基于消息中间件的分布式事务

前言

此文来源于我的博客网站： http://51think.net

关于分布式事务的实现，网上有很多解说，当然这也是面试官的常备面试题。很多朋友在工作中很少接触到分布式事务，认为这个玩意交互太多，没必要。其实我也是这么想的，想要完成一个完整的分布式事务链路，通信开销实在太多。而现如今，微服务架构在行业内大行其道，恨不得所有模块都用上微服务来管理，而不知道自己已经慢慢失去了对软件控制的能力，从数据层面上来说，我们降低了对数据一致性控制的能力。既然市场上很流行，我们还是需要了解一下的，借此，本文介绍一下基于消息中间件的分布式事务的原理。

一、核心思想

了解分布式事务，我们需要抓住几个重点。我总结了一下，可以称之为232法则，即两个角色，三个阶段，两个结果。两个角色是指系统中要存在协调者角色和参与者角色，本文中消息服务器充当协调者，客户端和服务端充当参与者；三个阶段是指分布式事务可以分为预提交阶段，提交阶段，撤销阶段。两个结果是指，参与者中的执行操作要么全部执行，要么全部失败，不能出现部分成功部分失败的情况。

基于消息服务器的分布式事务，我们需要将事务划分成两个部分，一个是客户端与消息服务器交互的提交部分，一个是服务端与消息服务器交互的消费部分。我们需要保证两点：

1、确保客户端处理完业务后一定能成功发送消息。

2、确保服务端一定能够消费掉此消息。

剩下的就看我们如何在交互上完成这两个目标。

二、客户端提交

客户端提交大概可以分为如下几个步骤：

1、A系统预提交消息。

2、消息服务器保存消息，但是处于未提交状态，不能被B系统消费。

3、消息服务器给予响应。

4、A系统处理本地业务。

5、A系统提交事务。

可能会存在的问题：

1、第1、2、3步其中之一出现问题，则不会执行A系统本地业务，故不会出现问题。

2、第4步如果执行失败，则直接回滚此操作。

3、第5步如果执行失败，则消息服务器不知道A系统的执行状态，这个场景下，我们需要在A系统中开放查询接口，供消息服务器反查。如果查询到A系统的状态是已提交，则消息服务器将同步此状态，使得B系统可以正常消费。如果查询到A系统的状态是已回滚，则消息服务器将这个消息删除。

通过以上操作，我们可以保证A系统的业务执行状态和消息的发送状态是一致的。可能有的同学会有所疑问，上述操作有点繁琐，为何不先执行A业务，再提交消息和事务呢？如下图：

仔细思考一下，这样做是存在问题的。A业务处理成功后，消息预提交阶段可能会失败，比如网络原因或者消息服务器自身内部原因，导致这个消息没有持久化。正因为没有持久化，消息服务器不会进行反查，这会导致A业务处理状态和消息服务器的消息状态不一致，更别谈被B系统消费了。

三、服务端消费

服务端消费分为如下几个步骤：

1、B系统消费消息。

2、B系统处理本地业务。

3、消费响应，此时消息服务器可以将消息删除。

在服务端消费部分，我们要保证消费一定要成功。可能会出现以下情况：

1、B系统无法接受到消息。

2、B系统处理本地业务失败，无法给予消息服务器响应。

这两种场景下，我们需要对消息服务器提出要求，如果再超时时间范围内，仍然获取不到B系统的消费响应，则进行超时重发，当然B系统需要保证幂等性。但是超时重发需要注意一下，因为有可能B系统一直执行失败，不能陷入无限的重发操作中。这时，我们需要在消息服务器层对消息属性进行定义，即设置一个超时重发的次数，超过了就不在重发，避免资源浪费。消息重发次数如果达到了阈值，说明我们的系统可能出现了问题，这种场景要能够被监控平台捕捉，以便及早的进行人工干预。

四、差错处理

设计再严格的系统，我们都不能掉以轻心。理想状态下，AB系统是可以保证数据的一致性，但不排除有其他意外情况。我们可以根据业务规则，对AB系统的数据进行监控，如果出现不一致的情况，要及早的进行人工干预。