一种简单可落地的分布式事务实践方案

小鱼儿 2021-09-24 23:38 302阅读 0赞

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# 1 案例背景 #

用户在电商网站购买了一件衣服，在支付成功后，支付系统需要将订单状态改为支付完成。需要注意支付结果和订单结果需要保持一致，不能出现支付成功后，订单状态却修改失败类似情况，否则用户就会很疑惑：明明支付成功了订单却是待支付状态。

对于这种要么同时成功，要么同时失败的场景，最容易想到的是使用事务。我们假设支付表和订单表属于同一个数据库。

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这种场景代码实现并不难，我们只要利用数据库事务特性，就可以保证两张数据表要么同时成功，要么同时失败：

public class PayServiceImpl implements PayService { 
      @Transactional
      public void pay() { 
        updatePayInfo();
        updateOrderInfo();
      }
    }

但是在分布式场景中可没有这么简单。在分布式场景中订单是由订单团队维护，支付是由支付团队维护，所以订单系统和支付系统根本是两个系统，分别部署在不同服务器，分别提供服务，更不可能使用一个数据库：

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所以在分布式场景中上述代码已经不适用了，我们需要新方案。在谈具体方案之前我们需要讲解一些理论知识。

# 2 理论知识 #

## 2.1 ACID ##

传统数据事务具有四大特性：原子性，一致性，隔离性，持久性，这些特性首字母组合在一起简称ACID特性。

原子性（Atomicity）
    一致性（Consistency）
    隔离性（Isolation）
    持久性（Durability）

(1) 原子性

一个事务要么全部提交成功，要么全部失败回滚，不能只执行其中一部分操作

(2) 一致性

数据库系统在运行过程中发生故障，有些事务尚未完成就被迫中断，如果这些事务有一部分修改已经写入数据库，那么数据库就处在不一致状态，这种情况不能被允许

(3) 隔离性

事务之间相互隔离，一个事务执行不能被其它事务干扰

(4) 持久性

当事务执行成功后，对数据库的修改将会永远保留在数据库。即使数据库出现故障，只要数据库能够重新启动，一定可以恢复到事务成功结束状态

在上述电商系统同一个数据库场景，正是使用了ACID这些特性才能达到我们预期业务要求。但是在分布式场景中就不再适用了，而且在分布式场景中解决分布式事务问题并不容易，这就引出了下一个概念：CAP理论。

## 2.2 CAP ##

1998年加州大学计算机科学家Eric Brewer提出分布式系统有三个指标，这三个指标首字母组合在一起称为CAP理论。

一致性（Consistency）
    可用性（Availability）
    分区容错性（Partition tolerance）

(1) 分区容错性

在分布式系统中不同节点（服务器）一般部署在不同子网络中，每一个子网络被称为一个区，不同子网络在网络通信时可能会失败，我们需要接受这种情况

(2) 可用性

只要收到用户请求，服务器就必须给出响应，用户在访问数据时必须得到及时响应

(3) 一致性

在分布式系统中同一个数据可能在不同节点保存多份，当更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点（服务器）在同一时间数据必须完全一致

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但是CAP理论三个指标无法同时满足，我们需要证明这个命题。我分析了很多证明文章，认为反证法这种方法比较清晰。下面我使用反证法证明这个命题：

假设CAP都满足则一定满足C
    假设CAP都满足则一定满足P
    因为满足C则节点间数据传递不能有网络故障
    第三点与第二点矛盾，证明完毕

我们看到在分布式实践中CAP理论有点不够用了，这里我们就要引出下一个概念：BASE理论，这是众多分布式实践的指导理论。

## 2.3 BASE ##

BASE理论扩展自CAP理论，核心思想是既然无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特点，采用适当方式来使系统达到最终一致性，这个理论也是我们分布式事务方案的理论基础。BASE由三个短语组成：

基本可用（Basically Available）
    柔性状态（Soft State）
    最终一致（Eventually Consistency）

(1) 基本可用

当分布式系统发生故障时，允许损失部分系统可用性。例如电商系统在大促无法承受流量洪峰时，可能会将用户引导至降级页面，或者触发服务熔断，保证大部分用户可用

(2) 柔性状态

CAP理论一致性这个指标不允许出现中间状态，所有状态必须保证强一致性。但是柔性状态可以允许短时间节点间不一致状态出现

(3) 最终一致

既然节点间存在短时间不一致状态，那么在一段时间后通过业务手段，节点间状态需要最终达成一致。分布式实践中不追求强一致性，而追求最终一致性

# 3 事务消息实践 #

分布式事务解决方案有很多，例如两阶段提交，TCC，事务性消息。我在分布式事务实践中最常使用事务性消息。首先我们用一个生活实例来描述什么是事务性消息。

小明去面馆吃面条，有很多人在排队。小明付过钱之后就找空位坐了下来，因为空位是随机分布的，那么服务员怎么保证可以把面条准确送到小明的桌上？答案是凭借小明手上的取餐小票。取餐小票是小明购物凭证和消费依据，有了小票就不用担心吃不到面条。取餐小票就是事务性消息。

本章节就把事务性消息这个方案讲透，还是使用订单系统和支付系统这个案例。

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## 3.1 场景一 ##

假设你是支付团队成员，订单系统由订单团队维护。订单团队愿意配合你们做系统改造，那么可以使用如下事务性消息架构图：

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根据这张图分析事务性消息如何工作：当用户支付成功后，支付系统将支付完成数据保存在数据库，并且在同一个事务中新增一条消息，状态是「待处理」。注意这个消息与支付数据保存具有强一致性，同时成功或者同时失败，我们称这种消息为事务性消息。

当保存成功事务性消息后，发送事务性消息进入消息队列。订单系统通过消息队列订阅到这个消息后，把对应订单状态设置为已支付，同时调用支付系统接口将这条消息设置为「已处理」，整个正向流程就结束了。

但是订单系统调用修改消息接口有可能失败，也就是虽然业务处理成功了，事务性消息状态依然是「待处理」，这时就需要定时补偿器发挥作用了。定时补偿器定时将之前一段时间，状态为「待处理」的消息再次发送至消息队列，由订单系统再次订阅处理，这需要订单系统保证幂等性。

分析到这里事务性消息工作原理已经讲清楚了，但是不能就此止步。我们还要继续分析一个问题：假设订单系统很长时间一直处理不成功，导致消息一直「待处理」怎么办？

出现这种原因可能是订单系统宕机了，那么补偿器一直频繁重试是没有结果的，所以我们要给消息重试一个阶梯时间：第一次不成功过5分钟重试，第二次不成功过15分钟重试，第三次不成功30分钟后重试，这样可以给订单系统恢复时间。

我们还要设置一个最大重试次数，假设重试十次后仍然不成功，那么系统要将消息设置为「已过期」，同时发送告警并进行人工干预。事务性消息场景一般不会像传统事务方式出现异常时发生回滚，而是通过重试继续进行链路或者进行人工干预。

## 3.2 场景二 ##

假设你是支付团队成员，订单系统由订单团队维护。订单系统只是通过暴露接口的方式对外进行交互，没有时间配合改造系统为监听消息模式。面对这种场景我们就需要对场景一架构图进行改造，但是核心思想不变。

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我们根据这张图分析事务性消息如何工作：当用户支付成功后，保存支付业务数据和新增消息原理和场景一相同。当保存成功事务性消息后，直接调用处理订单业务接口，调用成功后将这条消息设置为「已处理」，整个正向流程就结束了。

当调用处理订单业务接口失败或者无响应，消息状态仍然为「待处理」。定时补偿器定时将之前一段时间，状态为「待处理」的消息再次调用处理订单业务接口，这需要订单系统保证幂等性。

如果订单系统没有保证幂等性，在再次调用处理订单业务接口时，需要先查询订单接口是否已经处理过，明确返回未处理时才进行调用，否则放弃本次补偿调用，等待再次重试，补偿重试策略与场景一相同。

# 4 RocketMQ #

如果使用RocketMQ消息中间件，可以直接使用其事务消息机制，通过发送half消息、提交或回滚half消息、定时业务回查也可以实现最终一致性。

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# 5 文章总结 #

本文从一个简单场景开始，分析了本地事务和分布式事务的不同，随后介绍了ACID、CAP、BASE理论知识，为后续分布式事务方案打基础。

在分布式事务方案章节讲解了事务性消息方案，事务性消息作为全局事务日志，使得系统拥有全局调度的依据和能力。

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