（本篇文章主要参考了官方网站的Quick-Start，在此基础上结合自身的搭建过程，进行了重新编辑和梳理。）

让我们从一个简单的电商微服务示例开始Seata的学习。

业务场景分析

业务场景是用户购买商品。整个业务逻辑由3个微服务提供支持：

·存储服务：扣除特定商品的存储数量。
·订单服务：根据采购申请创建订单。
·账户服务：扣除用户账户的余额。

对应逻辑架构图：

基于Dubbo + Seata构建一个简单示例

第1步：创建数据库

·要求：带有InnoDB引擎的MySQL。

注意：实际上，示例用例中的3个服务应该有3个数据库。但是，我们只需创建一个数据库并配置3个数据源。

第2步：创建UNDO_LOG表

Seata AT模式需要UNDO_LOG表。

CREATE TABLE `undo_log` (

`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`branch_id` bigint(20) NOT NULL,

`xid` varchar(100) NOT NULL,

`rollback_info` longblob NOT NULL,

`log_status` int(11) NOT NULL,

`log_created` datetime NOT NULL,

`log_modified` datetime NOT NULL,

`ext` varchar(100) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `idx_unionkey` (`xid`,`branch_id`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

第3步：创建业务表

DROP TABLE IF EXISTS `storage_tbl`;

CREATE TABLE `storage_tbl` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`commodity_code` varchar(255) DEFAULT NULL,

`count` int(11) DEFAULT 0,

PRIMARY KEY (`id`),

UNIQUE KEY (`commodity_code`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

DROP TABLE IF EXISTS `order_tbl`;

CREATE TABLE `order_tbl` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`user_id` varchar(255) DEFAULT NULL,

`commodity_code` varchar(255) DEFAULT NULL,

`count` int(11) DEFAULT 0,

`money` int(11) DEFAULT 0,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

DROP TABLE IF EXISTS `account_tbl`;

CREATE TABLE `account_tbl` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`user_id` varchar(255) DEFAULT NULL,

`money` int(11) DEFAULT 0,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

第4步：启动Seata服务（二选一）

从https://github.com/seata/seata/releases下载服务器包，解压缩。

可自行选择Windows环境或者Linux环境。

如果只是跑demo，看看效果，尤其是集成在eclpse里面运行的时候，Windows环境更方便一些。

Windows环境

直接双击fescar-server.bat执行。

运行窗口

【验证】

通过jcmd，可以找到Seata进程。

linux环境

通过命令sh fescar-server.sh $LISTEN_PORT PATH_FOR_PERSISTENT_DATA启动服务。

例如：

sh fescar-server.sh 8091 /home/admin/fescar/data/

第5步：构建示例工程

通过https://github.com/fescar-group/fescar-samples获取示例工程。

然后导入eclilpse工程。

导完后，我们会看到三个子工程：fescar-samples-dubbo、fescar-samples-nacos和fescar-samples-springboot。本文只需要关注fescar-samples-dubbo工程就可以了。

接下来，我们需要修改一下数据源和分布式协调器的配置，才能正常运行。

第6步：修改数据源配置

修改配置文件：jdbc.properties

根据刚刚创建的数据库URL /用户名/密码进行修改。

jdbc.account.url=jdbc:mysql://localhost:3306/fescar_demo

jdbc.account.username=root

jdbc.account.password=root

jdbc.account.driver=com.mysql.jdbc.Driver

# storage db config

jdbc.storage.url=jdbc:mysql://localhost:3306/fescar_demo

jdbc.storage.username=root

jdbc.storage.password=root

jdbc.storage.driver=com.mysql.jdbc.Driver

# order db config

jdbc.order.url=jdbc:mysql://localhost:3306/fescar_demo

jdbc.order.username=root

jdbc.order.password=root

jdbc.order.driver=com.mysql.jdbc.Driver

第7步：启动zookeeper服务（二选一）

从https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/找一个镜像下载，解压缩后即可使用。

可自行选择Windows环境或者Linux环境。

由于本文的工程运行在eclpse中，所以使用Windows环境更方便一些。

Windows环境

直接双击zkServer.cmd执行。

运行窗口

【验证】

通过jcmd，可以找到zookeeper进程。

linux环境

通过命令 sh bin/zkServer.sh start启动服务。

第8步：修改分布式协调器配置

1）、修改/src/main/resources/spring/dubbo-storage-service.xml

注释掉上面组播的连接模式，启用下方的zookeeper，并修改正确的ip和端口。

<dubbo:registry address="zookeeper://localhost:2181" />

2）、修改/src/main/resources/spring/dubbo-account-service.xml

注释掉上面组播的连接模式，启用下方的zookeeper，并修改正确的ip和端口。

<dubbo:registry address="zookeeper://localhost:2181" />

3）、修改/src/main/resources/spring/dubbo-order-service.xml

注释掉上面组播的连接模式，启用下方的zookeeper，并修改正确的ip和端口。

<dubbo:registry address="zookeeper://localhost:2181" />

第9步：运行三个账户、库存和订单服务

运行服务顺序如下：

1）、运行库存服务

2）、运行账户服务

3）、运行订单服务

第10步：运行业务调用服务

1）、运行业务调用服务之前，检查一下数据库表中的记录情况。

ACCOUNT_TBL表：

STORAGE_TBL表：

2）、运行业务调用服务

3）、运行之后检查两张表是否有变化

ACCOUNT_TBL表：

STORAGE_TBL表：

结果，发现没有任何变化。说明分布式事务已经在起作用了。

后续，我将再写一篇文章，根据源代码和输出日志，对运行过程做一个梳理。

文章结束。

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业务场景分析

基于Dubbo + Seata构建一个简单示例

第1步：创建数据库

第2步：创建UNDO_LOG表

第4步：启动Seata服务（二选一）

Windows环境

linux环境

第5步：构建示例工程

第6步：修改数据源配置

第7步：启动zookeeper服务（二选一）

Windows环境

linux环境

第8步：修改分布式协调器配置

第9步：运行三个账户、库存和订单服务

第10步：运行业务调用服务

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