JeecgBoot 与分布式事务 Seata v1.7.0 集成实战

准备环境

一、创建四个数据库，如下

jeecg_order（订单数据库）jeecg_account（账户数据库）jeecg_product（商品数据库）seata（seata数据库）

以上数据库脚本已存放至 jeecg-cloud-test-seata 示例中，文件位置如下图所示

二、准备调试代码

1. 示例代码提供如下

• jeecg-cloud-test-seata-order（下单服务）
• jeecg-cloud-test-seata-product（库存服务）
• jeecg-cloud-test-seata-account（账户服务）

该示例场景用于下单时检测库存是否车充足，余额是否充足，有一个不满足是则回滚事务

2. seata 服务端代码

本次实践的 seata 版本为 v1.7.0，下载地址:https://seata.apache.org/zh-cn/unversioned/release-history/seata-server

安装服务端 下载下来进行解压，目录结构如下：

进入 bin 目录启动 seata，seata 默认端口是 8091

window 下运行linux 下运行

seata-server.bat

seata-server.sh

• 1.修改 seata 服务端的 yml 配置

启动 seata，如下图 输入如下信息后表示启动成功

微服务模块添加依赖，具体参考示例代码

微服务模块添加配置，具体参考示例代码

启动测试 依次启动

• jeecg-cloud-test-seata-order（下单服务）
• jeecg-cloud-test-seata-product（库存服务）
• jeecg-cloud-test-seata-account（账户服务）

启动完成如下图 浏览器输入http://localhost:5001

即可进行测试，如下图所示

测试正常下参数见截图

测试余额不足，测试库存不足，然后观察数据库订单表插入数据是否回滚

注：本示例不通过网关所以需要排除认证权限 ShiroConfig.java 添加如下代码

//测试模块排除

filterChainDefinitionMap.put("/test/seata/**", "anon");

可使用 nacos 作为 seata 的配置中心 新建 seataServer.properties 配置文件内容如下

# 数据存储方式，db代表数据库
store.mode=db
store.db.datasource=druid
store.db.dbType=mysql
store.db.driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver
store.db.url=jdbc:mysql://localhost:3300/seata?useUnicode=true&rewriteBatchedStatements=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
store.db.user=root
store.db.password=root
store.db.minConn=5
store.db.maxConn=30
store.db.globalTable=global_table
store.db.branchTable=branch_table
store.db.queryLimit=100
store.db.lockTable=lock_table
store.db.maxWait=5000
# 事务、日志等配置
server.recovery.committingRetryPeriod=1000
server.recovery.asynCommittingRetryPeriod=1000
server.recovery.rollbackingRetryPeriod=1000
server.recovery.timeoutRetryPeriod=1000
server.maxCommitRetryTimeout=-1
server.maxRollbackRetryTimeout=-1
server.rollbackRetryTimeoutUnlockEnable=false
server.undo.logSaveDays=7
server.undo.logDeletePeriod=86400000

# 客户端与服务端传输方式
transport.serialization=seata
transport.compressor=none
# 关闭metrics功能，提高性能
metrics.enabled=false
metrics.registryType=compact
metrics.exporterList=prometheus
metrics.exporterPrometheusPort=9898