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1. 什么是事务
由一组操作构成的可靠、 独立的工作单元。
事务具有以下特点:
•Atomicity(原子性)
•Consistency(一致性)
•Isolation(隔离性)
•Durability(持久性)
2.事务的一致性
单体应用可以在数据库的事物管理器中获得强一致性,这种本地事物可靠简单。
而在微服或者SOA的场景下,我们的本地事物就不作用了。对于分布式系统 Google 提出 CAP定理 ,
分布式的事物只能同时拥有以下三项中的两个:
•Consistency(一致性): 所有 用户看到一致的数据。
•Availability(可用性): 总能找 到一个可用的数据复本。
•Tolerance to Network Partition(分区容忍性): 即使 在系统被分区的情况下,仍然满足上述两点。
分布式系统的事物无法做到强一致性,只能做到最终一致性。
3.常见分布式事物的处理方案
事物消息,简单的说就是消息投递成功,你本地的数据库事物肯定提交成功,消息投递失败你本地事物也肯定提交失败。相当于你投递消息和操作数据库是绑定在一起的,两者是在同一个事物中。
非事物消息,简单的说就是消息投递成功,本地数据库事物不一定执行成功。
而现有的开源的MQ框架 大多数是不支持 事物消息的,也没有和本地事物进行配合。
RocketMQ 好像实现了这个事物消息功能,有兴趣的同学可以去看看。
先来看个案例:
假设我有一个 文章微服 负责发布文章,查询文章列表等,还有一个 用户微服 保持用户的一些基本信息,如:用户发文章的篇数等。
现在发文章在 文章微服,而用户的发文篇数在 用户微服。这种情况下我们怎么保证 发文的计数 不会多也不会少,保证其的一致性的呢?
大家先来看一段代码:
假设这是 文章微服 发文代码:
@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());
//发送保存文章 事件个用户服务
sender.sendAddArticleMqEvent(saveArticleEvent);
}catch (Exception e){
//抛异常 让事务回滚
throw new RuntimeException();
}
}
}
看起来很正常呀!没有什么问题! 我们来列举一下可能会出现的情况;
保存文章正常,MQ发送也正常,好万事大吉,数据都正常。
保存文章正常,MQ发送失败,抛异常。这时数据回滚,虽然出了点问题 但是数据正常。这也没问题。
文章保存失败,这时肯定抛异常,MQ发送走不到,这时也是正常的。
虽然这种做法看起来没有什么问题,但其实是有问题的。
为了解决这个问题,我们需要 增加一个本地事件表,专门存放 MQ事件 ,有定时器轮训去发送MQ消息,发送成功后做标记,或者删除。很多MQ都会有 消息回执的。当成功投递到消息队列是 就会得到回执。
于是我们的代码应该改成这样:
@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);
}
这样在本地事物的强一致性下可以保证,发文的同事插入发文事件。
说说 用户微服那边的处理 , 用户微服也应该有一个这样的事件表,保存接收的事件,通过轮训等方式处理这些事件,只有成功的接收了事件,事件才能从MQ队列里面消失。MQ在消费消息的时候如果遇到异常会重新将消失重新发回到队列中,很多MQ具有这个特性。
细心的同学可能会想到我同一个事件消息投递了两次怎么办?这就涉及幂等性的设计了,看到上面的消息ID没? 这就是为幂等性设计的 唯一ID;当用户微服收到两个消息ID是一样的时候,丢弃掉一个。
我们的微服系统 只要涉及 增 删 改 的操作都应该通过可靠事件进行操作,而不能直接通过 REST 接口,去操作,也不能直接的发送事件去操作。对于消防端,要做好幂等性的处理。可靠事件处理微服的事物算是比较靠谱的做法,2pc,3pc ,Tcc 在微服事物处理这一块,基本上起不了什么作用。
本人的理解大概是这样,欢迎大家提出疑问。
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