分布式事务(六)之可靠消息最终一致性

消息发送一致性:是指产生消息的业务动作与消息发送的一致。也就是说,如果业务操作成功,那么由这个业务操作所产生的消息一定要成功投递出去(一般是发送到kafka、rocketmq、rabbitmq等消息中间件中),否则就丢消息。
可靠消息最终一致性 发送消息不可靠性 既然提到了可靠消息的最终一致性,那么说明现有的消息发送逻辑存在不可靠性,我们用下面的几种情况来演示消息的不可靠性。

  • 先进行数据库操作,再发送消息:
    public void test1(){ //1 数据库操作 //2 发送MQ消息 }

    这种情况下无法保证数据库操作与发送消息的一致性,因为可能数据库操作成功,发送消息失败
  • 先发送消息,再操作数据库:
    public void test1(){ //1 发送MQ消息 //2 数据库操作 }

    这种情况下无法保证数据库操作与发送消息的一致性,因为可能发送消息成功,数据库操作失败。
  • 在数据库事务中,先发送消息,后操作数据库:
    @Transactional public void test1(){ //1 发送MQ消息 //2 数据库操作 }

    这里使用spring 的@Transactional注解,方法里面的操作都在一个事务中。同样无法保证一致性,因为发送消息成功了,数据库操作失败的情况下,数据库操作是回滚了,但是MQ消息没法进行回滚。
  • 【分布式事务(六)之可靠消息最终一致性】在数据库事务中,先操作数据库,后发送消息:
    @Transactional public void test1(){ //1 数据库操作 //2 发送MQ消息 }

    这种情况下,貌似没有问题,如果发送MQ消息失败,抛出异常,事务一定会回滚(加上了@Transactional注解后,spring方法抛出异常后,会自动进行回滚)。
    这只是一个假象,因为发送MQ消息可能事实上已经成功,如果是响应超时导致的异常。这个时候,数据库操作依然回滚,但是MQ消息实际上已经发送成功,导致不一致。
  • 使用JTA事务管理器:
    前面通过spring的@Transactional注解加在方法上,来开启事务。其实有一个条件没有明确的说出来,就是我们配置的事务管理器是DataSourceTransactionManager。
    事实上,Spring还提供了另外一个分布式事务管理器JtaTransactionManager。这个是使用XA两阶段提交来保证事务的一致性。当然前提是,你的消息中间件是实现了JMS规范中事务消息相关API(回顾前面我们介绍JTA规范时,提到DB、MQ都只是资源管理器RM,对于事务管理器来说,二者是等价的)。
    因此如果你满足了2个条件:1、使用JtaTransactionManager 2、DB、MQ分别实现了JDBC、JMS规范中规定的RM应该实现的两阶段提交的API,就可以保证消息发送的一致性。
    DB作为RM,一般都是支持两阶段提交的。不过,一些MQ中间件并不支持,所以你要找到支持两阶段提交的MQ中间件。另外,JtaTransactionManager只是一个代理,你需要提供一个真实的事务管理器(TM)实现。如前面提到了atomikos公司,就有这样的产品。
    但是笔者依然不建议,这样做。因为XA两阶段提交性能低,我们使用消息中间件就是为了异步解耦,这种情况,虽然保证了一致性,但是响应时间却大大增加,系统可用性降低。
可靠发送消息的解决方案 有两种方法可以实现可靠消息发送:基于MQ的事务消息和本地事务表。
基于MQ的事务消息 以RocketMQ的事务消息为例,如下图所示,消息的可靠发送由发送端 Producer进行保证(消费端无需考虑),可靠发送消息的步骤如下:
  1. 发送一个事务消息,这个时候,RocketMQ将消息状态标记为Prepared,注意此时这条消息消费者是无法消费到的;
  2. 执行业务代码逻辑,可能是一个本地数据库事务操作;
  3. 确认发送消息,这个时候,RocketMQ将消息状态标记为可消费,这个时候消费者,才能真正的保证消费到这条数据。
如果确认消息发送失败了怎么办?RocketMQ会定期扫描消息集群中的事务消息,如果发现了Prepared消息,它会向消息发送端(生产者)确认。RocketMQ会根据发送端设置的策略来决定是回滚还是继续发送确认消息。这样就保证了消息发送与本地事务同时成功或同时失败。
如果消费失败怎么办?阿里提供给我们的解决方法是:人工解决。
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本地事务表 并不是所有的mq都支持事务消息。也就是消息一旦发送到消息队列中,消费者立马就可以消费到。此时可以使用独立消息服务、或者本地事务表。
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可以看到,其实就是将消息先发送到一个我们自己编写的一个"独立消息服务"应用中,刚开始处于prepare状态,业务逻辑处理成功后,确认发送消息,这个时候"独立消息服务"才会真正的把消息发送给消息队列。消费者消费成功后,ack时,除了对消息队列进行ack(图中没有画出),对于独立消息服务也要进行ack,"独立消息服务"一般是把这条消息删除。而定时扫描prepare状态的消息,向消息发送端(生产者)确认的工作也由独立消息服务来完成。
对于"本地事务表",其实和"独立消息服务"的作用类似,只不过"独立消息服务"是需要独立部署的,而"本地事务表"是将"独立消息服务"的功能内嵌到应用中。
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参考文档 柔性事务:可靠消息最终一致性
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