内容简介：微服务下的数据一致性思考
之前讲到了数据库层和缓存层的改造思路，而对于业务层的改造，采用了集中式服务转微服务的架构方案。既然是微服务，就意味着面临大量的服务间的内部调用及服务依赖，这就意味着，如果一次请求的调用涉及到两个或多个微服务之间的调用，恰好有下游的微服务调用失败，我们就必须要考虑到回滚及服务间保证数据一致性的问题。所以，今天我将列出可能出现的失败情况及对应的解决方案，希望对大家正在做微服务改造的团队有所帮助。
首先，我们对微服务间调用做一个分类：
-
服务间没有直接依赖，采用异步化调用，上游服务完成后，发一个消息异步通知下游服务，下游服务成功与否对上游服务没有影响。
-
上游服务弱依赖于某个下游服务的处理结果，可降级。降级时可以不返回这部分的数据。同步调用降级时转为异步。
-
上下游微服务强依赖，上游服务依赖于下游服务的返回或者回调，下游必须正常执行，如果下游服务失败了，本次请求判定为失败。
服务间纯异步调用，需保证幂等性和队列重试机制
对于Case1, 只需要考虑2点：幂等性和消息队列重试机制，幂等性意味着，重复消息不会对下游服务的结果产生任何影响；消息队列重试机制保证了，消息本身不会出现丢失，即便消息队列在发给下游队列前挂掉了，重启后，能继续发送对应的消息。
上下游同步执行失败，通过消息执行异步调用
对于Case2, 采用的方案如下图所示，主服务依赖于A，B，C 三个下游服务，同步调用过程中，服务C调用失败。由于服务C不是强依赖，我们便可以给消息队列发送一条消息，保证主服务可以正常返回，同时保证服务C能继续被执行，保证数据的一致性。
采用TCC进行提交与回滚，保证数据的一致性
Case3是服务间调用最严格的情况，意味着如果下游服务中有一个服务调用失败，上下游的所有服务必须回滚。意味着服务间必须保证同一个事务。业界公认的一个解决方案就是 TCC (Try-Confirm-Cancel) 模式：
-
主业务服务分别调用下游业务执行try操作，并在活动管理器中登记所有下游服务。当所有下游微服务的try操作都调用成功，或者某个下游微业务服务的try操作失败。
-
业务活动管理器根据第1步的执行结果来执行confirm或cancel操作。如果之前所有try操作都成功，则活动管理器调用所有下游微业务，执行confirm操作。否则调用所有下游微服务的cancel操作。
-
如果第2步，执行confirm或concel操作出现失败，活动管理器会启动重试机制，保证所有微服务最终提交或者回滚操作成功。
小结
上文对微服务间调用的3种情况的数据一致性方案做了说明：
1. 确保接口幂等性，消息队列具备重试机制，实际上几乎现在所有的MQ都支持重试。
2. 服务调用同步转异步，确保上游服务成功执行，并保证服务间的数据一致性。
3. 利用TCC方案解决服务间调用强依赖的数据一致性。
扫描二维码或手动搜索微信公众号： ForestNotes
欢迎转载，带上以下二维码即可
以上所述就是小编给大家介绍的《微服务下的数据一致性思考》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
猜你喜欢:
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
