PolarDB-X 源码解读：事务的一生

简介： 本文将主要解读 PolarDB-X 中事务部分的相关代码，着重解读事务的一生在计算节点（CN）中的关键代码：从开始、执行、到最后提交这一整个生命周期。

概述

本文将主要解读 PolarDB-X 中事务部分的相关代码，着重解读事务的一生在计算节点（CN）中的关键代码：从开始、执行、到最后提交这一整个生命周期。

在阅读本文前，强烈推荐先阅读与 PolarDB-X 事务系统相关的文章：

• PolarDB-X 强一致分布式事务原理
• PolarDB-X 分布式事务的实现（一）
• PolarDB-X 分布式事务的实现（二）InnoDB CTS 扩展
• PolarDB-X 分布式事务的实现（四）：跨地域事务
• 无处不在的 MySQL XA 事务

以及此前发布的 PolarDB-X SQL 的一生

事务与连接

在 PolarDB-X 的 CN 层，与事务关系密切的是连接。这是因为数据节点（DN）也具备单个 DN 内的事务能力，CN 则通过与 DN 的连接来管理 DN 上的事务，从而实现强一致的分布式事务能力。其中涉及到的连接大致如下图所示：

先简单说一下这里面涉及的一些连接。ServerConnection 类似于前端连接，大部分的 SQL 语句执行的入口都是 ServerConnection#innerExecute。TConnection 中的 executeSQL 方法负责 SQL 语句的真正执行，也负责创建新的事务对象。TConnection 会一直引用着这个事务对象，直到事务提交或回滚。事务对象里有一个 TransactionConnectionHolder，负责管理该事务用到的所有物理连接（CN 连接 DN 的私有协议连接）。值得一提的是，ExecutionContext 作为一条逻辑 SQL 执行的上下文，也会引用这个事务对象。这样，后续执行器需要使用物理连接与 DN 通信时，就可以通过 ExecutionContext 拿到事务对象，再通过事务对象的 TransactionConnectionHolder 拿到合适的物理连接。

以上的各种连接，都会在下文继续讨论。

两个例子

接下来，我们以两个简单的例子，来说明事务的一生在 CN 的代码中是如何体现的。

测试用表：

CREATE TABLE `tb1` (
    `id` int PRIMARY KEY,
    `a` int
) DBPARTITION BY HASH(`id`)

先在里面插入几条数据：

INSERT INTO tb1 VALUES (0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3);

测试使用的两个例子：

-- Example 1:
BEGIN;
SELECT * FROM tb1 WHERE id = 0;
UPDATE tb1 SET a = 100 WHERE id = 1;
COMMIT;

-- Example 2:
BEGIN;
SELECT * FROM tb1 WHERE id = 0;
UPDATE tb1 SET a = 101 WHERE id = 1;
UPDATE tb1 SET a = 101 WHERE id = 0;
COMMIT;

注意到例 2 只比 例 1 多修改了 id = 1 的数据。测试表是按 id 拆分的，因此 id = 0 和 id = 1 的记录会落在不同的物理分片上（假设分别为分片 0 和分片 1）。例 1 读了分片 0，写了分片 1，然后提交了事务，这将会触发我们对单分片写的“一阶段提交优化”。例 2 读了分片 0，随后写了分片 1 和 分片 0，然后提交了事务，这将会进行完整的分布式事务提交流程。这两个例子还会触发“只读连接优化”，即只有在第一次写的时候才真正开启分布式事务。

在接下来的讨论中，我们默认使用 TSO 事务策略和 RR 的隔离级别。

例 1 事务的一生

BEGIN

与 MySQL 类似，要开启一个事务，一般有两种方式。第一种方式是显式地执行 BEGIN 或 START TRANSACTION [transaction_characteristic]，执行这两种语句，会调用 ServerConnection 中的 begin(boolean, IsolationLevel) 方法。第二种方式是执行 SET autocommit = 0，当前 session 会隐式开启事务，这种方式会调用 ServerConnection 中的 setAutocommit(boolean, boolean) 方法。两种方式都会调用 TConnection 的 setAutoCommit 方法。这些方法都只是简单地记录了一些变量（比如 transaction_characteristic 中设定的事务相关变量），同时标记这个连接开启了事务。此时，事务对象也还没创建出来，也没有与后端连接进行任何交互。

读分片 0

在开启事务后，执行 SELECT * FROM tb1 WHERE id = 0 时，才会真正创建事务对象。根据事务与连接中的讨论，在 TConnection 中这条逻辑 SQL 的执行入口为 executeSQL，里面会真正创建事务对象，主要执行逻辑为（代码出自 PolarDB-X 5.4.12 release 版本，为了方便说明，有删减及改动，下同）：

// TConnection#executeSQL(ByteString, Parameters, TStatement, ExecutionContext)
public ResultSet executeSQL(ByteString sql, Parameters params, TStatement stmt,
                                ExecutionContext executionContext) throws SQLException {
  if (this.trx == null || this.trx.isClosed()) {
    // 开启事务后，直到执行第一条语句，才会创建事务对象。
    beginTransaction();
  }
  // 让 executionContext 引用 trx 对象，方便后续执行器通过 trx 对象拿物理连接。
  executionContext.setTransaction(this.trx);
  resultCursor = executeQuery(sql, executionContext, trxPolicyModified);
}
// TConnection#beginTransaction(boolean)
private void beginTransaction(boolean autoCommit) {
  // 根据一些默认的或用户设定的事务变量，选择合适的事务策略，比如 TSO/XA 等。
  trxPolicy = loadTrxPolicy(executionContext);
  TransactionClass trxConfig = trxPolicy.getTransactionType(autoCommit, readOnly);
  // 根据事务策略，创建出对应的事务对象。
  this.trx = transactionManager.createTransaction(trxConfig, executionContext);
}

在我们的例子中，如果在上述代码打个断点，可以看到创建出来的是 TsoTransaction，其中一些值得关注的变量为：

trx = {TsoTransaction}
    // 此时还没有获取任何时间戳。
    snapshotTimestamp = -1
    commitTimestamp = -1
    // 事务写的第一个物理分片（下称主分片），事务日志将会写在这个分片上。
    primaryGroup = null
    // 该事务是否跨分片，如果是单分片事务，会优化为一阶段提交。
    isCrossGroup = false
    // 事务日志管理器，负责写事务日志。
    globalTxLogManager = {GlobalTxLogManager}
    // 分布式事务的 connectionHolder 都是 TransactionConnectionHolder，
    // 里面分别存储了读写连接，读连接和写连接在提交时行为会有所不同。
    connectionHolder = {TransactionConnectionHolder}
        // 物理分片到对应写连接的映射。
        groupHeldWriteConn = {HashMap}
        // 物理分片到对应读连接集合到映射。在 ShareReadView 优化开启时，
        // 可以同时存在多个读连接和一个写连接，因此这里读写连接需要分开管理。
        // 该优化不在本文展开。
        groupHeldReadConns = {HashMap}

在执行器阶段，会选择给分片 0 下发一条 SELECT 语句，此时需要获取分片 0 的物理连接，代码入口是 MyJdbcHandler 中的 getPhyConnection(ITransaction, ITransaction.RW, String, DataSource) 方法。其中的事务对象 Transaction 则是从 ExecutionContext 里拿到。该方法最后会调用 AbstractTransaction （这是所有分布式事务类的基类）中的 getConnection 方法。

通过事务拿物理连接的代码 AbstractTransaction#getConnection 如下：

// AbstractTransaction#getConnection(String, String, IDataSource, RW, ExecutionContext)
public IConnection getConnection(String schema, String group, IDataSource ds, RW rw, ExecutionContext ec) {
  if (/* 是事务的第一个写请求 */) {
    // 把这个分片作为主分片，事务日志将写在这个分片上。
    this.primaryGroup = group;
    // 该分片还用于生成 XA 事务的 xid。
    this.primaryGroupUid = IServerConfigManager.getGroupUniqueId(schema, group);
  }
  // 通过 connectionHolder 拿到物理连接。
  IConnection conn = connectionHolder.getConnection(schema, group, ds, rw);
  if (/* 是写请求 */ && !isCrossGroup && !this.primaryGroup.equals(group)) {
    // 事务涉及了多个分片。
    this.isCrossGroup = true;
  }
  return conn;
}

在我们的例子中，上述参数 group 是物理分片 0，rw 是 READ，说明需要物理分片 0 上的读连接，ds 则主要用于生成物理连接。由于我们只是读请求，因此分片 0 不会作为主分片，会直接返回 connectionHolder.getConnection(schema, group, ds, rw) 的结果。

通过连接管理器拿物理连接的代码 TransactionConnectionHolder#getConnection 如下：

// TransactionConnectionHolder#getConnection(String, String, IDataSource, RW)
public IConnection getConnection(String schema, String group, IDataSource ds, RW rw) {
  // 尝试获取该分片上的写连接，如果有，直接返回这个写连接。
  HeldConnection groupWriteConn = groupHeldWriteConn.get(group);
  if (groupWriteConn != null) {
    return groupWriteConn.connection;
  }

  HeldConnection freeReadConn = /* 尝试找到读连接 */;
  if (freeReadConn != null) {
    if (/* 当前需要写连接 */) {
      // 设置当前连接为写连接，participated = true 意味着该连接是写连接。
      freeReadConn.participated = true;
      this.groupHeldWriteConn.put(group, freeReadConn);
      // 由于原本是读连接，这里才真正开启分布式事务。
      this.trx.commitNonParticipant(group, freeReadConn.connection);
      this.trx.begin(schema, freeReadConn.group, freeReadConn.connection);
    }
    return freeReadConn.connection;
  }
  // 当前分片没有任何连接，创建一个新的连接。还会根据读写类型，
  // 设置好写连接 groupHeldWriteConn 或读连接集合 groupHeldReadConns。
  IConnection conn = new DeferredConnection(/* 这里会获取并封装该分片的私有协议连接 */);
  if (/* 需要写连接 */) {
    // 开启正常的分布式事务。
    this.trx.begin(schema, group, conn);
  } else {
    // 优化为只读事务。
    this.trx.beginNonParticipant(group, conn);
  }
  return conn;
}

在我们的例子中，由于是第一条语句，该分片上还没有任何连接，因此会先生成一个连接该分片的私有协议连接，包装成 DeferredConnection，然后因为是读请求，会调用 beginNonParticipant 。

TsoTransaction 的 beginNonParticipant 方法如下：

// TsoTransaction#beginNonParticipant(String, IConnection)
protected void beginNonParticipant(String group, IConnection conn) throws SQLException {
  if (snapshotTimestamp < 0) {
    // 该事务从未拿过时间戳，则在这里获取。
    snapshotTimestamp = nextTimestamp();
  }
  // 使用私有协议的流水线执行机制执行 BEGIN。
  conn.executeLater("BEGIN");
  // 在 BEGIN 后发送时间戳。
  sendSnapshotSeq(conn);
}

在我们的例子中，私有协议连接会流水线执行 BEGIN 语句（非阻塞，不等结果返回），且在稍后执行物理 SQL 时才发送时间戳。至此，连接上的一些初始化操作已经完成，可以向执行器返回并执行读分片 0 的物理 SQL。

写分片 1

随后，我们执行 UPDATE tb1 SET a = 100 WHERE id = 1。在执行器阶段，需要给分片 1 下发一条 UPDATE 语句，此时需要获取分片 1 的物理连接，因此又会调用 AbstractTransaction#getConnection 方法，通过事务对象拿物理连接。通过前面贴出的代码，我们发现由于是事务的第一个写请求，因此分片 1 会视作主分片，用于生成 xid 和稍后记录事务日志。

在获取物理连接时，又会调用 TransactionConnectionHolder#getConnection 方法，通过连接管理器拿物理连接。通过前面贴出的代码，我们发现由于分片 1 没有任何连接，因此会生成一个私有协议连接，包装成 DeferredConnection。与读分片 0 不同，由于是写请求，会执行 TsoTransaction 的 begin 方法。

TsoTransaction 的 begin 方法如下：

// TsoTransaction#begin(String, String, IConnection)
protected void begin(String schema, String group, IConnection conn) throws SQLException {
  if (snapshotTimestamp < 0) {
    // 该事务从未拿过时间戳，则在这里获取。
    snapshotTimestamp = nextTimestamp();
  }
  // 获取 xid。
  String xid = getXid(group);
  // 触发私有协议流水线执行 XA START。
  conn.executeLater("XA START " + xid);
  // 在 XA START 后发送时间戳。
  sendSnapshotSeq(conn);
}

简单来说，和此前 beginNonParticipant 方法唯一的区别在于，使用了 XA START 开启事务。根据MySQL 关于 XA 事务的说明，xid 由 gtrid [, bqual [, formatID ]] 组成，这里的 gtrid 是“drds-事务 id @主分片Uid”，这样保证了同一个事务在不同分片上执行 XA START，会使用相同的 gtrid。bqual 设置当前连接的分片，用于在事务恢复时确定分支事务所在的分片。 在我们的例子中，xid 为：
'drds-13e101d74e400000@5ae6c3b5be613cd1', 'DB1_000001_GROUP'，
其中 13e101d74e400000 是事务 id，5ae6c3b5be613cd1 是分片 1 的 Uid，DB1_000001_GROUP 是分片 1 的具体分片名称。值得注意的是，这里会把之前的时间戳发送到分片 1。至此，连接上的一些初始化操作已经完成，可以向执行器返回并执行写分片 1 的物理 SQL。

COMMIT

最后，执行 COMMIT 提交事务。处理 COMMIT 的代码入口为 ServerConnection#commit()，其主要调用了 TConnection#commit 方法，代码如下：

// TConnection#commit()
public void commit() throws SQLException {
  try {
    // 触发事务的提交流程。
    this.trx.commit();
  } finally {
    // 大部分情况下，如果事务提交成功，或出现异常后正确处理了，
    // 所有连接会被关闭并释放，trx.close() 相当于什么也不做。
    // 但如果事务提交失败且没有处理，这里会回滚事务并释放所有物理连接。
    this.trx.close();
    // 去掉对这个事务对象的引用，意味着当前连接里这个事务一生的结束。
    this.trx = null;
  }
}

我们重点关注一下事务的提交流程，上述 this.trx.commit() 调用时，会调用 ShareReadViewTransaction（该类继承了 AbstractTransaction，基于 XA 事务实现了共享 readview 的功能，XATransaction 和 TsoTransaction 都会继承这个类，在这里可以简单理解为 XA 事务的基类）的 commit 方法，代码如下：

// ShareReadViewTransaction#commit()
public void commit() {
  if (!isCrossGroup) {
    // 如果只涉及了单个分片的写，进行一阶段提交优化。
    commitOneShardTrx();
  } else {
    // 正常的多分片分布式事务提交流程。
    commitMultiShardTrx();
  }
}

在我们的例子中，由于只写了分片 1，所以进入一阶段提交优化，代码如下：

// ShareReadViewTransaction#commitOneShardTrx()
protected void commitOneShardTrx() {
  // 对持有的所有物理连接执行以下流程，以提交每个物理连接开启的事务。
  forEachHeldConnection((group, conn, participated) -> {
      if (!participated) {
        // 只读连接是 BEGIN 开启事务的，且只有读操作，执行 ROLLBACK 即可。
        conn.execute("ROLLBACK");
      } else {
        // 获取 xid。
          String xid = getXid(group);
        // 写连接是 XA START 开启事务的，执行 XA END 和 XA COMMIT ONE PHASE 提交事务。
        conn.execute("XA END " + xid + "; XA COMMIT " + xid + " ONE PHASE");
      }
  });
  // 所有连接都提交了分支事务，释放并清空这些物理连接。
  connectionHolder.closeAllConnections();
}

我们一共持有了 2 个物理连接。对于分片 0 的只读连接，会直接执行 ROLLBACK；对于分片 1 的写连接，则执行 XA END 和 XA COMMIT ONE PHASE 提交事务。注意到我们并没有获取 commit timestamp，因为在一阶段提交优化里，commit timestamp 会由 InnoDB 计算生成：

具体的计算规则是：COMMIT_TS = MAX_SEQUENCE + 1，其中 MAX_SEQUENCE 为 InnoDB 本地维护的历史最大的 snapshot_ts。

如果提交失败了，会调用事务的 close 方法，代码如下：

// AbstractTransaction#close()
public void close() {
  // 回滚所有物理连接上的事务。
  cleanupAllConnections();
  // 释放并清空这些物理连接。
  connectionHolder.closeAllConnections();
}

值得一提的是，cleanupAllConnections() 也是 ROLLBACK 语句主要调用的方法。因此为了同时了解 ROLLBACK 语句执行流程，我们也看一下 cleanupAllConnections 方法的代码：

// AbstractTransaction#cleanupAllConnections()
protected final void cleanupAllConnections() {
  // 对持有的所有物理连接执行以下流程，以回滚每个物理连接开启的事务。
  forEachHeldConnection((group, conn, participated) -> {
    if (conn.isClosed()) { return; }
    if (!participated) {
      // 只读连接是 BEGIN 开启事务的，且只有读操作，执行 ROLLBACK 即可。
      conn.execute("ROLLBACK");
    } else {
      // 获取 xid。
        String xid = getXid(group);
      // 写连接是 XA START 开启事务的，执行 XA END 和 XA ROLLBACK 回滚事务。
      conn.execute("XA END " + xid + "; XA ROLLBACK " + xid);
    }
  });
}

可以看到，回滚的逻辑是看情况执行 ROLLBACK 或 XA ROLLBACK 来回滚事务的。

至此，我们看到了例 1 事务的一生。接下来看一下多分片写的事务流程。

例 2 事务的一生

写分片 0

例 2 中，从开启事务到执行 UPDATE tb1 SET a = 100 WHERE id = 1 走的流程和例 1 一样，直到执行 UPDATE tb1 SET a = 100 WHERE id = 0 时，才有所不同。具体而言，事务在之前就获取了分片 0 的只读连接，当执行到 TransactionConnectionHolder#getConnection 时，会先提交只读连接上的事务（实际执行了 ROLLBACK），然后在这条连接上用 XA START 开启 XA 事务，设置好时间戳，就可以把这个物理连接返回给执行器，最终执行物理 SQL。由于这是第二个写连接，因此还会设置事务为跨分片事务，以触发正常的两阶段提交流程。

COMMIT

例 2 的重点在于写了 2 个分片，因此 COMMIT 时会调用 commitMultiShardTrx() 走多分片的分布式提交流程。方法 commitMultiShardTrx 代码如下：

// TsoTransaction#commitMultiShardTrx()
protected void commitMultiShardTrx() {
  // 事务日志的提交状态，一共有 3 种：FAILURE，UNKNODWN，SUCCESS。
  TransactionCommitState commitState = TransactionCommitState.FAILURE;
  try {
    // 对所有连接执行 XA prepare。
    prepareConnections();
    // 拿 commit 时间戳。
    commitTimestamp = nextTimestamp();
    Connection logConn = /* 获取主分片上的连接 */;
    // 所有分支事务 prepare 成功，在写事务日志前，状态设置为 UNKNOWN，其作用见后续代码说明。
    commitState = TransactionCommitState.UNKNOWN;
    // 写事务日志。
    writeCommitLog(logConn);
    // 写事务日志成功，状态置为 SUCCESS。
    commitState = TransactionCommitState.SUCCESS;
  } catch (RuntimeException ex) {
    exception = ex;
  }
  if (commitState == TransactionCommitState.FAILURE) {
    // 写事务日志前失败了，回滚所有连接。
    rollbackConnections();
  } else if (commitState == TransactionCommitState.SUCCESS) {
    // 写事务日志成功了，提交所有连接。
    commitConnections();
  } else {
    // 所有连接都 prepare 成功了，但无法确定是否写入了事务日志，
    // 将由事务恢复的逻辑来决定是 COMMIT 还是 ROLLBACK。这里先丢弃所有连接。
    discardConnections();
  }

  // 释放并清空这些物理连接。
  connectionHolder.closeAllConnections();

  // prepare 或 commit 阶段抛出的异常，这里重新抛出。
  if (exception != null) {
      throw exception;
  }
}

上述代码正是两阶段提交的流程。

在 prepare 阶段，调用 prepareConnections()，其中对只读连接只是简单执行 ROLLBACK 语句；对于写连接，执行 XA END {xid} 和 XA PREPARE {xid} 语句。

如果所有连接都 prepare 成功了，在 commit 阶段，调用 writeCommitLog(logConn)，用主分片（在我们的例子中，是分片 1）的连接，写下事务日志，主要包括了事务的 id 和 commit 时间戳，事务日志主要用于后续的事务恢复。

如果事务日志写成功了，就意味着 commit 成功了，会调用 commitConnections() 对所有连接进行提交，这一步只用对写连接设置 commit 时间戳 SET innodb_commit_seq = {commitTimestamp} 和执行 XA COMMIT {xid} 语句。

如果在写事务日志前失败了，会调用 rollbackConnections() 对所有连接进行回滚，主要会对写连接执行 XA ROLLBACK {xid} 回滚。

如果无法确定是否成功写入了事务日志，事务的状态会是 UNKNOWN。此时，我们能确定所有分支事务都成功 prepare 了，如果事务日志写入成功了，则要进行 XA COMMIT；如果事务日志没有写入，则要进行 XA ROLLBACK。由于不确定是要提交还是回滚，我们会丢弃所有物理连接，使这些连接后续不再可用。至于事务最终是提交还是回滚，则交给事务恢复线程来处理，接下来我们会解读事务恢复相关的代码。

事务恢复

一个分布式事务在提交的时候，可能遇到各种情况导致提交失败。例如，所有分支事务都 prepare 成功了，事务日志也写入成功了，但 XA COMMIT 失败了。对于这种情况，事务恢复时需要正确提交所有分支事务。另一种情况是，部分分支事务 prepare 成功了，另外一些失败了，或事务日志没有写入成功。对于这种情况，事务恢复需要回滚掉已 prepare 的分支事务。

事务恢复主要由 XARecoverTask 负责。其主体代码为 recoverInstance 方法，该方法检查一个 DN 下的所有 prepare 过的事务，并根据事务状态提交或回滚这些事务，代码如下：

// XARecoverTask#recoverInstance(IDataSource, Set<String>)
// dataSource 用户获取 DN 的连接，groups 是当前逻辑库的所有物理分片
private void recoverInstance(IDataSource dataSource, Set<String> groups) {
  // 执行 XA RECOVER 获取该 DN 上所有 prepare 的事务。
  // 此处省略了从 dataSource 获取连接和生成 statement 的代码。
  ResultSet rs = stmt.executeQuery("XA RECOVER");
  while (rs.next()) {
    // 对每一条记录，生成对象 PreparedXATrans，
    // 主要包括 xid，事务id，分支事务所在的分片，主分片等信息。
    PreparedXATrans trans = /* 从 rs 中获取一行数据生成 */;
    if (/* trans 所在分片是当前逻辑库的一个物理分片 &&
        trans 在上一次 recover 任务时也出现过，
        即较长时间都未被提交或回滚*/) {
      // 介入处理这个分支事务：回滚或提交。
      rollBackOrForward(trans, stmt);
    }
  }
}

该任务每 5 秒到每个 DN 上执行一次 XA RECOVER，得到所有 prepare 过的事务，如果看到一个事务在上一次任务中也出现过，即至少过去 5 秒都没有提交或回滚，则会选择对这个事务进行回滚或提交。相关逻辑代码为 rollBackOrForward，代码如下：

// XARecoverTask#rollBackOrForward(PreparedXATrans, Statement)
private boolean rollBackOrForward(PreparedXATrans trans, Statement stmt) throws SQLException {
  String primaryGroup = /* 从 trans 里解析出主分片，详见前文关于 xid 的生成 */;
  // 尝试从主分片的事务日志中找到相关的事务日志。
  GlobalTxLog tx = GlobalTxLogManager.get(primaryGroup, trans.transId);
  if (tx != null) {
    // 确实存在事务日志，根据事务日志状态判断回滚或提交。
    if (tx.getState() == TransactionState.ABORTED) {
      // ABORTED 状态的事务需要回滚。
      return tryRollback(stmt, trans);
    } else {
      // SUCCESS 状态的事务需要提交。
      return tryCommitTSO(stmt, trans, tx.getCommitTimestamp());
    }
  } else {
    // 没有找到事务日志，尝试回滚，先开启事务，写下事务日志，标记事务为 ABORTED。
    try (Connection conn2 = /* 获取主分片上的另一个连接 */;) {
      conn2.setAutocommit(false);
      // 尝试回滚，如果因为别的线程正在处理这个事务
      //（比如该事务只是提交得慢，连接仍未断开，还在提交流程）
      // 而报错，就回滚上一条写事务日志的语句。
      txLog.append(transInfo.transId, TransactionType.XA, TransactionState.ABORTED, new ConnectionContext(), conn2);
      stmt.execute("XA ROLLBACK " + trans.toXid());
      conn2.commit();
      return true;
    } catch (Exception e) {
      /* 根据异常判断是否要回滚写事务日志的操作 */
    }
  }
}

该方法主要有 3 段逻辑。

一是如果存在对应的事务日志，且事务状态是 ABORTED，那就执行 tryRollback 方法回滚，该方法主要执行了 XA ROLLBACK {xid}。

二是如果事务状态是 SUCCESS，那就执行 tryCommitTSO 方法回滚，该方法会设置 commit 时间戳，然后执行 XA COMMIT {xid}。

三是如果没找到事务日志，此时一般有两种可能：1）事务提交失败了，且没写下事务日志，此时需要回滚；2）事务还在两阶段提交的流程中，只是 prepare 较慢，还没开始写事务日志，此时不需要做任何操作。在 MySQL 中，如果发起 XA START 的连接没有关闭，其他连接是无法通过 XA ROLLBACK 或 XA COMMIT 来回滚或提交这个分支事务的。我们利用这一特性，首先在事务日志插入一条 ABORTED 记录，表明这个分布式事务需要回滚，然后尝试执行 XA ROLLBACK 回滚这个分支事务。如果遇到 2）的情况，则会收到特定的报错，此时再回滚掉插入 ABORTED 事务日志的操作。在我们插入 ABORTED 事务日志后，原本正在提交事务的线程在插入 SUCCESS 事务日志时会被阻塞，而在我们回滚掉插入 ABORTED 事务日志的操作后，事务提交流程就会继续进行下去。

小结

本文主要解读了 PolarDB-X 中 CN 端的事务相关的代码，以 TSO 事务为主，使用两个例子，一步步地展示了事务的开启、执行、提交、恢复等流程。希望大家阅读本文后，能更加了解 PolarDB-X 的事务系统。

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