隨著業(yè)務(wù)的快速發(fā)展、業(yè)務(wù)復(fù)雜度越來越高，傳統(tǒng)單體應(yīng)用逐漸暴露出了一些問題，例如開發(fā)效率低、可維護(hù)性差、架構(gòu)擴(kuò)展性差、部署不靈活、健壯性差等等。而微服務(wù)架構(gòu)是將單個服務(wù)拆分成一系列小服務(wù)，且這些小服務(wù)都擁有獨(dú)立的進(jìn)程，彼此獨(dú)立，很好地解決了傳統(tǒng)單體應(yīng)用的上述問題，但是在微服務(wù)架構(gòu)下如何保證事務(wù)的一致性呢？本文作者將為大家詳細(xì)解答。

1從本地事務(wù)到分布式事務(wù)的演變

什么是事務(wù)？回答這個問題之前，我們先來看一個經(jīng)典的場景：支付寶等交易平臺的轉(zhuǎn)賬。假設(shè)小明需要用支付寶給小紅轉(zhuǎn)賬 100000 元，此時，小明賬號會少 100000 元，而小紅賬號會多 100000 元。如果在轉(zhuǎn)賬過程中系統(tǒng)崩潰了，小明賬號少 100000 元，而小紅賬號金額不變，就會出大問題，因此這個時候我們就需要使用事務(wù)了。

這里，體現(xiàn)了事務(wù)一個很重要的特性：原子性。事實(shí)上，事務(wù)有四個基本特性：原子性、一致性、隔離性、持久性。其中，原子性，即事務(wù)內(nèi)的操作要么全部成功，要么全部失敗，不會在中間的某個環(huán)節(jié)結(jié)束。一致性，即使數(shù)據(jù)庫在一個事務(wù)執(zhí)行之前和執(zhí)行之后，數(shù)據(jù)庫都必須處于一致性狀態(tài)。如果事務(wù)執(zhí)行失敗，那么需要自動回滾到原始狀態(tài)，換句話說，事務(wù)一旦提交，其他事務(wù)查看到的結(jié)果一致，事務(wù)一旦回滾，其他事務(wù)也只能看到回滾前的狀態(tài)。隔離性，即在并發(fā)環(huán)境中，不同的事務(wù)同時修改相同的數(shù)據(jù)時，一個未完成事務(wù)不會影響另外一個未完成事務(wù)。持久性，即事務(wù)一旦提交，其修改的數(shù)據(jù)將永久保存到數(shù)據(jù)庫中，其改變是永久性的。

本地事務(wù)通過 ACID 保證數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性。ACID 是 Atomic（原子性）、Consistency（一致性）、 Isolation（隔離性）和 Durability（持久性）的縮寫 。在實(shí)際開發(fā)過程中，我們或多或少都有使用到本地事務(wù)。例如，MySQL 事務(wù)處理使用到 begin 開始一個事務(wù)，rollback 事務(wù)回滾，commit 事務(wù)確認(rèn)。這里，事務(wù)提交后，通過 redo log 記錄變更，通過 undo log 在失敗時進(jìn)行回滾，保證事務(wù)的原子性。筆者補(bǔ)充下，使用 Java 語言的開發(fā)者都接觸過 Spring。Spring 使用 @Transactional 注解就可以搞定事務(wù)功能。事實(shí)上，Spring 封裝了這些細(xì)節(jié)，在生成相關(guān)的 Bean 的時候，在需要注入相關(guān)的帶有 @Transactional 注解的 bean 時候用代理去注入，在代理中為我們開啟提交 / 回滾事務(wù)。

隨著業(yè)務(wù)的高速發(fā)展，面對海量數(shù)據(jù)，例如，上千萬甚至上億的數(shù)據(jù)，查詢一次所花費(fèi)的時間會變長，甚至?xí)斐蓴?shù)據(jù)庫的單點(diǎn)壓力。因此，我們就要考慮分庫與分表方案了。分庫與分表的目的在于，減小數(shù)據(jù)庫的單庫單表負(fù)擔(dān)，提高查詢性能，縮短查詢時間。這里，我們先來看下單庫拆分的場景。事實(shí)上，分表策略可以歸納為垂直拆分和水平拆分。垂直拆分，把表的字段進(jìn)行拆分，即一張字段比較多的表拆分為多張表，這樣使得行數(shù)據(jù)變小。一方面，可以減少客戶端程序和數(shù)據(jù)庫之間的網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)淖止?jié)數(shù)，因?yàn)樯a(chǎn)環(huán)境共享同一個網(wǎng)絡(luò)帶寬，隨著并發(fā)查詢的增多，有可能造成帶寬瓶頸從而造成阻塞。另一方面，一個數(shù)據(jù)塊能存放更多的數(shù)據(jù)，在查詢時就會減少 I/O 次數(shù)。水平拆分，把表的行進(jìn)行拆分。因?yàn)楸淼男袛?shù)超過幾百萬行時，就會變慢，這時可以把一張的表的數(shù)據(jù)拆成多張表來存放。水平拆分，有許多策略，例如，取模分表，時間維度分表等。這種場景下，雖然我們根據(jù)特定規(guī)則分表了，我們?nèi)匀豢梢允褂帽镜厥聞?wù)。但是，庫內(nèi)分表，僅僅是解決了單表數(shù)據(jù)過大的問題，但并沒有把單表的數(shù)據(jù)分散到不同的物理機(jī)上，因此并不能減輕 MySQL 服務(wù)器的壓力，仍然存在同一個物理機(jī)上的資源競爭和瓶頸，包括 CPU、內(nèi)存、磁盤 IO、網(wǎng)絡(luò)帶寬等。對于分庫拆分的場景，它把一張表的數(shù)據(jù)劃分到不同的數(shù)據(jù)庫，多個數(shù)據(jù)庫的表結(jié)構(gòu)一樣。此時，如果我們根據(jù)一定規(guī)則將我們需要使用事務(wù)的數(shù)據(jù)路由到相同的庫中，可以通過本地事務(wù)保證其強(qiáng)一致性。但是，對于按照業(yè)務(wù)和功能劃分的垂直拆分，它將把業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分別放到不同的數(shù)據(jù)庫中。這里，拆分后的系統(tǒng)就會遇到數(shù)據(jù)的一致性問題，因?yàn)槲覀冃枰ㄟ^事務(wù)保證的數(shù)據(jù)分散在不同的數(shù)據(jù)庫中，而每個數(shù)據(jù)庫只能保證自己的數(shù)據(jù)可以滿足 ACID 保證強(qiáng)一致性，但是在分布式系統(tǒng)中，它們可能部署在不同的服務(wù)器上，只能通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信，因此無法準(zhǔn)確的知道其他數(shù)據(jù)庫中的事務(wù)執(zhí)行情況。

此外，不僅僅在跨庫調(diào)用存在本地事務(wù)無法解決的問題，隨著微服務(wù)的落地中，每個服務(wù)都有自己的數(shù)據(jù)庫，并且數(shù)據(jù)庫是相互獨(dú)立且透明的。那如果服務(wù) A 需要獲取服務(wù) B 的數(shù)據(jù)，就存在跨服務(wù)調(diào)用，如果遇到服務(wù)宕機(jī)，或者網(wǎng)絡(luò)連接異常、同步調(diào)用超時等場景就會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不一致，這個也是一種分布式場景下需要考慮數(shù)據(jù)一致性問題。

總結(jié)一下，當(dāng)業(yè)務(wù)量級擴(kuò)大之后的分庫，以及微服務(wù)落地之后的業(yè)務(wù)服務(wù)化，都會產(chǎn)生分布式數(shù)據(jù)不一致的問題。既然本地事務(wù)無法滿足需求，因此分布式事務(wù)就要登上舞臺。什么是分布式事務(wù)？我們可以簡單地理解，它就是為了保證不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)一致性的事務(wù)解決方案。這里，我們有必要先來了解下 CAP 原則和 BASE 理論。CAP 原則是 Consistency（一致性）、Availablity（可用性）和 Partition-tolerance（分區(qū)容錯性）的縮寫，它是分布式系統(tǒng)中的平衡理論。在分布式系統(tǒng)中，一致性要求所有節(jié)點(diǎn)每次讀操作都能保證獲取到最新數(shù)據(jù)；可用性要求無論任何故障產(chǎn)生后都能保證服務(wù)仍然可用；分區(qū)容錯性要求被分區(qū)的節(jié)點(diǎn)可以正常對外提供服務(wù)。事實(shí)上，任何系統(tǒng)只可同時滿足其中二個，無法三者兼顧。對于分布式系統(tǒng)而言，分區(qū)容錯性是一個最基本的要求。那么，如果選擇了一致性和分區(qū)容錯性，放棄可用性，那么網(wǎng)絡(luò)問題會導(dǎo)致系統(tǒng)不可用。如果選擇可用性和分區(qū)容錯性，放棄一致性，不同的節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)不能及時同步數(shù)據(jù)而導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不一致。

此時，BASE 理論針對一致性和可用性提出了一個方案，BASE 是 Basically Available（基本可用）、Soft-state（軟狀態(tài)）和 Eventually Consistent（最終一致性）的縮寫，它是最終一致性的理論支撐。簡單地理解，在分布式系統(tǒng)中，允許損失部分可用性，并且不同節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)同步的過程存在延時，但是在經(jīng)過一段時間的修復(fù)后，最終能夠達(dá)到數(shù)據(jù)的最終一致性。BASE 強(qiáng)調(diào)的是數(shù)據(jù)的最終一致性。相比于 ACID 而言，BASE 通過允許損失部分一致性來獲得可用性。

現(xiàn)在，業(yè)內(nèi)比較常用的分布式事務(wù)解決方案，包括強(qiáng)一致性的兩階段提交協(xié)議，三階段提交協(xié)議，以及最終一致性的可靠事件模式、補(bǔ)償模式，阿里的 TCC 模式。

2強(qiáng)一致性解決方案

二階段提交協(xié)議

在分布式系統(tǒng)中，每個數(shù)據(jù)庫只能保證自己的數(shù)據(jù)可以滿足 ACID 保證強(qiáng)一致性，但是它們可能部署在不同的服務(wù)器上，只能通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信，因此無法準(zhǔn)確的知道其他數(shù)據(jù)庫中的事務(wù)執(zhí)行情況。因此，為了解決多個節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)調(diào)問題，就需要引入一個協(xié)調(diào)者負(fù)責(zé)控制所有節(jié)點(diǎn)的操作結(jié)果，要么全部成功，要么全部失敗。其中，XA 協(xié)議是一個分布式事務(wù)協(xié)議，它有兩個角色：事務(wù)管理者和資源管理者。這里，我們可以把事務(wù)管理者理解為協(xié)調(diào)者，而資源管理者理解為參與者。

XA 協(xié)議通過二階段提交協(xié)議保證強(qiáng)一致性。

二階段提交協(xié)議，顧名思義，它具有兩個階段：第一階段準(zhǔn)備，第二階段提交。這里，事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）主要負(fù)責(zé)控制所有節(jié)點(diǎn)的操作結(jié)果，包括準(zhǔn)備流程和提交流程。第一階段，事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）向資源管理者（參與者）發(fā)起準(zhǔn)備指令，詢問資源管理者（參與者）預(yù)提交是否成功。如果資源管理者（參與者）可以完成，就會執(zhí)行操作，并不提交，最后給出自己響應(yīng)結(jié)果，是預(yù)提交成功還是預(yù)提交失敗。第二階段，如果全部資源管理者（參與者）都回復(fù)預(yù)提交成功，資源管理者（參與者）正式提交命令。如果其中有一個資源管理者（參與者）回復(fù)預(yù)提交失敗，則事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）向所有的資源管理者（參與者）發(fā)起回滾命令。舉個案例，現(xiàn)在我們有一個事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者），三個資源管理者（參與者），那么這個事務(wù)中我們需要保證這三個參與者在事務(wù)過程中的數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性。首先，事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）發(fā)起準(zhǔn)備指令預(yù)判它們是否已經(jīng)預(yù)提交成功了，如果全部回復(fù)預(yù)提交成功，那么事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）正式發(fā)起提交命令執(zhí)行數(shù)據(jù)的變更。

注意的是，雖然二階段提交協(xié)議為保證強(qiáng)一致性提出了一套解決方案，但是仍然存在一些問題。其一，事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）主要負(fù)責(zé)控制所有節(jié)點(diǎn)的操作結(jié)果，包括準(zhǔn)備流程和提交流程，但是整個流程是同步的，所以事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）必須等待每一個資源管理者（參與者）返回操作結(jié)果后才能進(jìn)行下一步操作。這樣就非常容易造成同步阻塞問題。其二，單點(diǎn)故障也是需要認(rèn)真考慮的問題。事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）和資源管理者（參與者）都可能出現(xiàn)宕機(jī)，如果資源管理者（參與者）出現(xiàn)故障則無法響應(yīng)而一直等待，事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）出現(xiàn)故障則事務(wù)流程就失去了控制者，換句話說，就是整個流程會一直阻塞，甚至極端的情況下，一部分資源管理者（參與者）數(shù)據(jù)執(zhí)行提交，一部分沒有執(zhí)行提交，也會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致性。此時，讀者會提出疑問：這些問題應(yīng)該都是小概率情況，一般是不會產(chǎn)生的？是的，但是對于分布式事務(wù)場景，我們不僅僅需要考慮正常邏輯流程，還需要關(guān)注小概率的異常場景，如果我們對異常場景缺乏處理方案，可能就會出現(xiàn)數(shù)據(jù)的不一致性，那么后期靠人工干預(yù)處理，會是一個成本非常大的任務(wù)，此外，對于交易的核心鏈路也許就不是數(shù)據(jù)問題，而是更加嚴(yán)重的資損問題。

三階段提交協(xié)議

二階段提交協(xié)議諸多問題，因此三階段提交協(xié)議就要登上舞臺了。三階段提交協(xié)議是二階段提交協(xié)議的改良版本，它與二階段提交協(xié)議不同之處在于，引入了超時機(jī)制解決同步阻塞問題，此外加入了預(yù)備階段盡可能提早發(fā)現(xiàn)無法執(zhí)行的資源管理者（參與者）并且終止事務(wù)，如果全部資源管理者（參與者）都可以完成，才發(fā)起第二階段的準(zhǔn)備和第三階段的提交。否則，其中任何一個資源管理者（參與者）回復(fù)執(zhí)行，或者超時等待，那么就終止事務(wù)?？偨Y(jié)一下，三階段提交協(xié)議包括：第一階段預(yù)備，第二階段準(zhǔn)備，第二階段提交。

三階段提交協(xié)議很好的解決了二階段提交協(xié)議帶來的問題，是一個非常有參考意義的解決方案。但是，極小概率的場景下可能會出現(xiàn)數(shù)據(jù)的不一致性。因?yàn)槿A段提交協(xié)議引入了超時機(jī)制，如果出現(xiàn)資源管理者（參與者）超時場景會默認(rèn)提交成功，但是如果其沒有成功執(zhí)行，或者其他資源管理者（參與者）出現(xiàn)回滾，那么就會出現(xiàn)數(shù)據(jù)的不一致性。

3最終一致性解決方案

TCC 模式

二階段提交協(xié)議和三階段提交協(xié)議很好的解決了分布式事務(wù)的問題，但是在極端情況下仍然存在數(shù)據(jù)的不一致性，此外它對系統(tǒng)的開銷會比較大，引入事務(wù)管理者（協(xié)調(diào)者）后，比較容易出現(xiàn)單點(diǎn)瓶頸，以及在業(yè)務(wù)規(guī)模不斷變大的情況下，系統(tǒng)可伸縮性也會存在問題。注意的是，它是同步操作，因此引入事務(wù)后，直到全局事務(wù)結(jié)束才能釋放資源，性能可能是一個很大的問題。因此，在高并發(fā)場景下很少使用。因此，阿里提出了另外一種解決方案：TCC 模式。注意的是，很多讀者把二階段提交等同于二階段提交協(xié)議，這個是一個誤區(qū)，事實(shí)上，TCC 模式也是一種二階段提交。

TCC 模式將一個任務(wù)拆分三個操作：Try、Confirm、Cancel。假如，我們有一個 func() 方法，那么在 TCC 模式中，它就變成了 tryFunc()、confirmFunc()、cancelFunc() 三個方法。

在 TCC 模式中，主業(yè)務(wù)服務(wù)負(fù)責(zé)發(fā)起流程，而從業(yè)務(wù)服務(wù)提供 TCC 模式的 Try、Confirm、Cancel 三個操作。其中，還有一個事務(wù)管理器的角色負(fù)責(zé)控制事務(wù)的一致性。例如，我們現(xiàn)在有三個業(yè)務(wù)服務(wù)：交易服務(wù)，庫存服務(wù)，支付服務(wù)。用戶選商品，下訂單，緊接著選擇支付方式進(jìn)行付款，然后這筆請求，交易服務(wù)會先調(diào)用庫存服務(wù)扣庫存，然后交易服務(wù)再調(diào)用支付服務(wù)進(jìn)行相關(guān)的支付操作，然后支付服務(wù)會請求第三方支付平臺創(chuàng)建交易并扣款，這里，交易服務(wù)就是主業(yè)務(wù)服務(wù)，而庫存服務(wù)和支付服務(wù)是從業(yè)務(wù)服務(wù)。

我們再來梳理下，TCC 模式的流程。第一階段主業(yè)務(wù)服務(wù)調(diào)用全部的從業(yè)務(wù)服務(wù)的 Try 操作，并且事務(wù)管理器記錄操作日志。第二階段，當(dāng)全部從業(yè)務(wù)服務(wù)都成功時，再執(zhí)行 Confirm 操作，否則會執(zhí)行 Cancel 逆操作進(jìn)行回滾。

現(xiàn)在，我們針對 TCC 模式說說大致業(yè)務(wù)上的實(shí)現(xiàn)思路。首先，交易服務(wù)（主業(yè)務(wù)服務(wù)）會向事務(wù)管理器注冊并啟動事務(wù)。其實(shí)，事務(wù)管理器是一個概念上的全局事務(wù)管理機(jī)制，可以是一個內(nèi)嵌于主業(yè)務(wù)服務(wù)的業(yè)務(wù)邏輯，或者抽離出的一個 TCC 框架。事實(shí)上，它會生成全局事務(wù) ID 用于記錄整個事務(wù)鏈路，并且實(shí)現(xiàn)了一套嵌套事務(wù)的處理邏輯。當(dāng)主業(yè)務(wù)服務(wù)調(diào)用全部的從業(yè)務(wù)服務(wù)的 try 操作，事務(wù)管理器利用本地事務(wù)記錄相關(guān)事務(wù)日志，這個案例中，它記錄了調(diào)用庫存服務(wù)的動作記錄，以及調(diào)用支付服務(wù)的動作記錄，并將其狀態(tài)設(shè)置成“預(yù)提交”狀態(tài)。這里，調(diào)用從業(yè)務(wù)服務(wù)的 Try 操作就是核心的業(yè)務(wù)代碼。那么， Try 操作怎么和它相對應(yīng)的 Confirm、Cancel 操作綁定呢？其實(shí)，我們可以編寫配置文件建立綁定關(guān)系，或者通過 Spring 的注解添加 confirm 和 cancel 兩個參數(shù)也是不錯的選擇。當(dāng)全部從業(yè)務(wù)服務(wù)都成功時，由事務(wù)管理器通過 TCC 事務(wù)上下文切面執(zhí)行 Confirm 操作，將其狀態(tài)設(shè)置成“成功”狀態(tài)，否則執(zhí)行 Cancel 操作將其狀態(tài)設(shè)置成“預(yù)提交”狀態(tài)，然后進(jìn)行重試。因此，TCC 模式通過補(bǔ)償?shù)姆绞奖ＷC其最終一致性。

TCC 的實(shí)現(xiàn)框架有很多成熟的開源項(xiàng)目，例如 tcc-transaction 框架。（關(guān)于 tcc-transaction 框架的細(xì)節(jié)，可以閱讀：https://github.com/changmingxie/tcc-transaction）。

tcc-transaction 框架主要涉及 tcc-transaction-core、tcc-transaction-api、tcc-transaction-spring 三個模塊。其中，tcc-transaction-core 是 tcc-transaction 的底層實(shí)現(xiàn)，tcc-transaction-api 是 tcc-transaction 使用的 API，tcc-transaction-spring 是 tcc-transaction 的 Spring 支持。tcc-transaction 將每個業(yè)務(wù)操作抽象成事務(wù)參與者，每個事務(wù)可以包含多個參與者。參與者需要聲明 try / confirm / cancel 三個類型的方法。這里，我們通過 @Compensable 注解標(biāo)記在 try 方法上，并定義相應(yīng)的 confirm / cancel 方法。

// try 方法@Compensable(confirmMethod = 'confirmRecord', cancelMethod = 'cancelRecord', transactionContextEditor = MethodTransactionContextEditor.class)@Transactionalpublic String record(TransactionContext transactionContext, CapitalTradeOrderDto tradeOrderDto) {}// confirm 方法@Transactionalpublic void confirmRecord(TransactionContext transactionContext, CapitalTradeOrderDto tradeOrderDto) {}// cancel 方法@Transactionalpublic void cancelRecord(TransactionContext transactionContext, CapitalTradeOrderDto tradeOrderDto) {}

對于 tcc-transaction 框架的實(shí)現(xiàn)，我們來了解一些核心思路。tcc-transaction 框架通過 @Compensable 切面進(jìn)行攔截，可以透明化對參與者 confirm / cancel 方法調(diào)用，從而實(shí)現(xiàn) TCC 模式。這里，tcc-transaction 有兩個攔截器。

• org.mengyun.tcctransaction.interceptor.CompensableTransactionInterceptor，可補(bǔ)償事務(wù)攔截器。
• org.mengyun.tcctransaction.interceptor.ResourceCoordinatorInterceptor，資源協(xié)調(diào)者攔截器。

這里，需要特別關(guān)注 TransactionContext 事務(wù)上下文，因?yàn)槲覀冃枰h(yuǎn)程調(diào)用服務(wù)的參與者時通過參數(shù)的形式傳遞事務(wù)給遠(yuǎn)程參與者。在 tcc-transaction 中，一個事務(wù)org.mengyun.tcctransaction.Transaction可以有多個參與者org.mengyun.tcctransaction.Participant 參與業(yè)務(wù)活動。其中，事務(wù)編號 TransactionXid 用于唯一標(biāo)識一個事務(wù)，它使用 UUID 算法生成，保證唯一性。當(dāng)參與者進(jìn)行遠(yuǎn)程調(diào)用時，遠(yuǎn)程的分支事務(wù)的事務(wù)編號等于該參與者的事務(wù)編號。通過事務(wù)編號的關(guān)聯(lián) TCC confirm / cancel 方法，使用參與者的事務(wù)編號和遠(yuǎn)程的分支事務(wù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)事務(wù)的提交和回滾。事務(wù)狀態(tài) TransactionStatus 包含 ：嘗試中狀態(tài) TRYING(1)、確認(rèn)中狀態(tài) CONFIRMING(2)、取消中狀態(tài) CANCELLING(3)。此外，事務(wù)類型 TransactionType 包含 ：根事務(wù) ROOT(1)、分支事務(wù) BRANCH(2)。當(dāng)調(diào)用 TransactionManager#begin() 發(fā)起根事務(wù)時，類型為 MethodType.ROOT，并且事務(wù) try 方法被調(diào)用。調(diào)用 TransactionManager#propagationNewBegin() 方法，傳播發(fā)起分支事務(wù)。該方法在調(diào)用方法類型為 MethodType.PROVIDER 并且 事務(wù) try 方法被調(diào)用。調(diào)用 TransactionManager#commit() 方法提交事務(wù)。該方法在事務(wù)處于 confirm / cancel 方法被調(diào)用。類似地，調(diào)用 TransactionManager#rollback() 方法，取消事務(wù)。

此外，對于事務(wù)恢復(fù)機(jī)制，tcc-transaction 框架基于 Quartz 實(shí)現(xiàn)調(diào)度，按照一定頻率對事務(wù)進(jìn)行重試，直到事務(wù)完成或超過最大重試次數(shù)。如果單個事務(wù)超過最大重試次數(shù)時，tcc-transaction 框架不再重試，此時需要手工介入解決。

這里，我們要特別注意操作的冪等性。冪等機(jī)制的核心是保證資源唯一性，例如重復(fù)提交或服務(wù)端的多次重試只會產(chǎn)生一份結(jié)果。支付場景、退款場景，涉及金錢的交易不能出現(xiàn)多次扣款等問題。事實(shí)上，查詢接口用于獲取資源，因?yàn)樗皇遣樵償?shù)據(jù)而不會影響到資源的變化，因此不管調(diào)用多少次接口，資源都不會改變，所以是它是冪等的。而新增接口是非冪等的，因?yàn)檎{(diào)用接口多次，它都將會產(chǎn)生資源的變化。因此，我們需要在出現(xiàn)重復(fù)提交時進(jìn)行冪等處理。那么，如何保證冪等機(jī)制呢？事實(shí)上，我們有很多實(shí)現(xiàn)方案。其中，一種方案就是常見的創(chuàng)建唯一索引。在數(shù)據(jù)庫中針對我們需要約束的資源字段創(chuàng)建唯一索引，可以防止插入重復(fù)的數(shù)據(jù)。但是，遇到分庫分表的情況是，唯一索引也就不那么好使了，此時，我們可以先查詢一次數(shù)據(jù)庫，然后判斷是否約束的資源字段存在重復(fù)，沒有的重復(fù)時再進(jìn)行插入操作。注意的是，為了避免并發(fā)場景，我們可以通過鎖機(jī)制，例如悲觀鎖與樂觀鎖保證數(shù)據(jù)的唯一性。這里，分布式鎖是一種經(jīng)常使用的方案，它通常情況下是一種悲觀鎖的實(shí)現(xiàn)。但是，很多人經(jīng)常把悲觀鎖、樂觀鎖、分布式鎖當(dāng)作冪等機(jī)制的解決方案，這個是不正確的。除此之外，我們還可以引入狀態(tài)機(jī)，通過狀態(tài)機(jī)進(jìn)行狀態(tài)的約束以及狀態(tài)跳轉(zhuǎn)，確保同一個業(yè)務(wù)的流程化執(zhí)行，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)冪等。

補(bǔ)償模式

上節(jié)，我們提到了重試機(jī)制。事實(shí)上，它也是一種最終一致性的解決方案：我們需要通過最大努力不斷重試，保證數(shù)據(jù)庫的操作最終一定可以保證數(shù)據(jù)一致性，如果最終多次重試失敗可以根據(jù)相關(guān)日志并主動通知開發(fā)人員進(jìn)行手工介入。注意的是，被調(diào)用方需要保證其冪等性。重試機(jī)制可以是同步機(jī)制，例如主業(yè)務(wù)服務(wù)調(diào)用超時或者非異常的調(diào)用失敗需要及時重新發(fā)起業(yè)務(wù)調(diào)用。重試機(jī)制可以大致分為固定次數(shù)的重試策略與固定時間的重試策略。除此之外，我們還可以借助消息隊(duì)列和定時任務(wù)機(jī)制。消息隊(duì)列的重試機(jī)制，即消息消費(fèi)失敗則進(jìn)行重新投遞，這樣就可以避免消息沒有被消費(fèi)而被丟棄，例如 RocketMQ 可以默認(rèn)允許每條消息最多重試 16 次，每次重試的間隔時間可以進(jìn)行設(shè)置。定時任務(wù)的重試機(jī)制，我們可以創(chuàng)建一張任務(wù)執(zhí)行表，并增加一個“重試次數(shù)”字段。這種設(shè)計方案中，我們可以在定時調(diào)用時，獲取這個任務(wù)是否是執(zhí)行失敗的狀態(tài)并且沒有超過重試次數(shù)，如果是則進(jìn)行失敗重試。但是，當(dāng)出現(xiàn)執(zhí)行失敗的狀態(tài)并且超過重試次數(shù)時，就說明這個任務(wù)永久失敗了，需要開發(fā)人員進(jìn)行手工介入與排查問題。

除了重試機(jī)制之外，也可以在每次更新的時候進(jìn)行修復(fù)。例如，對于社交互動的點(diǎn)贊數(shù)、收藏數(shù)、評論數(shù)等計數(shù)場景，也許因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)抖動或者相關(guān)服務(wù)不可用，導(dǎo)致某段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)不一致，我們就可以在每次更新的時候進(jìn)行修復(fù)，保證系統(tǒng)經(jīng)過一段較短的時間的自我恢復(fù)和修正，數(shù)據(jù)最終達(dá)到一致。需要注意的是，使用這種解決方案的情況下，如果某條數(shù)據(jù)出現(xiàn)不一致性，但是又沒有再次更新修復(fù)，那么其永遠(yuǎn)都會是異常數(shù)據(jù)。

定時校對也是一種非常重要的解決手段，它采取周期性的進(jìn)行校驗(yàn)操作來保證。關(guān)于定時任務(wù)框架的選型上，業(yè)內(nèi)比較常用的有單機(jī)場景下的 Quartz，以及分布式場景下 Elastic-Job、XXL-JOB、SchedulerX 等分布式定時任務(wù)中間件。關(guān)于定時校對可以分為兩種場景，一種是未完成的定時重試，例如我們利用定時任務(wù)掃描還未完成的調(diào)用任務(wù)，并通過補(bǔ)償機(jī)制來修復(fù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)最終達(dá)到一致。另一種是定時核對，它需要主業(yè)務(wù)服務(wù)提供相關(guān)查詢接口給從業(yè)務(wù)服務(wù)核對查詢，用于恢復(fù)丟失的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在，我們來試想一下電商場景的退款業(yè)務(wù)。在這個退款業(yè)務(wù)中會存在一個退款基礎(chǔ)服務(wù)和自動化退款服務(wù)。此時，自動化退款服務(wù)在退款基礎(chǔ)服務(wù)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)退款能力的增強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)基于多規(guī)則的自動化退款，并且通過消息隊(duì)列接收到退款基礎(chǔ)服務(wù)推送的退款快照信息。但是，由于退款基礎(chǔ)服務(wù)發(fā)送消息丟失或者消息隊(duì)列在多次失敗重試后的主動丟棄，都很有可能造成數(shù)據(jù)的不一致性。因此，我們通過定時從退款基礎(chǔ)服務(wù)查詢核對，恢復(fù)丟失的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)就顯得特別重要了。

可靠事件模式

在分布式系統(tǒng)中，消息隊(duì)列在服務(wù)端的架構(gòu)中的地位非常重要，主要解決異步處理、系統(tǒng)解耦、流量削峰等場景。多個系統(tǒng)之間如果同步通信很容易造成阻塞，同時會將這些系統(tǒng)會耦合在一起。因此，引入了消息隊(duì)列，一方面解決了同步通信機(jī)制造成的阻塞，另一方面通過消息隊(duì)列進(jìn)行業(yè)務(wù)解耦。

可靠事件模式，通過引入可靠的消息隊(duì)列，只要保證當(dāng)前的可靠事件投遞并且消息隊(duì)列確保事件傳遞至少一次，那么訂閱這個事件的消費(fèi)者保證事件能夠在自己的業(yè)務(wù)內(nèi)被消費(fèi)即可。這里，請讀者思考，是否只要引入了消息隊(duì)列就可以解決問題了呢？事實(shí)上，只是引入消息隊(duì)列并不能保證其最終的一致性，因?yàn)榉植际讲渴瓠h(huán)境下都是基于網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信，而網(wǎng)絡(luò)通信過程中，上下游可能因?yàn)楦鞣N原因而導(dǎo)致消息丟失。

其一，主業(yè)務(wù)服務(wù)發(fā)送消息時可能因?yàn)橄㈥?duì)列無法使用而發(fā)生失敗。對于這種情況，我們可以讓主業(yè)務(wù)服務(wù)（生產(chǎn)者）發(fā)送消息，再進(jìn)行業(yè)務(wù)調(diào)用來確保。一般的做法是，主業(yè)務(wù)服務(wù)將要發(fā)送的消息持久化到本地數(shù)據(jù)庫，設(shè)置標(biāo)志狀態(tài)為“待發(fā)送”狀態(tài)，然后把消息發(fā)送給消息隊(duì)列，消息隊(duì)列收到消息后，也把消息持久化到其存儲服務(wù)中，但并不是立即向從業(yè)務(wù)服務(wù)（消費(fèi)者）投遞消息，而是先向主業(yè)務(wù)服務(wù)（生產(chǎn)者）返回消息隊(duì)列的響應(yīng)結(jié)果，然后主業(yè)務(wù)服務(wù)判斷響應(yīng)結(jié)果執(zhí)行之后的業(yè)務(wù)處理。如果響應(yīng)失敗，則放棄之后的業(yè)務(wù)處理，設(shè)置本地的持久化消息標(biāo)志狀態(tài)為“結(jié)束”狀態(tài)。否則，執(zhí)行后續(xù)的業(yè)務(wù)處理，設(shè)置本地的持久化消息標(biāo)志狀態(tài)為“已發(fā)送”狀態(tài)。

此外，消息隊(duì)列發(fā)生消息后，也可能從業(yè)務(wù)服務(wù)（消費(fèi)者）宕機(jī)而無法消費(fèi)。絕大多數(shù)消息中間件對于這種情況，例如 RabbitMQ、RocketMQ 等引入了 ACK 機(jī)制。注意的是，默認(rèn)的情況下，采用自動應(yīng)答，這種方式中消息隊(duì)列會發(fā)送消息后立即從消息隊(duì)列中刪除該消息。所以，為了確保消息的可靠投遞，我們通過手動 ACK 方式，如果從業(yè)務(wù)服務(wù)（消費(fèi)者）因宕機(jī)等原因沒有發(fā)送 ACK，消息隊(duì)列會將消息重新發(fā)送，保證消息的可靠性。從業(yè)務(wù)服務(wù)處理完相關(guān)業(yè)務(wù)后通過手動 ACK 通知消息隊(duì)列，消息隊(duì)列才從消息隊(duì)列中刪除該持久化消息。那么，消息隊(duì)列如果一直重試失敗而無法投遞，就會出現(xiàn)消息主動丟棄的情況，我們需要如何解決呢？聰明的讀者可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，我們在上個步驟中，主業(yè)務(wù)服務(wù)已經(jīng)將要發(fā)送的消息持久化到本地數(shù)據(jù)庫。因此，從業(yè)務(wù)服務(wù)消費(fèi)成功后，它也會向消息隊(duì)列發(fā)送一個通知消息，此時它是一個消息的生產(chǎn)者。主業(yè)務(wù)服務(wù)（消費(fèi)者）接收到消息后，最終把本地的持久化消息標(biāo)志狀態(tài)為“完成”狀態(tài)。說到這里，讀者應(yīng)該可以理解到我們使用“正反向消息機(jī)制”確保了消息隊(duì)列可靠事件投遞。當(dāng)然，補(bǔ)償機(jī)制也是必不可少的。定時任務(wù)會從數(shù)據(jù)庫掃描在一定時間內(nèi)未完成的消息并重新投遞。

注意的是，因?yàn)閺臉I(yè)務(wù)服務(wù)可能收到消息處理超時或者服務(wù)宕機(jī)，以及網(wǎng)絡(luò)等原因?qū)е露㈥?duì)列收不到消息的處理結(jié)果，因此可靠事件投遞并且消息隊(duì)列確保事件傳遞至少一次。這里，從業(yè)務(wù)服務(wù)（消費(fèi)者）需要保證冪等性。如果從業(yè)務(wù)服務(wù)（消費(fèi)者）沒有保證接口的冪等性，將會導(dǎo)致重復(fù)提交等異常場景。此外，我們也可以獨(dú)立消息服務(wù)，將消息服務(wù)獨(dú)立部署，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景共用該消息服務(wù)，降低重復(fù)開發(fā)服務(wù)的成本。

了解了“可靠事件模式”的方法論后，現(xiàn)在我們來看一個真實(shí)的案例來加深理解。首先，當(dāng)用戶發(fā)起退款后，自動化退款服務(wù)會收到一個退款的事件消息，此時，如果這筆退款符合自動化退款策略的話，自動化退款服務(wù)會先寫入本地數(shù)據(jù)庫持久化這筆退款快照，緊接著，發(fā)送一條執(zhí)行退款的消息投遞到給消息隊(duì)列，消息隊(duì)列接受到消息后返回響應(yīng)成功結(jié)果，那么自動化退款服務(wù)就可以執(zhí)行后續(xù)的業(yè)務(wù)邏輯。與此同時，消息隊(duì)列異步地把消息投遞給退款基礎(chǔ)服務(wù)，然后退款基礎(chǔ)服務(wù)執(zhí)行自己業(yè)務(wù)相關(guān)的邏輯，執(zhí)行失敗與否由退款基礎(chǔ)服務(wù)自我保證，如果執(zhí)行成功則發(fā)送一條執(zhí)行退款成功消息投遞到給消息隊(duì)列。最后，定時任務(wù)會從數(shù)據(jù)庫掃描在一定時間內(nèi)未完成的消息并重新投遞。這里，需要注意的是，自動化退款服務(wù)持久化的退款快照可以理解為需要確保投遞成功的消息，由“正反向消息機(jī)制”和“定時任務(wù)”確保其成功投遞。此外，真正的退款出賬邏輯在退款基礎(chǔ)服務(wù)來保證，因此它要保證冪等性，及出賬邏輯的收斂。當(dāng)出現(xiàn)執(zhí)行失敗的狀態(tài)并且超過重試次數(shù)時，就說明這個任務(wù)永久失敗了，需要開發(fā)人員進(jìn)行手工介入與排查問題。

總結(jié)一下，引入了消息隊(duì)列并不能保證可靠事件投遞，換句話說，由于網(wǎng)絡(luò)等各種原因而導(dǎo)致消息丟失不能保證其最終的一致性，因此，我們需要通過“正反向消息機(jī)制”確保了消息隊(duì)列可靠事件投遞，并且使用補(bǔ)償機(jī)制盡可能在一定時間內(nèi)未完成的消息并重新投遞。

4開源項(xiàng)目的分布式事務(wù)實(shí)現(xiàn)解讀

開源項(xiàng)目中對分布式事務(wù)的應(yīng)用有很多值得我們學(xué)習(xí)與借鑒的地方。本節(jié)，我們就來對其實(shí)現(xiàn)進(jìn)行解讀。

RocketMQ

Apache RocketMQ 是阿里開源的一款高性能、高吞吐量的分布式消息中間件。在歷年雙 11 中，RocketMQ 都承擔(dān)了阿里巴巴生產(chǎn)系統(tǒng)全部的消息流轉(zhuǎn)，在核心交易鏈路有著穩(wěn)定和出色的表現(xiàn)，是承載交易峰值的核心基礎(chǔ)產(chǎn)品之一。RocketMQ 同時存在商用版 MQ 可在阿里云上購買，阿里巴巴對于開源版本和商業(yè)版本，主要區(qū)別在于：會開源分布式消息所有核心的特性，而在商業(yè)層面，尤其是云平臺的搭建上面，將運(yùn)維管控、安全授權(quán)、深度培訓(xùn)等納入商業(yè)重中之重。

Apache RocketMQ 4.3 版本正式支持分布式事務(wù)消息。RocketMQ 事務(wù)消息設(shè)計主要解決了生產(chǎn)者端的消息發(fā)送與本地事務(wù)執(zhí)行的原子性問題，換句話說，如果本地事務(wù)執(zhí)行不成功，則不會進(jìn)行 MQ 消息推送。那么，聰明的你可能就會存在疑問：我們可以先執(zhí)行本地事務(wù)，執(zhí)行成功了再發(fā)送 MQ 消息，這樣不就可以保證事務(wù)性的？但是，請你再認(rèn)真的思考下，如果 MQ 消息發(fā)送不成功怎么辦呢？事實(shí)上，RocketMQ 對此提供一個很好的思路和解決方案。RocketMQ 首先會發(fā)送預(yù)執(zhí)行消息到 MQ，并且在發(fā)送預(yù)執(zhí)行消息成功后執(zhí)行本地事務(wù)。緊接著，它根據(jù)本地事務(wù)執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行后續(xù)執(zhí)行邏輯，如果本地事務(wù)執(zhí)行結(jié)果是 commit，那么正式投遞 MQ 消息，如果本地事務(wù)執(zhí)行結(jié)果是 rollback，則 MQ 刪除之前投遞的預(yù)執(zhí)行消息，不進(jìn)行投遞下發(fā)。注意的是，對于異常情況，例如執(zhí)行本地事務(wù)過程中，服務(wù)器宕機(jī)或者超時，RocketMQ 將會不停的詢問其同組的其他生產(chǎn)者端來獲取狀態(tài)。

ServiceComb

ServiceComb 基于華為內(nèi)部的 CSE(Cloud Service Engine) 框架開源而來，它提供了一套包含代碼框架生成，服務(wù)注冊發(fā)現(xiàn)，負(fù)載均衡，服務(wù)可靠性（容錯熔斷，限流降級，調(diào)用鏈追蹤）等功能的微服務(wù)框架。其中，ServiceComb Saga 是一個微服務(wù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)最終一致性解決方案。

Saga 拆分分布式事務(wù)為多個本地事務(wù)，然后由 Saga 引擎負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)。如果整個流程正常結(jié)束，那么業(yè)務(wù)成功完成；如果在這過程中實(shí)現(xiàn)出現(xiàn)部分失敗，那么 Saga 引擎調(diào)用補(bǔ)償操作。Saga 有兩種恢復(fù)的策略 ：向前恢復(fù)和向后恢復(fù)。其中，向前恢復(fù)對失敗的節(jié)點(diǎn)采取最大努力不斷重試，保證數(shù)據(jù)庫的操作最終一定可以保證數(shù)據(jù)一致性，如果最終多次重試失敗可以根據(jù)相關(guān)日志并主動通知開發(fā)人員進(jìn)行手工介入。向后恢復(fù)對之前所有成功的節(jié)點(diǎn)執(zhí)行回滾的事務(wù)操作，這樣保證數(shù)據(jù)達(dá)到一致的效果。

Saga 與 TCC 不同之處在于，Saga 比 TCC 少了一個 Try 操作。因此，Saga 會直接提交到數(shù)據(jù)庫，然后出現(xiàn)失敗的時候，進(jìn)行補(bǔ)償操作。Saga 的設(shè)計可能導(dǎo)致在極端場景下的補(bǔ)償動作比較麻煩，但是對于簡單的業(yè)務(wù)邏輯侵入性更低，更輕量級，并且減少了通信次數(shù)。

ServiceComb Saga 在其理論基礎(chǔ)上進(jìn)行了擴(kuò)展，它包含兩個組件：alpha 和 omega。alpha 充當(dāng)協(xié)調(diào)者，主要負(fù)責(zé)對事務(wù)的事件進(jìn)行持久化存儲以及協(xié)調(diào)子事務(wù)的狀態(tài)，使其得以最終與全局事務(wù)的狀態(tài)保持一致。omega 是微服務(wù)中內(nèi)嵌的一個 agent，負(fù)責(zé)對網(wǎng)絡(luò)請求進(jìn)行攔截并向 alpha 上報事務(wù)事件，并在異常情況下根據(jù) alpha 下發(fā)的指令執(zhí)行相應(yīng)的補(bǔ)償操作。在預(yù)處理階段，alpha 會記錄事務(wù)開始的事件；在后處理階段，alpha 會記錄事務(wù)結(jié)束的事件。因此，每個成功的子事務(wù)都有一一對應(yīng)的開始及結(jié)束事件。在服務(wù)生產(chǎn)方，omega 會攔截請求中事務(wù)相關(guān)的 id 來提取事務(wù)的上下文。在服務(wù)消費(fèi)方，omega 會在請求中注入事務(wù)相關(guān)的 id 來傳遞事務(wù)的上下文。通過服務(wù)提供方和服務(wù)消費(fèi)方的這種協(xié)作處理，子事務(wù)能連接起來形成一個完整的全局事務(wù)。注意的是，Saga 要求相關(guān)的子事務(wù)提供事務(wù)處理方法，并且提供補(bǔ)償函數(shù)。這里，添加 @EnableOmega 的注解來初始化 omega 的配置并與 alpha 建立連接。在全局事務(wù)的起點(diǎn)添加 @SagaStart 的注解，在子事務(wù)添加 @Compensable 的注解指明其對應(yīng)的補(bǔ)償方法。使用案例：https://github.com/apache/servicecomb-saga/tree/master/saga-demo

@EnableOmegapublic class Application{    public static void main(String[] args) {        SpringApplication.run(Application.class, args);    }}  @SagaStart   public void xxx() { }  @Compensable   public void transfer() { }

現(xiàn)在，我們來看一下它的業(yè)務(wù)流程圖，請參見圖 6-17。