据报道，农联中鑫是中华保险与蚂蚁金服在共同的农村金融 发展战略基础上强强联合的产物，经历了三个发展阶段，初步确 立了“互联网+融资+保险+农业供应链一体化”的服务模式。“农 联中鑫”是 tech 和 fin 联姻结“果”， 作为第一家专门以信贷+ 保险模式服务三农群体的公司，致力于为广大新型农业经营主体、 职业农民提供“互联网+融资+保险+农业供应链”一体化创新服 务，助力农业供给侧改革。
当前农村金融发展滞后特别是农业信贷短缺的一个重要原因， 就是农户抵押物缺乏、且农户缺乏官方的信用记录，而蚂蚁金服 的优势就在于海量数据的积累，既有淘宝交易数据、支付宝支付 数据、蚂蚁信用积分，甚至还有一些与生活场景关联起来的便利。
其只需要做的就是，结合自身优势禀赋，与产业链各方合作 寻求金融解决方案。为此，蚂蚁金服农村金融方面开始了一些尝 试。
具体模式整理如下:
例如，在内蒙古，蚂蚁金服与中华保险联手，为蒙羊集团、 科尔沁牛业等大型养殖集团提供从贷款到销售的供应链金融服务。
在农村要建立农村信用体系，真正实现将信用转化为财富， 既需要数据采集和积累，更需要风控机制的支持。蚂蚁金服有海 量数据、有强大后台信息技术支持，而中华保险有大量农村保险 客户，且有风险分散和管控手段。
想要真正理解科技金融，有一个特别好的角度，就是看，把蚂蚁金服搞清楚就是了解科技金融的突破口。
一、新物种：蚂蚁金服
不知道有多少人知道蚂蚁金服，但是一定没有人不知道支付宝。你要知道，支付宝不是阿里巴巴，而是蚂蚁金服旗下的产品。
蚂蚁金服是阿里巴巴的姊妹企业，也是阿里系里面衍生出来的一家超级独角兽企业。它的估值是多少呢?是Uber加上滴滴的估值的总和。你熟悉的阿里系金融产品，支付宝、余额宝、蚂蚁花呗、相互保、芝麻信用，全部都是在它旗下的。这个企业在科技金融领域具有标杆性的地位。
第一，它的业态之复杂，产品之丰富和演化之动态，特别地具有科技金融这个新物种的特征。
第二，它已经具有一个超级平台的规模。比如说在全球的科技金融企业排行榜上，连续三年是第一的位置，而且相当于后面几家企业估值的总和。
请注意，我们在这里的用词是“物种”。
也就是说，它的变化不是预设的，而是数据驱动的自我迭代。所以，你也没办法界定边界，更不可能给它一个结论性的定义了。
其实，这也是科技金融这个领域现在的难点之一。
那么我们到底该怎么样理解这家企业呢?如果一个词来对它进行定位，可以叫做“数据驱动的金融平台生态”。
“金融”很好理解，那么“数据驱动”和“平台生态”这两个词，则是它和传统金融机构的分野之处。
接下来我们来分析一下第一个词“数据驱动”。 二、数据驱动
蚂蚁金服做的是数据驱动的金融服务业。传统金融机构是使用数据进行分析、决策的金融业务。
请注意用词，一个是“数据驱动”，一个是“使用数据”。这之间看上去有点像，对不对?但实际上完全不同。
1.1 分布式事务问题产生原因
1.1.1 数据库的水平拆分
蚂蚁金服的业务数据库起初是单库单表，但随着业务数据规模的快速发展，数据量越来越大，单库单表逐渐成为瓶颈。所以我们对数据库进行了水平拆分，将原单库单表拆分成数据库分片。
如下图所示，分库分表之后，原来在一个数据库上就能完成的写操作，可能就会跨多个数据库，这就产生了跨数据库事务问题。
1.1.2 业务服务化拆分
在业务发展初期，“一块大饼”的单业务系统架构，能满足基本的业务需求。但是随着业务的快速发展，系统的访问量和业务复杂程度都在快速增长，单系统架构逐渐成为业务发展瓶颈，解决业务系统的高耦合、可伸缩问题的需求越来越强烈。
如下图所示，蚂蚁金服按照面向服务(SOA)的架构的设计原则，将单业务系统拆分成多个业务系统，降低了各系统之间的耦合度，使不同的业务系统专注于自身业务，更有利于业务的发展和系统容量的伸缩。
业务系统按照服务拆分之后，一个完整的业务往往需要调用多个服务，如何保证多个服务间的数据一致性成为一个难题。
1.2 蚂蚁金服遇到的数据一致性问题
在数据库水平拆分、服务垂直拆分之后，一个业务操作通常要跨多个数据库、服务才能完成。在分布式网络环境下，我们无法保障所有服务、数据库都百分百可用，一定会出现部分服务、数据库执行成功，另一部分执行失败的问题。
当出现部分业务操作成功、部分业务操作失败时，业务数据就会出现不一致。以金融业务中比较常见的“转账”场景为例：
如下图所示，在支付宝的“转账”操作中，要分别完成 4 个动作：
创建交易订单;
创建支付订单;
A 账户扣钱;
B 账户加钱;
而完成以上操作要分别访问 3 个服务和 4 个数据库。
在分布式环境下，肯定会出现部分操作成功、部分操作失败的问题，比如：A 账户的钱扣了，但是 B 账户的钱没加上，这就造成了资金损失，影响资金安全。
在金融业务场景下，我们必须保证“转账”的原子性，要么所有操作全部成功，要么全部失败，不允许出现部分成功部分失败的现象。
为了解决跨数据库、跨服务的业务数据一致性问题，蚂蚁金服自主研发了分布式事务中间件。
从 2007 年开始做分布式事务并支持双十一，至今已经有 12 年。
2013 年，蚂蚁金服开始做单元化改造，分布式事务也开始支持 LDC、异地多活和高可用容灾，解决了机房故障情况下服务快速恢复的问题。
2014 年，蚂蚁金服分布式事务中间件 DTX(Distributed Transaction-eXtended)开始通过蚂蚁金融云对外输出，我们发展了一大批的外部用户。在发展外部客户的过程中，外部客户表示愿意牺牲一部分性能(无蚂蚁的业务规模)以换取接入便利性和无侵入性。所以在 2015 年，我们开始做无侵入的事务解决方案：FMT 模式和 XA 模式。
二、投入开源社区，共建开源分布式事务 Seata
2.1 分布式事务 Seata 介绍
Seata(Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture，简单可扩展自治事务框架)是 2019 年 1 月份蚂蚁金服和阿里巴巴共同开源的分布式事务解决方案。Seata 开源半年左右，目前已经有接近一万 star，社区非常活跃。我们热忱欢迎大家参与到 Seata 社区建设中，一同将 Seata 打造成开源分布式事务标杆产品
2.2 分布式事务 Seata 产品模块
如下图所示，Seata 中有三大模块，分别是 TM、RM 和 TC。 其中 TM 和 RM 是作为 Seata 的客户端与业务系统集成在一起，TC 作为 Seata 的服务端独立部署。
在 Seata 中，分布式事务的执行流程：
TM 开启分布式事务(TM 向 TC 注册全局事务记录);
按业务场景，编排数据库、服务等事务内资源(RM 向 TC 汇报资源准备状态 );
TM 结束分布式事务，事务一阶段结束(TM 通知 TC 提交/回滚分布式事务);
TC 汇总事务信息，决定分布式事务是提交还是回滚;
TC 通知所有 RM 提交/回滚 资源，事务二阶段结束。
2.3 分布式事务 Seata 解决方案
Seata 会有 4 种分布式事务解决方案，分别是 AT 模式、TCC 模式、Saga 模式和 XA 模式。
2.3.1 AT 模式
今年 1 月份，Seata 开源了 AT 模式。AT 模式是一种无侵入的分布式事务解决方案。在 AT 模式下，用户只需关注自己的“业务 SQL”，用户的 “业务 SQL” 作为一阶段，Seata 框架会自动生成事务的二阶段提交和回滚操作。
AT 模式如何做到对业务的无侵入 ：
一阶段：
在一阶段，Seata 会拦截“业务 SQL”，首先解析 SQL 语义，找到“业务 SQL”要更新的业务数据，在业务数据被更新前，将其保存成“before image”，然后执行“业务 SQL”更新业务数据，在业务数据更新之后，再将其保存成“after image”，最后生成行锁。以上操作全部在一个数据库事务内完成，这样保证了一阶段操作的原子性。
二阶段提交：
二阶段如果是提交的话，因为“业务 SQL”在一阶段已经提交至数据库， 所以 Seata 框架只需将一阶段保存的快照数据和行锁删掉，完成数据清理即可。
二阶段回滚：
二阶段如果是回滚的话，Seata 就需要回滚一阶段已经执行的“业务 SQL”，还原业务数据。回滚方式便是用“before image”还原业务数据;但在还原前要首先要校验脏写，对比“数据库当前业务数据”和 “after image”，如果两份数据完全一致就说明没有脏写，可以还原业务数据，如果不一致就说明有脏写，出现脏写就需要转人工处理。
AT 模式的一阶段、二阶段提交和回滚均由 Seata 框架自动生成，用户只需编写“业务 SQL”，便能轻松接入分布式事务，AT 模式是一种对业务无任何侵入的分布式事务解决方案。
2.3.2 TCC 模式
2019 年 3 月份，Seata 开源了 TCC 模式，该模式由蚂蚁金服贡献。TCC 模式需要用户根据自己的业务场景实现 Try、Confirm 和 Cancel 三个操作;事务发起方在一阶段 执行 Try 方式，在二阶段提交执行 Confirm 方法，二阶段回滚执行 Cancel 方法。
TCC 三个方法描述：
Try：资源的检测和预留;
Confirm：执行的业务操作提交;要求 Try 成功 Confirm 一定要能成功;
Cancel：预留资源释放。
业务模型分 2 阶段设计：
用户接入 TCC ，最重要的是考虑如何将自己的业务模型拆成两阶段来实现。
以“扣钱”场景为例，在接入 TCC 前，对 A 账户的扣钱，只需一条更新账户余额的 SQL 便能完成;但是在接入 TCC 之后，用户就需要考虑如何将原来一步就能完成的扣钱操作，拆成两阶段，实现成三个方法，并且保证一阶段 Try 成功的话 二阶段 Confirm 一定能成功。
如上图所示，
Try 方法作为一阶段准备方法，需要做资源的检查和预留。在扣钱场景下，Try 要做的事情是就是检查账户余额是否充足，预留转账资金，预留的方式就是冻结 A 账户的 转账资金。Try 方法执行之后，账号 A 余额虽然还是 100，但是其中 30 元已经被冻结了，不能被其他事务使用。
二阶段 Confirm 方法执行真正的扣钱操作。Confirm 会使用 Try 阶段冻结的资金，执行账号扣款。Confirm 方法执行之后，账号 A 在一阶段中冻结的 30 元已经被扣除，账号 A 余额变成 70 元 。
如果二阶段是回滚的话，就需要在 Cancel 方法内释放一阶段 Try 冻结的 30 元，使账号 A 的回到初始状态，100 元全部可用。
用户接入 TCC 模式，最重要的事情就是考虑如何将业务模型拆成 2 阶段，实现成 TCC 的 3 个方法，并且保证 Try 成功 Confirm 一定能成功。相对于 AT 模式，TCC 模式对业务代码有一定的侵入性，但是 TCC 模式无 AT 模式的全局行锁，TCC 性能会比 AT 模式高很多。
2.3.3 Saga 模式
Saga 模式是 Seata 即将开源的长事务解决方案，将由蚂蚁金服主要贡献。在 Saga 模式下，分布式事务内有多个参与者，每一个参与者都是一个冲正补偿服务，需要用户根据业务场景实现其正向操作和逆向回滚操作。
分布式事务执行过程中，依次执行各参与者的正向操作，如果所有正向操作均执行成功，那么分布式事务提交。如果任何一个正向操作执行失败，那么分布式事务会去退回去执行前面各参与者的逆向回滚操作，回滚已提交的参与者，使分布式事务回到初始状态。
Saga 模式下分布式事务通常是由事件驱动的，各个参与者之间是异步执行的，Saga 模式是一种长事务解决方案。
2.3.4 XA 模式
XA 模式是 Seata 将会开源的另一种无侵入的分布式事务解决方案，任何实现了 XA 协议的数据库都可以作为资源参与到分布式事务中，目前主流数据库，例如 MySql、Oracle、DB2、Oceanbase 等均支持 XA 协议。
XA 协议有一系列的指令，分别对应一阶段和二阶段操作。“xa start”和 “xa end”用于开启和结束XA 事务;“xa prepare” 用于预提交 XA 事务，对应一阶段准备;“xa commit”和“xa rollback”用于提交、回滚 XA 事务，对应二阶段提交和回滚。
在 XA 模式下，每一个 XA 事务都是一个事务参与者。分布式事务开启之后，首先在一阶段执行“xa start”、“业务 SQL”、“xa end”和 “xa prepare” 完成 XA 事务的执行和预提交;二阶段如果提交的话就执行 “xa commit”，如果是回滚则执行“xa rollback”。这样便能保证所有 XA 事务都提交或者都回滚。
XA 模式下，用户只需关注自己的“业务 SQL”，Seata 框架会自动生成一阶段、二阶段操作;XA 模式的实现如下：
一阶段：
在 XA 模式的一阶段，Seata 会拦截“业务 SQL”，在“业务 SQL”之前开启 XA 事务(“xa start”)，然后执行“业务 SQL”，结束 XA 事务“xa end”，最后预提交 XA 事务(“xa prepare”)，这样便完成 “业务 SQL”的准备操作。
二阶段提交：
执行“xa commit”指令，提交 XA 事务，此时“业务 SQL”才算真正的提交至数据库。
二阶段回滚：
执行“xa rollback”指令，回滚 XA 事务，完成“业务 SQL”回滚，释放数据库锁资源。
XA 模式下，用户只需关注“业务 SQL”，Seata 会自动生成一阶段、二阶段提交和二阶段回滚操作。XA 模式和 AT 模式一样是一种对业务无侵入性的解决方案;但与 AT 模式不同的是，XA 模式将快照数据和行锁等通过 XA 指令委托给了数据库来完成，这样 XA 模式实现更加轻量化。
三、分布式事务在蚂蚁金服的实践
蚂蚁金服从 2007 年开始研发和应用分布式事务中间件，用 TCC 模式解决各类金融场景的数据一致性问题，后续又演进出 FMT(AT)、XA、Saga 等模式，各种模式分别适用于各类业务场景。我们决定将蚂蚁金服多年的技术积累开源出来，与社区共享蚂蚁金服的科技成果。
蚂蚁金服内部的分布式事务产品，在实现原理和使用方式上，与 Seata 类似，不同的是，为了支持双十一，对性能进行了极致优化，为了支持金融系统的高可用容灾，借助蚂蚁金服三地五中心架构实现了分布式事务服务的高可用容灾;接下来主要介绍蚂蚁金服在性能优化和高可用容灾方面的实践经验。
3.1 极致性能优化
3.1.1 同库模式
通常，一个 TM 会产生一笔主事务日志，一个 RM 会产生一条分支事务日志，每个分布式事务由一个 TM 和若干 RM 组成，一个分布式事务总共会有 1+N 条事务日志(N 为 RM 个数)。
在默认情况下，分布式事务执行过程中客户端将事务日志发送给服务端，服务端再将事务日志存储至数据库中，一条事务日志的存储链路会有 2 次 TCP ，分别是“客户端到服务端”和“服务端到数据库”， 我们称这种模式为异库模式。
在异库模式下，分布式事务存储事务日志总共需要 2*(1+N) 次左右的 TCP 通信。在 RM 数量较少的业务场景下，分布式事务性能还能接收，但有些业务场景下 RM 数量较多，此时事务内 TCP 数量也会增多，分布式事务性能急剧下降。
在事务执行过程中，客户端和服务端进行通信的目的是为了存储事务日志。如果客户端在存储事务日志时，绕过服务端直接将事务日志写入数据库(如上图“同库模式”所示)，那么一笔事务日志的存储链路就由原来的 2 次 TCP 变成只需访问一次数据库便可，每条事务日志的存储减少了一次 TCP 通信，整个分布式事务就减少了 N+2 次 TCP 请求，分布式事务的性能大幅提升。我们将客户端直接将事务日志存储至数据库的模式称为同库模式。
3.1.2 二阶段异步执行
通常情况下，分布式事务发起方会依次执行一阶段和二阶段方法，然后结束分布式事务，返回结果。如果让分布式事务发起方执行完一阶段之后马上结束并返回结果，二阶段交由独立的线程或者进程异步执行，这样分布式事务的二阶段会晚几秒钟或者若干分钟执行，但事务的最终结果不会有任何改变。
二阶段异步执行之后，分布式事务的最终结果不会有任何影响，但是事务发起方要执行的内容减少一半(一阶段和二阶段都执行变成只执行一阶段)，直观的用户感受是分布式事务的性能提升了 50%。
3.2 分布式事务高可用
为了保障金融系统的高可用，分布式事务服务必须达到 99.99% 的可用率。分布式事务使用了蚂蚁金服的三地五中心架构部署，在每个机房都独立部署分布式事务服务，分布式事务服务是无状态的，而底层数据库副本在各机房间也是双向同步，这样业务流量从一个机房切到另外一个机房，分布式事务服务不会对业务有任何影响，从而保证了分布式事务服务的高可用。
四、总结
在分布式架构演进中，蚂蚁金服对数据库进了水平拆分，对服务面向功能进行了服务化拆分，从而出现了跨服务、跨数据库的业务数据一致性挑战。
2007 年，蚂蚁金服自主研发分布式事务中间件经历 12 年的严苛业务锤炼。2019 年，将多年的技术积累分享给开源分布式事务 Seata，并持续投入社区共建。目前 Seata 提供了 AT、TCC、Saga 和 XA 四种模式，每一种模式分别有各自的应用场景，丰富的解决方案帮助用户解决给了各类场景的数据一致性问题。
最后一部分，分享了蚂蚁金服具体的实践。为了支持双十一的高性能需求，对分布式事务进行了极致的性能优化，例如同库模式、二阶段异步执行。为了使金融服务的可用性达到 99.99%，蚂蚁金服分布式事务采用三地五中心架构，异地多活的部署模式保障了分布式事务服务的高可用。
本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/940101a73386bceb19e8b8f67c1cfad6185fe967.html
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