分布式事務處理方案，微服事務處理方案

微服事務處理方案（分布式事務處理方案）

1. 什么是事務
由一組操作構(gòu)成的可靠、獨立的工作單元。
事務具有以下特點：
?Atomicity(原子性)
?Consistency(一致性)
?Isolation(隔離性)
?Durability(持久性)

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2.事務的一致性
單體應用可以在數(shù)據(jù)庫的事物管理器中獲得強一致性，這種本地事物可靠簡單。
而在微服或者SOA的場景下，我們的本地事物就不作用了。對于分布式系統(tǒng) Google 提出 CAP定理，
分布式的事物只能同時擁有以下三項中的兩個：
?Consistency(一致性): 所有用戶看到一致的數(shù)據(jù)。
?Availability(可用性): 總能找到一個可用的數(shù)據(jù)復本。
?Tolerance to Network Partition(分區(qū)容忍性): 即使在系統(tǒng)被分區(qū)的情況下，仍然滿足上述兩點。

分布式系統(tǒng)的事物無法做到強一致性，只能做到最終一致性。

3.常見分布式事物的處理方案

2pc 兩段提交方案
3pc 三段提交方案，是兩段提交方案的進化。
TCC 模式 try ,confirm ,cancel。
可靠消息機制，可靠消息分為非事物消息和事物消息。

事物消息，簡單的說就是消息投遞成功，你本地的數(shù)據(jù)庫事物肯定提交成功，消息投遞失敗你本地事物也肯定提交失敗。相當于你投遞消息和操作數(shù)據(jù)庫是綁定在一起的，兩者是在同一個事物中。

非事物消息，簡單的說就是消息投遞成功，本地數(shù)據(jù)庫事物不一定執(zhí)行成功。

而現(xiàn)有的開源的MQ框架大多數(shù)是不支持事物消息的，也沒有和本地事物進行配合。
RocketMQ 好像實現(xiàn)了這個事物消息功能，有興趣的同學可以去看看。

可靠消息機制保證數(shù)據(jù)一致性的解決方案（非事物消息）

先來看個案例：
假設我有一個文章微服負責發(fā)布文章，查詢文章列表等，還有一個用戶微服保持用戶的一些基本信息，如：用戶發(fā)文章的篇數(shù)等。

現(xiàn)在發(fā)文章在文章微服，而用戶的發(fā)文篇數(shù)在用戶微服。這種情況下我們怎么保證發(fā)文的計數(shù) 不會多也不會少，保證其的一致性的呢？

大家先來看一段代碼：
假設這是文章微服發(fā)文代碼：

@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());
            //發(fā)送保存文章 事件個用戶服務
            sender.sendAddArticleMqEvent(saveArticleEvent);
        }catch (Exception e){
            //拋異常 讓事務回滾
            throw new RuntimeException();
        }
    }
}

看起來很正常呀！沒有什么問題！我們來列舉一下可能會出現(xiàn)的情況；

保存文章正常，MQ發(fā)送也正常，好萬事大吉，數(shù)據(jù)都正常。
保存文章正常，MQ發(fā)送失敗，拋異常。這時數(shù)據(jù)回滾，雖然出了點問題但是數(shù)據(jù)正常。這也沒問題。
文章保存失敗，這時肯定拋異常，MQ發(fā)送走不到，這時也是正常的。
文章保存成功，MQ發(fā)送成功，這時會不會有問題出現(xiàn)呢？剛剛我們說了我們的MQ是非事物性的，恰巧這個時候 MQ 回執(zhí)異常導致 MQ拋異常了。本地事物回滾，但是MQ雖然拋異常，消息卻發(fā)成功了。這時候會導致用戶發(fā)文計數(shù)多了一篇，數(shù)據(jù)不一致了導致。

雖然這種做法看起來沒有什么問題，但其實是有問題的。

為了解決這個問題，我們需要增加一個本地事件表，專門存放 MQ事件，有定時器輪訓去發(fā)送MQ消息，發(fā)送成功后做標記，或者刪除。很多MQ都會有消息回執(zhí)的。當成功投遞到消息隊列是就會得到回執(zhí)。

于是我們的代碼應該改成這樣：

  @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);
    }

這樣在本地事物的強一致性下可以保證，發(fā)文的同事插入發(fā)文事件。

說說用戶微服那邊的處理，用戶微服也應該有一個這樣的事件表，保存接收的事件，通過輪訓等方式處理這些事件，只有成功的接收了事件，事件才能從MQ隊列里面消失。MQ在消費消息的時候如果遇到異常會重新將消失重新發(fā)回到隊列中，很多MQ具有這個特性。

細心的同學可能會想到我同一個事件消息投遞了兩次怎么辦？這就涉及冪等性的設計了，看到上面的消息ID沒？這就是為冪等性設計的唯一ID；當用戶微服收到兩個消息ID是一樣的時候，丟棄掉一個。

總結(jié)

我們的微服系統(tǒng) 只要涉及增刪改的操作都應該通過可靠事件進行操作，而不能直接通過 REST 接口，去操作，也不能直接的發(fā)送事件去操作。對于消防端，要做好冪等性的處理?？煽渴录幚砦⒎氖挛锼闶潜容^靠譜的做法，2pc,3pc ,Tcc 在微服事物處理這一塊，基本上起不了什么作用。
本人的理解大概是這樣，歡迎大家提出疑問。

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分布式事務處理方案，微服事務處理方案

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