摘要:本篇文章探讨了大数据技术之分布式事务方案 - 最终一致性,希望阅读本篇文章以后大家有所收获,帮助大家对相关内容的理解更加深入。
本篇文章探讨了大数据技术之分布式事务方案 - 最终一致性,希望阅读本篇文章以后大家有所收获,帮助大家对相关内容的理解更加深入。
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在分布式时代,分库分表是很常见的,微服务系统中,各个系统通常使用独立的数据库,所以,事务很难靠数据库本身保证,只能靠业务系统来解决。
例如支付宝中的余额宝、花呗,具体不清楚,但猜测应该就是2个服务,不是同一个数据库,我们还花呗的时候通常都是从余额宝中扣除的,这就是分布式事务,一个系统中扣减钱,一个系统中增加钱。
下面我们分析下最终一致性的实现方案,最终一致性通常都是使用消息中间件来实现的,系统结构如下:
用户向系统A发起转账请求,A先在自己的数据库中扣钱,然后通过消息中间件告诉B应该加钱,B收到后在自己的数据库中加钱。
这里有个关键问题,A更新数据库和给消息中间件发消息是2个操作,如下两个场景怎么处理:
先更新数据库,成功了,但发送消息失败了,重发多次还是失败
先发消息,成功了,但数据库更新失败,消息撤不回来了
都是因为这2个操作不是原子的,发做谁都有问题。
那看下这样做是否可以,就是把更新数据库和给消息中间件发消息放到一个事务中,这样不就原子了吗?
有问题,例如:
如果消息发送失败,具体问题出在哪儿?是消息中间件根本就没收到消息,还是收到消息后response时出错了?如果是根本没收到还好一点,如果是收到了但响应失败就麻烦了,导致A数据库回滚,没有扣钱,但B收到消息了,加钱了。
如果发消息时网络延迟很高怎么办,数据库事务一直被拖着,性能差,风险高。
所以,放入一个事务中这种方法是不可取的。
为了保证原子性,可以变通一下,添加一个消息表,A不直接往消息中间件中发消息,而是把消息写入消息表,然后通过一个后台程序不断的把消息写入消息中间件。
这个后台程序源源不断的把消息表中的消息发到消息中间件,如果失败就重试,可以保证:
消息不会丢失
顺序不乱
但会有消息重复的情况,因为消息发送失败可能是写入失败,也可能是写入成功但响应失败,所以消息可能会重复,这个问题需要系统B来处理。
系统B需要考虑2个问题:
消息丢失
B从消息中间件中拿到消息,还没处理完就宕机了,这条消息怎么办?
需要通过ACK机制处理,消费成功的发送ACK,对于没有ACK的消息,消息中间件会再次推送。
消息重复
ACK机制也存在消息重复的情况,比如B已经处理完一条消息,发ACK时失败了,那么这条消息就还会被推过来。
还有就是上面说的后台程序发消息时可能重复。
对于重复消息问题,可以加一个判重表,记录处理成功的消息,每次收到消息时,先通过判重表判断一下,如果重复了就不处理,实现幂等性。
这样,整体结构就变为:
以上就是通过最终一致性解决分布式事务问题的基本思路,A 保证消息不丢,B 保证消息不漏、幂等。
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