用AOP切面绑定在一起的,天然支持集群。集群环境中定时恢复问题,其实几乎没有,除非你的集群同时一下挂掉,才会有这个问题。当你集群同时挂掉,在恢复的时候,日志会有一个version字段,更新成功的,才会去进行恢复。

4. Hmily是异步保存日志的,那么很极端情况下(代码刚好执行到这一行,然后jvm退出,断电啦什么的),日志还没保存那怎么处理呢?

答:这种想法的,肯定是没看源码,或者是看了没怎么看懂。在AOP切面中,会先进行日志的异步保存,注意状态是PRE_TRY。在try执行完成后,更新为try。就算存在可能你说的什么断电,什么你在打断电调试,然后kill服务之类的。(Mysql我都可以让他事务失效,你信不信?)我只能说,不要花大力气去解决那些偶然的事情,最好的解决办法是不解决它。

Hmily针对高并发时候的参数配置调优。

可能这部门内容针对熟悉Hmily的人来说,不熟悉的也没关系。直接上github上看相关文档就好。

  • hmily支持Spring bean xml 方式的配置,同时也支持spring boot start yml方式的配置。

<bean id="hmilyTransactionBootstrap" class="com.hmily.tcc.core.bootstrap.HmilyTransactionBootstrap">
<property name="serializer" value="kryo"/>
<property name="recoverDelayTime" value="120"/>
<property name="retryMax" value="3"/>
<property name="loadFactor" value="2"/>
<property name="scheduledDelay" value="120"/>
<property name="scheduledThreadMax" value="4"/>
<property name="bufferSize" value="4096"/>
<property name="consumerThreads" value="32"/>
<property name="started" value="false"/>
<property name="asyncThreads" value="32"/>
<property name="repositorySupport" value="db"/>
<property name="tccDbConfig">
<bean class="com.hmily.tcc.common.config.TccDbConfig">
<property name="url"
value="jdbc:mysql://192.168.1.98:3306/tcc?useUnicode=true&amp;characterEncoding=utf8"/>
<property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
<property name="username" value="root"/>
<property name="password" value="123456"/>
</bean>
</property>
</bean>

serializer :这里我推荐使用是kroy。当然hmily也支持hessian,protostuff,jdk。在我们测试中表现为: ​ kroy>hessian>protostuff>jdk

recoverDelayTime :定时任务延迟时间(单位是秒,默认120。这个参数只是要大于你的rpc调用的超时时间设置。

retryMax : 最大重复次数,默认3次。当你的服务down机,定时任务会执行retryMax次数去执行你的cancel还是confrim。

bufferSize: disruptor的bufferSize,当高并发的时候,可以调大。注意是 2n

consumerThreads distuptor消费线程数量,高并发的时候,可以调大。

started: 注意在是发起方的时候,把此属性设置为true。参与方为false。

asyncThreads 异步执行confirm和cancel线程池线程的大小,高并发的时候请调大

接下来是最重要的事务日志的存储 在我们的压测中,推荐使用mongo。表现为 mongodb>redis集群>mysql>zookeeper

如果你采用mongodb存储日志,配置如下(url可以配置成mongdb集群的url)

<property name="repositorySupport" value="mongodb"/>
<property name="tccMongoConfig">
<bean class="com.hmily.tcc.common.config.TccMongoConfig">
<property name="mongoDbUrl" value="192.168.1.68:27017"/>
<property name="mongoDbName" value="happylife"/>
<property name="mongoUserName" value="xiaoyu"/>
<property name="mongoUserPwd" value="123456"/>
</bean>
</property>

如果你采用redis存储日志,配置如下:

  • redis单节点

    <property name="repositorySupport" value="redis" />
    <property name="tccRedisConfig">
    <bean class="com.hmily.tcc.common.config.TccRedisConfig">
    <property name="hostName"
    value="192.168.1.68"/>
    <property name="port" value="6379"/>
    <property name="password" value=""/>
    </bean>
    </property>

  • redis哨兵模式集群:

    <property name="repositorySupport" value="redis"/>
    <property name="tccRedisConfig">
    <bean class="com.hmily.tcc.common.config.TccRedisConfig">
    <property name="masterName" value="aaa"/>
    <property name="sentinel" value="true"/>
    <property name="sentinelUrl" value="192.168.1.91:26379;192.168.1.92:26379;192.168.1.93:26379"/>
    <property name="password" value="123456"/>
    </bean>
    </property>

  • redis集群:

    <property name="repositorySupport" value="redis"/>
    <property name="tccRedisConfig">
    <bean class="com.hmily.tcc.common.config.TccRedisConfig">
    <property name="cluster" value="true"/>
    <property name="clusterUrl" value="192.168.1.91:26379;192.168.1.92:26379;192.168.1.93:26379"/>
    <property name="password" value="123456"/>
    </bean>
    </property>

如果你采用zookeeper存储日志,配置如下:

<property name="repositorySupport" value="zookeeper"/>
<property name="tccZookeeperConfig">
<bean class="om.hmily.tcc.common.config.TccZookeeperConfig">
<property name="host" value="192.168.1.73:2181"/>
<property name="sessionTimeOut" value="100000"/>
<property name="rootPath" value="/tcc"/>
</bean>
</property>

数据库的配置在上面已经有了,使用file方式的存储我就不介绍了.

小结

以上就是今天分享的内容,一个注解,几行配置轻轻松松搞定高并发分布式事务!

文章目录
  1. 1. 开始先打个小小的广告
  2. 2. 接下来回答一下 社区的一些问题,和大家一些疑惑的地方!
    1. 2.1. 1. Hmily的性能问题?
    2. 2.2. 2. 关于RPC调用超时Hmily是怎么处理的?
    3. 2.3. 3. Hmily支持集群部署的问题?以及集群环境中,定时任务日志恢复的问题?
    4. 2.4. 4. Hmily是异步保存日志的,那么很极端情况下(代码刚好执行到这一行,然后jvm退出,断电啦什么的),日志还没保存那怎么处理呢?
  3. 3. Hmily针对高并发时候的参数配置调优。
    1. 3.1. 如果你采用mongodb存储日志,配置如下(url可以配置成mongdb集群的url)
    2. 3.2. 如果你采用redis存储日志,配置如下:
    3. 3.3. 如果你采用zookeeper存储日志,配置如下:
    4. 3.4. 数据库的配置在上面已经有了,使用file方式的存储我就不介绍了.
  4. 4. 小结