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1. 什么是事務
由一組操作構成的可靠、 獨立的工作單元。
事務具有以下特點:
?Atomicity(原子性)
?Consistency(一致性)
?Isolation(隔離性)
?Durability(持久性)
2.事務的一致性
單體應用可以在數據庫的事物管理器中獲得強一致性,這種本地事物可靠簡單。
而在微服或者SOA的場景下,我們的本地事物就不作用了。對于分布式系統 Google 提出 CAP定理 ,
分布式的事物只能同時擁有以下三項中的兩個:
?Consistency(一致性): 所有 用戶看到一致的數據。
?Availability(可用性): 總能找 到一個可用的數據復本。
?Tolerance to Network Partition(分區容忍性): 即使 在系統被分區的情況下,仍然滿足上述兩點。
分布式系統的事物無法做到強一致性,只能做到最終一致性。
3.常見分布式事物的處理方案
事物消息,簡單的說就是消息投遞成功,你本地的數據庫事物肯定提交成功,消息投遞失敗你本地事物也肯定提交失敗。相當于你投遞消息和操作數據庫是綁定在一起的,兩者是在同一個事物中。
非事物消息,簡單的說就是消息投遞成功,本地數據庫事物不一定執行成功。
而現有的開源的MQ框架 大多數是不支持 事物消息的,也沒有和本地事物進行配合。
RocketMQ 好像實現了這個事物消息功能,有興趣的同學可以去看看。
先來看個案例:
假設我有一個 文章微服 負責發布文章,查詢文章列表等,還有一個 用戶微服 保持用戶的一些基本信息,如:用戶發文章的篇數等。
現在發文章在 文章微服,而用戶的發文篇數在 用戶微服。這種情況下我們怎么保證 發文的計數 不會多也不會少,保證其的一致性的呢?
大家先來看一段代碼:
假設這是 文章微服 發文代碼:
@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());
//發送保存文章 事件個用戶服務
sender.sendAddArticleMqEvent(saveArticleEvent);
}catch (Exception e){
//拋異常 讓事務回滾
throw new RuntimeException();
}
}
}
看起來很正常呀!沒有什么問題! 我們來列舉一下可能會出現的情況;
保存文章正常,MQ發送也正常,好萬事大吉,數據都正常。
保存文章正常,MQ發送失敗,拋異常。這時數據回滾,雖然出了點問題 但是數據正常。這也沒問題。
文章保存失敗,這時肯定拋異常,MQ發送走不到,這時也是正常的。
雖然這種做法看起來沒有什么問題,但其實是有問題的。
為了解決這個問題,我們需要 增加一個本地事件表,專門存放 MQ事件 ,有定時器輪訓去發送MQ消息,發送成功后做標記,或者刪除。很多MQ都會有 消息回執的。當成功投遞到消息隊列是 就會得到回執。
于是我們的代碼應該改成這樣:
@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);
}
這樣在本地事物的強一致性下可以保證,發文的同事插入發文事件。
說說 用戶微服那邊的處理 , 用戶微服也應該有一個這樣的事件表,保存接收的事件,通過輪訓等方式處理這些事件,只有成功的接收了事件,事件才能從MQ隊列里面消失。MQ在消費消息的時候如果遇到異常會重新將消失重新發回到隊列中,很多MQ具有這個特性。
細心的同學可能會想到我同一個事件消息投遞了兩次怎么辦?這就涉及冪等性的設計了,看到上面的消息ID沒? 這就是為冪等性設計的 唯一ID;當用戶微服收到兩個消息ID是一樣的時候,丟棄掉一個。
我們的微服系統 只要涉及 增 刪 改 的操作都應該通過可靠事件進行操作,而不能直接通過 REST 接口,去操作,也不能直接的發送事件去操作。對于消防端,要做好冪等性的處理。可靠事件處理微服的事物算是比較靠譜的做法,2pc,3pc ,Tcc 在微服事物處理這一塊,基本上起不了什么作用。
本人的理解大概是這樣,歡迎大家提出疑問。
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