知识储备

分布式系统中不可避免存在分布式事务带来的一致性问题。为了解决这个问题，需要熟悉业界相关的理论：

• ACID
• CAP
• BASE
• 2PC
• 3PC
• TCC

对于一致性的处理，分为强一致和最终一致性。强一致，对系统的吞吐量和性能有较大损耗，一般用在金融/银行系统，而最终一致性，是以牺牲短期的数据强一致、提升可用性的方案。 对于大部分分布式系统，强烈建议放弃强一致性，采取最终一致性方案。

跨系统调用存在的问题

同步调用

• 现状：微服务之间采用HTTP调用，在一个事务内涉及跨系统调用，未考虑过事务一致性问题
• 问题：在异常情况下一定出现数据不一致和脏数据

异步消息

• 现状：采用消息队列进行模块解耦，相比第一方案，在吞吐量和可用性方面是更好选择。我们来分析下该方案
• 问题：出现数据不一致

场景	本地事务	消息处理	出现原因	数据一致
1	本地处理成功	消息发送成功		一致
2	本地处理成功	消息发送失败	- 消息服务出问题

• 消息没有正确投递 | 没有不一致 | | 3 | 本地处理失败 | 消息发送失败 | | 没有不一致 | | 4 | 本地处理失败 | 消息发送成功 | - 发消息客户端超时，消息服务端成功
• 发消息成功，然后A系统突然挂了 | 不一致 |

业界最终一致性方案

本地消息表

该方案的核心：

1. 在发起远程调用前，先将远程调用的上下文持久化到一个消息表中，并要求消息表的操作与业务表的操作在一个本地事务中，然后通过异步机制去做远程调用。
2. 消息表中维护了远程调用操作的状态机，当远程调用成功后，需要标记状态为成功。
3. 有一点需要注意：如果遇到异步调用没有成功触发（网络原因或系统down机），需要有补偿重试机制，扫描本地消息表的数据，触发远程调用直到成功。

该方案实现方式较重，需要在每个使用该方案的业务系统专门维护一张消息表。

外部消息表

也称可靠型消息。和本地消息表的区别在于，将消息表移到了云端，由消息中间件统一管理消息的状态机，负责消息的初始化、重投、删除。RocketMQ是典型的例子。

Seata

Seata总共提供了4种模式，分别为AT、TCC、SAGA、XA。其中XA是强一致的，性能较差。

AT

AT是Seata主推的模式，是基于改进后的二阶段协议实现的。其技术核心是在每个服务的业务数据库中创建一个undolog表。

1. 在事务第一阶段，Seata确保业务表与undolog表的操作在一个本地事务内。 在undolog表中，会分别记录事务提交前后的数据，称之为前镜像和后镜像，Seata框架会根据前后镜像以及当前SQL的类型，动态分析、计算出反向的回滚SQL。
2. 在事务二阶段，如果需要提交，则会删除undolog；如果需要回滚，则Seata框架会执行底层自动生成的回滚SQL。

AT模式不能保证强一致，会存在中间状态，性能较高。AT要求我们拥有每个数据库的管理权，适用于企业内部的系统。

TCC

TCC是广为人知的模式，分为try、confirm、cancel三阶段。

try阶段就是对资源进行预占用，这个就需要对业务模型进行改造，增加中间态字段。

典型的例子，需要在单据表中增加维护预锁定资源的信息，例如锁定库存、预占用金额等。

confirm阶段和cancel阶段，将锁定资源释放，刷新实际资源信息，刷新库存、实际金额等。

TCC不是强一致的，同样存在中间状态的数据。它对业务系统的侵入性很高，所以使用场景比较局限。TCC和AT一样，要求我们拥有每个数据库的管理权。

SAGA

SAGA是基于状态机实现的二阶段协议。其原理：针对每个分支事务的正向业务逻辑，都要求提供一个反向的逻辑实现，以便在出现异常时可以调用反向逻辑进行回滚。SAGA的正向逻辑和反向逻辑，都需要程序员去实现，使用成本较高。它比较适用于长事务场景，尤其是涉及和第三方系统进行交互的场景（业务数据库无法由我方管理）。SAGA不是强一致的，同样存在中间态的数据。

事务消息接入

对数据一致性有要求的场景，可以使用rocketmq的事务型消息，接入比较简单。

使用方式

TransactionMQProducer，区别于发普通消息的DefaultMQProducer

@Override

public TransactionSendResult sendMessageInTransaction(final Message msg,

    final Object arg) throws MQClientException {

    if (null == this.transactionListener) {

        throw new MQClientException( "TransactionListener is null" , null);

    }



    return this.defaultMQProducerImpl.sendMessageInTransaction(msg, null, arg);

}

TransactionMQProducer初始化时要设置一TransactionListener。

事务提交和事务回查都在TransactionListener实现。

public interface TransactionListener {

    /**

 * When send transactional prepare(half) message succeed, this method will be invoked to execute local transaction.

 *

 *  @param msg Half(prepare) message

 *  @param arg Custom business parameter

 *  @return Transaction state

 */

    LocalTransactionState executeLocalTransaction(final Message msg, final Object arg);



    /**

 * When no response to prepare(half) message. broker will send check message to check the transaction status, and this

 * method will be invoked to get local transaction status.

 *

 *  @param msg Check message

 *  @return Transaction state

 */

 LocalTransactionState checkLocalTransaction(final MessageExt msg);

事务状态

public enum LocalTransactionState {      COMMIT_MESSAGE,      ROLLBACK_MESSAGE,      UNKNOW,  } 

executeLocalTransaction方法

有两种接入方法：

• 标准的实现，是将本地的事务逻辑都写在此方法内部，但缺点是对代码的侵入性较大，尤其是当要对老代码进行改造时难度较大
• 另外一种取巧的方法，本地事务逻辑正常写在其他处，然后在executeLocalTransaction方法中返回UNKNOW 状态，这样就完全依靠回查来决定事务的提交状态。

checkLocalTransaction方法

在此方法中汇报本地事务的提交、回滚状态。一般需要通过查询业务表来实现。 以电商系统为例，在订单生成时，发送消息通知物流系统生成物流单据，由于写入订单单据和发送消息要求保证原子性，而本地事务的状态，可以通过判断订单单据是否写入来判断，故checkLocalTransaction的逻辑是：根据订单号查询订单的记录

• 如果订单记录不存在，表明事务未提交，需返回COMMIT_MESSAGE
• 如果订单记录存在，表明事务提交，需返回ROLLBACK_MESSAGE
• 如果方法执行异常，返回UNKNOW，等待rockermq下一次重试回调

总结

本文介绍了分布式系统下最终一致性的常用解决方案，包括本地消息表、事务消息、seata的几种事务模式，他们都有对应的场景。

1. 本地消息表是一个可以满足多数业务要求的场景，可用性较高，如果不希望引入其他中间件，可以考虑该方案。在具体实践中，可以将消息的持久化、异步分发远程调用、补偿重试等共性逻辑封装成组件。
2. 事务消息有比较广泛的使用场景，稳定性有保障，但由于依赖消息中间件，稳定性不如本地消息表，另外在出现问题时排查不大方便，建议对于链路监控多做考虑。
3. seata的几种模式本文有详细介绍，在实践中要因地制宜的选择。

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