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分布式事务处理方案,微服事务处理方案

发布时间:2020-06-23 16:33:12 来源:网络 阅读:359 作者:Java_老男孩 栏目:编程语言

微服事务处理方案(分布式事务处理方案)

1. 什么是事务
由一组操作构成的可靠、 独立的工作单元。
事务具有以下特点:
•Atomicity(原子性)
•Consistency(一致性)
•Isolation(隔离性)
•Durability(持久性)

2.事务的一致性
单体应用可以在数据库的事物管理器中获得强一致性,这种本地事物可靠简单。
而在微服或者SOA的场景下,我们的本地事物就不作用了。对于分布式系统 Google 提出 CAP定理 ,
分布式的事物只能同时拥有以下三项中的两个:
•Consistency(一致性): 所有 用户看到一致的数据。
•Availability(可用性): 总能找 到一个可用的数据复本。
•Tolerance to Network Partition(分区容忍性): 即使 在系统被分区的情况下,仍然满足上述两点。

分布式系统的事物无法做到强一致性,只能做到最终一致性。

3.常见分布式事物的处理方案

  • 2pc 两段提交方案
  • 3pc 三段提交方案,是两段提交方案的进化。
  • TCC 模式 try ,confirm ,cancel。
  • 可靠消息机制 ,可靠消息分为 非事物消息 和 事物消息。

事物消息,简单的说就是消息投递成功,你本地的数据库事物肯定提交成功,消息投递失败你本地事物也肯定提交失败。相当于你投递消息和操作数据库是绑定在一起的,两者是在同一个事物中。

非事物消息,简单的说就是消息投递成功,本地数据库事物不一定执行成功。

而现有的开源的MQ框架 大多数是不支持 事物消息的,也没有和本地事物进行配合。
RocketMQ 好像实现了这个事物消息功能,有兴趣的同学可以去看看。

可靠消息机制保证数据一致性的解决方案(非事物消息)

先来看个案例:
假设我有一个 文章微服 负责发布文章,查询文章列表等,还有一个 用户微服 保持用户的一些基本信息,如:用户发文章的篇数等。

现在发文章在 文章微服,而用户的发文篇数在 用户微服。这种情况下我们怎么保证 发文的计数 不会多也不会少,保证其的一致性的呢?

大家先来看一段代码:
假设这是 文章微服 发文代码:

@Transactional
    public void saveArticle(Article article){
        try{
            //保存文章
            articleDao.saveArticle(article);
            MqEvent saveArticleEvent = new MqEvent();
            //消息ID 
            saveArticleEvent.setMsgId(UUIDUtil.mongoObjectId());
            //发送保存文章 事件个用户服务
            sender.sendAddArticleMqEvent(saveArticleEvent);
        }catch (Exception e){
            //抛异常 让事务回滚
            throw new RuntimeException();
        }
    }
}

看起来很正常呀!没有什么问题! 我们来列举一下可能会出现的情况;

  1. 保存文章正常,MQ发送也正常,好万事大吉,数据都正常。

  2. 保存文章正常,MQ发送失败,抛异常。这时数据回滚,虽然出了点问题 但是数据正常。这也没问题。

  3. 文章保存失败,这时肯定抛异常,MQ发送走不到,这时也是正常的。

  4. 文章保存成功,MQ发送成功,这时会不会有问题出现呢? 刚刚我们说了 我们的MQ是非事物性的,恰巧这个时候 MQ 回执异常导致 MQ抛异常了。本地事物回滚,但是MQ虽然抛异常,消息却发成功了。这时候 会导致 用户发文计数多了一篇,数据不一致了导致。

虽然这种做法看起来没有什么问题,但其实是有问题的。

为了解决这个问题,我们需要 增加一个本地事件表,专门存放 MQ事件 ,有定时器轮训去发送MQ消息,发送成功后做标记,或者删除。很多MQ都会有 消息回执的。当成功投递到消息队列是 就会得到回执。

于是我们的代码应该改成这样:

  @Transactional
    public void saveArticle(Article article) {
        articleDao.saveArticle(article);
        MqEvent saveArticleEvent = new MqEvent();
        //消息ID
        saveArticleEvent.setMsgId(UUIDUtil.mongoObjectId());
        // 保存事件到事件表
        mqEventDao.addMQEvent(saveArticleEvent);
    }

这样在本地事物的强一致性下可以保证,发文的同事插入发文事件。

说说 用户微服那边的处理 , 用户微服也应该有一个这样的事件表,保存接收的事件,通过轮训等方式处理这些事件,只有成功的接收了事件,事件才能从MQ队列里面消失。MQ在消费消息的时候如果遇到异常会重新将消失重新发回到队列中,很多MQ具有这个特性。

细心的同学可能会想到我同一个事件消息投递了两次怎么办?这就涉及幂等性的设计了,看到上面的消息ID没? 这就是为幂等性设计的 唯一ID;当用户微服收到两个消息ID是一样的时候,丢弃掉一个。

总结

我们的微服系统 只要涉及 增 删 改 的操作都应该通过可靠事件进行操作,而不能直接通过 REST 接口,去操作,也不能直接的发送事件去操作。对于消防端,要做好幂等性的处理。可靠事件处理微服的事物算是比较靠谱的做法,2pc,3pc ,Tcc 在微服事物处理这一块,基本上起不了什么作用。
本人的理解大概是这样,欢迎大家提出疑问。


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