关于java:分布式事务解决方案

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数据不会平白无故失落，也不会莫名其妙减少

1、曾几何时，知了在一家小公司做我的项目的时候，都是一个服务打天下，所以波及到数据一致性的问题，都是间接用本地事务处理。

2、随着工夫的推移，用户量增大了，发现一个 Java 服务扛不住了，于是技术大佬决定对于零碎进行降级。依据零碎的业务对于单体的一个服务进行拆分，而后对于开发人员也进行划分，一个开发人员只开发和保护一个或几个服务中的问题，大家各司其职，分工合作。

3、当然服务拆分不是欲速不达的，这是一个耗时耗力的宏大工程，大多数零碎都是进行多轮拆分，而后缓缓造成一个稳固的零碎。恪守一个核心思想：先按总体业务进行一轮拆分，前面再依据拆分后的服务模块，进行一个粗疏的拆分。

4、随着服务拆分之后，用户量是抗住了，然而发现数据都在不同的服务中存取，这就引出了一个新的问题：跨服务器，如何保证数据的一致性？ 当然，跨服务的分布式系统中不仅仅这个问题，还有其余的一些列问题，如：服务可用性、服务容错性、服务间调用的网络问题等等，这里只探讨数据一致性问题。

5、说到数据一致性，大抵分为三种：强一致性、弱一致性、最终一致性。

强一致性：数据一旦写入，在任一时刻都能读取到最新的值。
弱一致性：当写入一个数据的时候，其余中央去读这些数据，可能查到的数据不是最新的
最终一致性：它是弱一致性的一个变种，不谋求零碎任意时刻数据要达到统一，然而在肯定工夫后，数据最终要达到统一。

从这三种统一型的模型上来说，咱们能够看到，弱一致性和最终一致性一般来说是异步冗余的，而强一致性是同步冗余的，异步解决带来了更好的性能，但也须要解决数据的弥补。同步意味着简略，但也必然会升高零碎的性能。

上述说的数据一致性问题，其实也就是在说分布式事务的问题，当初有一些解决方案，置信大家多多少少都看到过，这里带大家回顾下。

2PC 是一种强一致性设计方案，通过引入一个 事务协调器 来协调各个本地事务（也称为事务参与者）的提交和回滚。
2PC 次要分为 2 个阶段：

1、第一阶段 ：事务协调器会向每个事务参与者发动一个开启事务的命令，每个事务参与者执行筹备操作，而后再向事务协调器回复是否筹备实现。
然而 不会提交本地事务， 然而这个阶段资源是须要被锁住的。

2、第二阶段： 事务协调器收到每个事务参与者的回复后，统计每个参与者的回复，如果每个参与者都回复“能够提交”，那么事务协调器会发送提交命令，参与者正式提交本地事务，开释所有资源，完结全局事务。然而有一个参与者回复“回绝提交”，那么事务协调器发送回滚命令，所有参与者都回滚本地事务，待全副回滚实现，开释资源，勾销全局事务。

事务提交流程

事务回滚流程

当然 2PC 存在的问题这里也提一下，一个是 同步阻塞 ，这个会耗费性能。另一个是 协调器故障 问题，一旦协调器产生故障，那么所有的参与者解决资源锁定状态，那么所有参与者都会被阻塞。

3PC 次要是在 2PC 的根底上做了改良，次要为了解决 2PC 的阻塞问题。它次要是将 2PC 的第一阶段分为 2 个步骤，先筹备，再锁定资源，并且引入了超时机制（这也意味着会造成数据不统一）。

3PC 的三个阶段包含：CanCommit、PreCommit 和 DoCommit

具体细节就不开展赘述了，就一个外围观点：在 CanCommit 的时候并不锁定资源，除非所有参与者都批准了，才开始锁资源。

相比拟后面的 2PC 和 3PC，TCC 和那哥俩的本质区别就是它是业务层面的分布式事务，而 2PC 和 3PC 是数据库层面的。TCC 是三个单词的缩写：Try、Confirm、Cancel，也分为这三个流程。

Try：尝试，即尝试预留资源，锁定资源

Confirm：确认，即执行预留的资源，如果执行失败会重试

Cancel：勾销，撤销预留的资源，如果执行失败会重试

从上图可知，TCC 对于业务的侵入是很大的，而且紧紧的耦合在一起。TCC 相比拟 2PC 和 3PC，试用范畴更广，可实现跨库，跨不同零碎去实现分布式事务。毛病是要在业务代码中去开发大量的逻辑实现这三个步骤，须要和代码耦合在一起，进步开发成本。

事务日志：在 TCC 模式中，事务发起者和事务参与者都会去记录事务日志（事务状态、信息等）。这个事务日志是整个分布式事务出现意外状况（宕机、重启、网络中断等），实现提交和回滚的要害。

幂等性：在 TCC 第二阶段，confirm 或者 cancel 的时候，这两个操作都须要保障幂等性。一旦因为网络等起因导致执行失败，就会发动一直重试。

防悬挂：因为网络的不可靠性，有异常情况的时候，try 申请可能比 cancel 申请更晚达到。cancel 可能会执行空回滚，然而 try 申请被执行的时候也不会预留资源。

对于 seata 这里就不多提了，用的最多的是 AT 模式，上回知了逐渐剖析过，配置完后只须要在事务发动的办法上增加 @GlobalTransactional 注解就能够开启全局事务，对于业务无侵入，低耦合。感兴趣的话请参考之前探讨 Seata 的内容。

知了之前在一家公司遇到过这样的业务场景；用户通过页面投保，提交一笔订单过去，这个订单通过上游服务，解决保单相干的业务逻辑，最初流入上游服务，解决业绩、人员降职、分润解决等等业务。对于这个场景，两边解决的业务逻辑不在同一个服务中，接入的是不同的数据库。波及到数据一致性问题，须要用到分布式事务。

对于下面介绍的几种计划，只是探讨了实践和思路，上面我来总结下这个业务场景中使用的一种实现计划。采纳了本地音讯表 +MQ 异步音讯的计划实现了事务最终一致性，也合乎过后的业务场景，绝对强一致性，实现的性能较高。上面是该计划的思路图

实在业务解决的状态可能会有多种，因而须要明确哪种状态须要定时工作弥补
如果某条单据始终无奈解决完结，定时工作也不能无限度下发，所以本地音讯表须要减少轮次的概念，重试多少次后告警，人工染指解决
因为 MQ 和定时工作的存在，难免会呈现反复申请，因而上游要做好幂等防重，否则会呈现反复数据，导致数据不统一

对于落地实现，话不多说，间接上代码。先定义两张表 tb_order 和 tb_notice_message，别离存订单信息和本地事务信息

CREATE TABLE `tb_order` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键 id',
  `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '下单人 id',
  `order_no` varchar(255) CHARACTER SET latin1 NOT NULL COMMENT '订单编号',
  `insurance_amount` decimal(16,2) NOT NULL COMMENT '保额',
  `order_amount` decimal(16,2) DEFAULT NULL COMMENT '保费',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创立工夫',
  `update_time` datetime DEFAULT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新工夫',
  `is_delete` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '删除标识：0- 不删除；1- 删除',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=0 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `tb_notice_message` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键 id',
  `type` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '业务类型：1- 下单',
  `status` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '状态：1- 待处理，2- 已解决，3- 预警',
  `data` varchar(255) NOT NULL COMMENT '信息',
  `retry_count` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '重试次数',
  `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创立工夫',
  `update_time` datetime DEFAULT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新工夫',
  `is_delete` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '删除标识：0- 不删除；1- 删除',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=0 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

解决订单 service，这里能够用到咱们之前说过的 装璜器模式 ，去装璜这个 service。把保留本地事务，发送 mq 音讯，交给装璜器类去做，而 service 只须要关怀业务逻辑即可，也合乎 开闭准则。

/**
 * @author 往事如风
 * @version 1.0
 * @date 2022/12/13 10:58
 * @description
 */
@Service
@Slf4j
@AllArgsConstructor
public class OrderService implements BaseHandler<Object, Order> {

    private final OrderMapper orderMapper;

    /**
     * 订单解决办法：只解决订单关联逻辑
     * @param o
     * @return
     */
    @Override
    public Order handle(Object o) {
        // 订单信息
        Order order = Order.builder()
                .orderNo("2345678")
                .createTime(LocalDateTime.now())
                .userId(1)
                .insuranceAmount(new BigDecimal(2000000))
                .orderAmount(new BigDecimal(5000))
                .build();
        orderMapper.insert(order);
        return order;
    }
}

新增 OrderService 的装璜类 OrderServiceDecorate，负责对订单逻辑的扩大，这里是增加本地事务音讯，以及发送 MQ 信息，扩大办法增加了Transactional 注解，确保订单逻辑和本地事务音讯的数据在同一个事务中进行，确保原子性。其中事务音讯标记解决中，待上游服务解决完业务逻辑，再更新解决实现。

/**
 * @author 往事如风
 * @version 1.0
 * @date 2022/12/14 18:48
 * @description
 */
@Slf4j
@AllArgsConstructor
@Decorate(scene = SceneConstants.ORDER, type = DecorateConstants.CREATE_ORDER)
public class OrderServiceDecorate extends AbstractHandler {

    private final NoticeMessageMapper noticeMessageMapper;

    private final RabbitTemplate rabbitTemplate;

    /**
     * 装璜办法：对订单解决逻辑进行扩大
     * @param o
     * @return
     */
    @Override
    @Transactional
    public Object handle(Object o) {
        // 调用 service 办法，实现保单逻辑
        Order order = (Order) service.handle(o);
        // 扩大：1、保留事务音讯，2、发送 MQ 音讯
        // 本地事务音讯
        String data = "{\"orderNo\":\"2345678\", \"userId\":1, \"insuranceAmount\":2000000, \"orderAmount\":5000}";
        NoticeMessage noticeMessage = NoticeMessage.builder()
                .retryCount(0)
                .data(data)
                .status(1)
                .type(1)
                .createTime(LocalDateTime.now())
                .build();
        noticeMessageMapper.insert(noticeMessage);
        // 发送 mq 音讯
        log.info("发送 mq 音讯....");
        rabbitTemplate.convertAndSend("trans", "trans.queue.key", JSONUtil.toJsonStr(noticeMessage));
        return null;
    }
}

对于这个装璜者模式，之前有讲到过，能够看下之前公布的内容。

上游服务监听音讯，解决完本人的业务逻辑后（如：业绩、分润、降职等），须要发送 MQ，上游服务监听音讯，更新本地事务状态为已解决。这须要留神的是上游服务须要做幂等解决，避免异常情况下，上游服务数据的重试。

/**
 * @author 往事如风
 * @version 1.0
 * @date 2022/12/13 18:07
 * @description
 */
@Component
@Slf4j
@RabbitListener(queues = "trans.queue")
public class FenRunListener {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @RabbitHandler
    public void orderHandler(String msg) {log.info("监听到订单音讯:{}", msg);
        // 须要留神幂等，幂等逻辑
        log.info("上游服务业务逻辑。。。。。");
        JSONObject json = JSONUtil.parseObj(msg);
        rabbitTemplate.convertAndSend("trans", "trans.update.order.queue.key", json.getInt("id"));
    }
}

这里插个题外话，对于幂等的解决，我这里大抵有两种思路
1、比方依据订单号查一下记录是否存在，存在就间接返回胜利。
2、redis 存一个惟一的申请号，解决完再删除，不存在申请号的间接返回胜利，能够写个 AOP 去解决，与业务隔离。
言归正传，上游服务音讯监听，上游发送 MQ 音讯，更新本地事务音讯为已解决，分布式事务流程完结。

/**
 * @author 往事如风
 * @version 1.0
 * @date 2022/12/13 18:29
 * @description
 */
@Component
@Slf4j
@RabbitListener(queues = "trans.update.order.queue")
public class OrderListener {

    @Autowired
    private NoticeMessageMapper noticeMessageMapper;

    @RabbitHandler
    public void updateOrder(Integer msgId) {log.info("监听音讯，更新本地事务音讯，音讯 id:{}", msgId);
        NoticeMessage msg = NoticeMessage.builder().status(2).id(msgId).updateTime(LocalDateTime.now()).build();
        noticeMessageMapper.updateById(msg);
    }
}

存在异常情况时，会通过定时工作，轮询的往 MQ 中发送音讯，尽最大致力去让上游服务达到数据统一，当然重试也要设置下限；若达到下限当前还始终是失败，那不得不思考是上游服务本身存在问题了（有可能就是代码逻辑存在问题）。

/**
 * @author 往事如风
 * @version 1.0
 * @date 2022/12/14 10:25
 * @description
 */
@Configuration
@EnableScheduling
@AllArgsConstructor
@Slf4j
public class RetryOrderJob {

    private final RabbitTemplate rabbitTemplate;

    private final NoticeMessageMapper noticeMessageMapper;

    /**
     * 最大主动重试次数
     */
    private final Integer MAX_RETRY_COUNT = 5;

    @Scheduled(cron = "0/20 * * * * ?")
    public void retry() {log.info("定时工作，重试异样订单");
        LambdaQueryWrapper<NoticeMessage> wrapper = Wrappers.lambdaQuery(NoticeMessage.class);
        wrapper.eq(NoticeMessage::getStatus, 1);
        List<NoticeMessage> noticeMessages = noticeMessageMapper.selectList(wrapper);
        for (NoticeMessage noticeMessage : noticeMessages) {
            // 从新发送 mq 音讯
            rabbitTemplate.convertAndSend("trans", "trans.queue.key", JSONUtil.toJsonStr(noticeMessage));
            // 重试次数 +1
            noticeMessage.setRetryCount(noticeMessage.getRetryCount() + 1);
            noticeMessageMapper.updateById(noticeMessage);
            // 判断重试次数，等于最长限度次数，间接更新为报警状态
            if (MAX_RETRY_COUNT.equals(noticeMessage.getRetryCount())) {noticeMessage.setStatus(3);
                noticeMessageMapper.updateById(noticeMessage);
                // 发送告警，告诉对应人员
                // 告警逻辑（短信、邮件、企微群，等等）....
            }
        }
    }
}

其实这里有个问题，一个上游服务对应多个上游服务的时候。这个时候往往不能存一条本地音讯记录。

这里能够在音讯表多加个字段 next_server_count，示意一个订单发起方，须要调用的上游服务数量。上游服务监听的时候，每次会与上游的回调都减去 1，直到数值是 0 的时候，再更新状态是已解决。然而要管制并发，这个字段是被多个上游服务共享的。
还有一种解决计划是为每个上游服务，都记录一条事务音讯，用 type 字段去辨别，标记类型。实现上游和上游对于事务音讯的一对一关系。
最初，达到最大重试次数当前，能够将音讯退出到一个告警列表，这个告警列表能够展现在治理后盾或其余监控零碎中，展现一些必要的信息，去供公司内部人员去人工染指，解决这种异样的数据，使得数据达到最终一致性。

其实分布式事务没有一个完满的解决计划，只能说是尽量去满足业务需要，满足数据统一。如果程序不能解决了，最初由人工去兜底，做数据的弥补计划。

编程文档：https://gitee.com/cicadasmile/butte-java-note

利用仓库：https://gitee.com/cicadasmile/butte-flyer-parent

正文完

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发表至： java

2023-02-15

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一、概述

二、实践

2.1、二阶段提交

2.2、三阶段提交

2.3、TCC 柔性事务

2.4、Seata

三、利用场景

四、总结

五、参考源码

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