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前言
在面過的幾家大廠中,幾乎每輪的面試官(「沒寫錯,幾乎是每輪面試官」)都問了同樣一個問題:你們的系統(tǒng)是分布式的系統(tǒng)嗎?
答:是。
面試官:那么你們分布式的系統(tǒng)是如何解決分布式事務這個問題的呢?也就是如何保證數(shù)據(jù)的一致性。
答:我們的系統(tǒng)中通過 RocketMQ 的事務消息來保證數(shù)據(jù)的最終一致性。
面試官:那你說說它是如何來保證數(shù)據(jù)的最終一致性的?
答:分兩部分來回答,第一部分先回答事務消息的實現(xiàn)流程,第二部分解釋為什么它能保證數(shù)據(jù)的最終一致性。
事務消息的實現(xiàn)流程
事務消息
- 首先服務 A 發(fā)送一個半事務消息(也稱 half 消息)至 MQ 中。為什么要先發(fā)送一個 half 消息呢?這是為了保證服務 A 和 MQ 之間的通信正常,如果無法正常通信,則服務 A 可以直接返回一個異常,也就不用處理后面的邏輯的了。
- 如果 half 消息發(fā)送成功,MQ 收到這個 half 消息后,會返回一個 success 響應給服務 A。
- 服務 A 接收到 MQ 返回的 success 響應后,開始處理本地的業(yè)務邏輯,并提交本地事務。
- 如果服務 A 本地事務提交成功,則會向 MQ 中發(fā)送 commit,表示將 half 消息提交,MQ 就會執(zhí)行第 5 步操作;如果服務 A 本地事務提交失敗,則直接回滾本地事務,并向 MQ 中發(fā)送 rollback,表示將之前的 half 消息進行回滾,MQ 接收到 rollback 消息后,就會將 half 消息刪除。
- 如果 commit,則將 half 消息寫入到磁盤。
- 如果 MQ 長時間沒有接收到 commit 或者 rollback 消息,例如:服務 A 在處理本地業(yè)務時宕機了,或者發(fā)送的 commit、rollback 因為在弱網(wǎng)環(huán)境,數(shù)據(jù)丟失了。那么 MQ 就會在一定時間后嘗試調(diào)用服務 A 提供的一個接口,通過這個接口來判斷 half 消息的狀態(tài)。所以服務 A 提供的接口,需要實現(xiàn)的業(yè)務邏輯是:通過數(shù)據(jù)庫中對應數(shù)據(jù)的狀態(tài)來判斷,之前的 half 消息對應的業(yè)務是否執(zhí)行成功。如果 MQ 從這個接口中得知 half 消息執(zhí)行成功了,那么 MQ 就會將 half 消息持久化到本地磁盤,如果得知沒有執(zhí)行成功,那么就會將 half 消息刪除。
- 服務 B 從 MQ 中消費到對應的消息。
- 服務 B 處理本地業(yè)務邏輯,然后提交本地事務。
如何保證數(shù)據(jù)的最終一致性
實現(xiàn)流程說完了,可能你現(xiàn)在有各種各樣的疑惑?
Q: half 消息是個啥?
A: 它和我們正常發(fā)送的普通消息是一樣的,都是存儲在 MQ 中,唯一不同的是 half 在 MQ 中不會立馬被消費者消費到,除非這個 half 消息被 commit 了。(至于為什么未 commit 的 half 消息無法被消費者讀取到,這是因為在 MQ 內(nèi)部,對于事務消息而言,在 commit 之前,會先放在一個內(nèi)部隊列中,只有 commit 了,才會真正將消息放在消費者能讀取到的 topic 隊列中)
Q: 為什么要先發(fā)送 half 消息?
A: 前面已經(jīng)解釋過了,主要是為了保證服務 A 和 MQ 之間是否能正常通信,如果兩者之間都不能正常通信,后面還玩?zhèn)€錘子,直接返回異常就可以了。
Q: 如果 MQ 接收到了 half 消息,但是在返回 success 響應的時候,因為網(wǎng)絡原因,導致服務 A 沒有接收到 success 響應,這個時候是什么現(xiàn)象?
A: 當服務 A 發(fā)送 half 消息后,它會等待 MQ 給自己返回 success 響應,如果沒有接收到,那么服務 A 也會直接結(jié)束,返回異常,不再執(zhí)行后續(xù)邏輯。不執(zhí)行后續(xù)邏輯,這樣服務 A 也就不會提交 commit 消息給 MQ,MQ 長時間沒接收到 commit 消息,那么它就會主動回調(diào)服務 A 的一個接口,服務 A 通過接口,查詢本地數(shù)據(jù)后,發(fā)現(xiàn)這條消息對應的業(yè)務并沒有正常執(zhí)行,那么就告訴 MQ,這個 half 消息不能 commit,需要 rollback,MQ 知道后,就將 half 消息進行刪除。
Q: 如果服務 A 本地事務執(zhí)行失敗了,怎么辦?
A: 服務 A 本地事務執(zhí)行失敗后,先對自己本地事務進行回滾,然后再向 MQ 發(fā)送 rollback 操作。
Q: 服務 A 本地事務提交成功或失敗后,向 MQ 發(fā)送的 commit 或者 rollback 消息,因為網(wǎng)絡問題丟失了,又該怎么處理?
A: 和上一個問題一樣,MQ 長時間沒有接收到 half 消息的 commit 或者 rollback 消息,MQ 會主動回調(diào)服務 A 的接口,通過這個接口來判斷自己該對這個 half 消息如何處理。
Q: 前面說的全是事務消息的實現(xiàn)流程,這和事務消息如何保證數(shù)據(jù)的最終一致性有什么關(guān)系呢?
A: 有關(guān)系。首先,服務 A 執(zhí)行本地事務并提交和向 MQ 中發(fā)送消息這是兩個寫操作,然后通過 RocketMQ 的事務消息,我們保證了這兩個寫操作要么都執(zhí)行成功,要么都執(zhí)行失敗。然后讓其他系統(tǒng),如服務 B 通過消費 MQ 中的消息,然后再去執(zhí)行自己本地的事務,這樣到最后,服務 A 和服務 B 這兩個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)狀態(tài)是不是達到了一致?這就是最終一致性的含義。
如果要求服務 A 和服務 B 的數(shù)據(jù)狀態(tài),在服務 A 返回給客戶端之間,這兩者就達到一致,這是強一致性,RocketMQ 是沒法保證強一致性的。
目前通過「可靠消息來保證數(shù)據(jù)的最終一致性」是很多大廠都采用的方案,基本都是通過 MQ 和補償機制來保證數(shù)據(jù)的一致性。(所謂的可靠消息,就是消息不丟失,如何保證 MQ 的消息不丟失,下篇文章會寫,這也是面試常考題)
Q: 服務 B 本地事務提交失敗了,怎么辦?
A: 如果服務 B 本地事務提交失敗了,可以進行多次重試,直到成功。如果重試多次后,還是提交失敗,例如此時服務 B 對應的 DB 宕機了,這個時候只要服務 B 不向 MQ 提交本次消息的 offset 即可。如果不提交 offset,那么 MQ 會在一定時間后,繼續(xù)將這條消息推送給服務 B,服務 B 就可以繼續(xù)執(zhí)行本地事務并提交了,直到成功。這樣,依舊是保證了服務 A 和服務 B 數(shù)據(jù)的最終一致性。
代碼實現(xiàn)
使用 RokcetMQ 的事務消息主要涉及到兩個部分:
如何發(fā)送半事務消息,這個可以通過「TransactionMQProducer」 類來實現(xiàn)。
- TransactionMQProducer transactionMQProducer = new TransactionMQProducer("producerGroup");
- TransactionSendResult result = transactionMQProducer.sendMessageInTransaction(msg, null);
- // 通過result來判斷half消息是否發(fā)送成功
- if(result.getSendStatus() == SendStatus.SEND_OK){
- // 成功
- }else{
- // 失敗
- }
在前面我們提到了服務 A 需要提供一個接口,用來供 MQ 回調(diào)服務 A,實際上這個接口就是一個監(jiān)聽器:「TransactionListener」的方法。這是一個接口,提供了兩個方法。
- public interface TransactionListener {
- // 當half消息發(fā)送成功后,我們在這里實現(xiàn)自己的業(yè)務邏輯,然后commit或者rollback 給MQ
- LocalTransactionState executeLocalTransaction(final Message msg, final Object arg);
- // 這個方法就是供MQ回調(diào)的方法,MQ通過回調(diào)該方法來判斷half消息的狀態(tài)
- // 可以看到,這個方法的參數(shù)是MessageExt,也就是half消息的內(nèi)容,如果根據(jù)MessageExt,我們完全能在服務A中判斷之前的業(yè)務是否處理成功
- LocalTransactionState checkLocalTransaction(final MessageExt msg);
- }
實際使用時,我們需要實現(xiàn)該接口,例如:
- public class MyTransactionListener implements TransactionListener {
- @Override
- public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
- try{
- // 處理業(yè)務邏輯
- // ....
- // 業(yè)務邏輯處理成功,commit
- return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
- }catch (Exception e){
- }
- // 業(yè)務處理失敗,rollback
- return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
- }
- @Override
- public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
- return null;
- }
- }
另外,在創(chuàng)建 producer 時,指定我們實現(xiàn)實現(xiàn)的監(jiān)聽器
- TransactionMQProducer transactionMQProducer = new TransactionMQProducer("producerGroup");
- transactionMQProducer.setTransactionListener(new MyTransactionListener());
總結(jié)
分布式事務是大廠面試必問題,而目前大部分公司都是采用可靠消息來保證數(shù)據(jù)的最終一種性,通常會采用 RocketMQ 來實現(xiàn)。如果想去阿里的同學,建議 MQ 這塊,選擇 RocketMQ 多復習一下。
當前題目:RocketMQ事務消息如何保證數(shù)據(jù)的一致性
分享路徑:http://m.jiaoqi3.com/article/coecode.html


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