微服務(wù)架構(gòu)的數(shù)據(jù)一致性

微服務(wù)架構(gòu)下,，最好的分布式數(shù)據(jù)一致性解決方案就是盡量避免分布式事務(wù),，然而，在很多場景下,，分布式事務(wù)是難以避免的,。在金融、電信領(lǐng)域中,，很多業(yè)務(wù)場景要求數(shù)據(jù)的強一致性,，同時要保證服務(wù)的可擴展性和可靠性。如何保證分布式事務(wù)下的數(shù)據(jù)一致性成為微服務(wù)架構(gòu)的一個重要課題和難點,。

解決方案概覽

在工程領(lǐng)域,，分布式事務(wù)的討論主要聚焦于強一致性和最終一致性的解決方案。常見的分布式事務(wù)有基于XA協(xié)議的兩階段（2PC）提交模式,，以及改良版本的三階段（3PC）提交模式,。Java事務(wù)編程接口（Java Transaction API，JTA）和Java事務(wù)服務(wù)（Java TransactionService,，JTS）正是基于XA協(xié)議的實現(xiàn),。分布式事務(wù)包括事務(wù)管理器TM（Transaction Manager）和一個或多個支持XA協(xié)議的資源管理器RM（Resource Manager）。在微服務(wù)架構(gòu)下,，我們傾向使用最終一致性的方案,。下面將介紹2PC模式、TCC模式,、Saga模式等,。

● 2PC模式，分布式事務(wù)比較典型的解決方案,，但是對于微服務(wù)架構(gòu)而言,，可能這一方案并不適用，主要原因是不同微服務(wù)可能使用的數(shù)據(jù)存儲類型不同,。如果使用的NoSQL不支持事務(wù)的數(shù)據(jù)庫,，那么事務(wù)根本無法實現(xiàn)2PC模式,。此外,，2PC模式本身也存在同步阻塞、單點故障和性能問題,。

● TCC模式,，相比2PC模式，具有更強的靈活性和性能優(yōu)勢，TCC模式本質(zhì)上是基于服務(wù)層的2PC編程模式,，把事務(wù)從數(shù)據(jù)庫層的事務(wù)操作邏輯抽象到業(yè)務(wù)服務(wù)層,，通過服務(wù)層業(yè)務(wù)邏輯實現(xiàn)服務(wù)的補償模式。

● Saga模式,，核心理念是將事務(wù)切分成一組依次執(zhí)行的短事務(wù),，也可以理解成基于業(yè)務(wù)補償邏輯實現(xiàn)分布式下的高性能分布式事務(wù)模式。較之基于單一數(shù)據(jù)庫資源訪問的本地事務(wù),，分布式事務(wù)的應(yīng)用架構(gòu)更為復(fù)雜,。在不同的分布式應(yīng)用架構(gòu)下，實現(xiàn)一個分布式事務(wù)要考慮的問題并不完全一樣,，比如對多資源的協(xié)調(diào),、事務(wù)的跨服務(wù)傳播、業(yè)務(wù)的侵入性,、隔離性等,，實現(xiàn)機制也是復(fù)雜多變的。

● 可靠消息模式的解決方案是使用消息隊列進行系統(tǒng)間的解耦,。

由上游服務(wù)發(fā)起事件,，通過消息隊列傳遞到下游服務(wù)，下游服務(wù)接收到消息后進行事件消費,，最終完成業(yè)務(wù),，達到數(shù)據(jù)一致。為了解決消息隊列及上下游服務(wù)的不可靠性,，通常還會借助額外的事件表和定時器輔助完成數(shù)據(jù)補償,。

兩階段提交模式

2PC（兩階段提交）

2PC是一個非常經(jīng)典的強一致、中心化的通過原子提交來實現(xiàn)分布式事務(wù)一致性管理的協(xié)議,。這里所說的中心化指協(xié)議中有兩類節(jié)點：

中 心 化 協(xié) 調(diào) 者 節(jié) 點 （ Coordinator ） 和 N 個 參 與 者 節(jié) 點（Participant）,。當(dāng)一個事務(wù)跨越多個節(jié)點時，為了保持事務(wù)的ACID特性,，需要協(xié)調(diào)者統(tǒng)一掌控所有節(jié)點（又稱作參與者）的操作結(jié)果,，并最終指示這些節(jié)點是否要把操作結(jié)果進行真正的提交或回滾。

2PC將整個事務(wù)流程分為兩個階段：準(zhǔn)備階段（Prepare Phase）和提交階段（Commit Phase）,。整個事務(wù)過程由事務(wù)管理器和參與者組成,，事務(wù)管理器負(fù)責(zé)決策整個分布式事務(wù)的提交和回滾，事務(wù)參與者負(fù)責(zé)自己本地事務(wù)的提交和回滾,。大部分關(guān)系數(shù)據(jù)庫,，如Oracle、MySQL,，都支持兩階段提交協(xié)議,。下面是計算機數(shù)據(jù)庫進行兩階段提交的說明。

● 準(zhǔn)備階段：事務(wù)管理器為每個參與者準(zhǔn)備（Prepare）消息，每個參與者在本地執(zhí)行事務(wù),，并寫本地的Undo/Redo日志,，此時事務(wù)沒有被提交。（Undo日志記錄修改的數(shù)據(jù),，用于數(shù)據(jù)回滾,；Redo日志記錄修改后的數(shù)據(jù)，用于提交事務(wù)后寫入數(shù)據(jù)文件）,。

● 提交階段：如果事務(wù)管理器收到了參與者執(zhí)行失敗或者超時的消息,，則直接向每個參與者發(fā)送回滾消息；否則,，發(fā)送提交消息,。參與者根據(jù)事務(wù)管理器的消息執(zhí)行提交或者回滾操作，并釋放事務(wù)處理過程中使用的鎖資源,。

2PC的算法思路可以概括為：參與者將操作成敗的結(jié)果通知協(xié)調(diào)者,，再由協(xié)調(diào)者根據(jù)所有參與者的反饋情報決定各參與者是執(zhí)行提交操作還是回滾操作。兩階段提交就是分成兩個階段提交,，第一階段詢問各個事務(wù)數(shù)據(jù)源是否準(zhǔn)備好,，第二階段才真正將數(shù)據(jù)提交給事務(wù)數(shù)據(jù)源。但因為2PC協(xié)議成本比較高,，又有全局鎖的問題,，性能會比較差。現(xiàn)在我們基本上不會采用這種強一致性解決方案,。2PC流程如下圖所示,。

在2PC中，如果兩階段出現(xiàn)協(xié)調(diào)者和參與者都宕機的情況,，則有可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的問題,，同時還存在著諸如同步阻塞、單點問題,、腦裂等問題,，所以研究者們在2PC的基礎(chǔ)上做了改進，提出了3PC,。

3PC（三階段提交）

3PC是2PC的改進版本,，流程如下圖所示。

3PC要解決的最關(guān)鍵問題就是協(xié)調(diào)者和參與者同時宕機的問題,，所以3PC將2PC的第一階段一分為二,，形成了由canCommit、preCommit和Commit 3個階段組成的事務(wù)處理協(xié)議,。

3PC的核心理念是：在詢問時并不鎖定資源,，除非所有參與者都同意了，才開始鎖資源,。一旦參與者無法及時收到來自協(xié)調(diào)者的信息,，它就會默認(rèn)執(zhí)行Commit，而不會一直持有事務(wù)資源并處于阻塞狀態(tài),，但是這種機制也會導(dǎo)致數(shù)據(jù)一致性問題,。3PC在2PC的基礎(chǔ)上做了如下改進：

● 增加了超時機制。

● 在兩階段之間插入了準(zhǔn)備階段,。

TCC補償模式

關(guān)于TCC（Try-Confirm-Cancel）的概念,，最早是由Pat Helland在2007年發(fā)表的一篇名為Lifebeyond Distributed Transactions：anApostate’s Opinion的論文中提出的。在該論文中,，TCC還是以
Tentative-Confirmation-Cancellation命名的,。

TCC的核心思想是：針對每個操作都要注冊一個與其對應(yīng)的確認(rèn)和補償（撤銷）操作。TCC事務(wù)處理流程和2PC類似,，不過2PC通常都在跨庫的DB層面,，而TCC本質(zhì)上就是一個應(yīng)用層面的2PC，需要通過業(yè)務(wù)邏輯來實現(xiàn),。

TCC模式的工作原理

TCC模式的工作原理如下圖所示,。TCC將一個完整的事務(wù)提交分為Try、Confirm,、Cancel 3個操作,。

● Try：預(yù)留業(yè)務(wù)資源/數(shù)據(jù)效驗。

● Confirm：確認(rèn)執(zhí)行真正要執(zhí)行的業(yè)務(wù),，如果所有事務(wù)參與者的Try操作都執(zhí)行成功了,，就會調(diào)用所有事務(wù)參與者的Confirm操作，確認(rèn)資源,。Confirm操作滿足冪等性,，要求具備冪等設(shè)計，Confirm失敗后需要進行重試,。

● Cancel：取消執(zhí)行,，如果有事務(wù)參與者在Try階段執(zhí)行失敗，就調(diào)用所有已成功執(zhí)行Try階段的參與者的Cancel方法,，釋放Try階段占用的資源,。Cancel操作滿足冪等性，Cancel階段的異常和Confirm階段的異常處理方案基本上一致,。

下面是實際模擬用戶下單的一個業(yè)務(wù)場景使用TCC模式的主要流程圖,。TCC第一階段是圖中的粗線條部分，這個階段需要分別執(zhí)行訂單服務(wù)和庫存服務(wù)的Try事務(wù),，預(yù)留必需的業(yè)務(wù)資源,；在第一階段執(zhí)行成功后,，就會進入第二階段的Confirm操作，如果不成功,，則進行Cancel操作,。

TCC的優(yōu)點和缺點

● TCC的優(yōu)點：讓應(yīng)用自己定義數(shù)據(jù)庫操作的粒度，使降低鎖沖突,、提高吞吐量成為可能,。TCC的特點在于業(yè)務(wù)資源檢查與加鎖，一階段進行校驗,，鎖定資源,，如果第一階段都成功，則第二階段對鎖定資源進行交易邏輯,，否則對鎖定資源進行釋放,，這樣就避免了數(shù)據(jù)庫兩階段提交中的鎖沖突和長事務(wù)低性能風(fēng)險。

● TCC的缺點：業(yè)務(wù)邏輯的每個分支都需要實現(xiàn)Try,、Confirm,、Cancel 3個操作，應(yīng)用侵入性較強,，改造成本高,。另外，實現(xiàn)難度較大,，需要按照網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),、系統(tǒng)故障等不同的失敗原因?qū)崿F(xiàn)不同的回滾策略。為了滿足一致性的要求,，Confirm和Cancel接口必須實現(xiàn)冪等,。

TCC的開源解決方案

目前，國內(nèi)的螞蟻金服主要采用TCC模式進行分布式事務(wù)管理,。下面總結(jié)了常用的TCC開源分布式管理框架：

● Seata

● Tcc-transaction

● Hmily

● ByteTCC

● EasyTransaction

Saga長事務(wù)模式

1987年,，普林斯頓大學(xué)的Hector Garcia-Molina和Kenneth Salem發(fā)表了一篇論文：Sagas[3]。這篇論文提出了使用Saga機制作為分布式事 務(wù) 的 替 代 品 ,， 以 解 決 長 時 間 運 行 的 分 布 式 事 務(wù) （ long-LivedTransaction,，LLT）問題，LLT指長時間持有數(shù)據(jù)庫資源的長活事務(wù),。

該論文認(rèn)為業(yè)務(wù)過程經(jīng)常由很多步驟組成,，每一個步驟都涉及一個事務(wù)，如果將這些事務(wù)組成一個分布式事務(wù),，就可以實現(xiàn)總體一致,。然而在長時間運行的分布式事務(wù)中，使用分布式事務(wù)會影響效率和系統(tǒng)的并發(fā)處理能力,，因為在執(zhí)行分布式事務(wù)時會有鎖產(chǎn)生,。Saga通過確保每一個業(yè)務(wù)過程都有修正事務(wù)來減少系統(tǒng)對分布式事務(wù)的依賴,。這種在業(yè)務(wù)流程中執(zhí)行修正事務(wù)的方式最終保證了系統(tǒng)數(shù)據(jù)一致性。

每一個LLT的Saga都由一系列sub-transaction Ti組成,，每個Ti都有對應(yīng)的補償動作Ci,，補償動作用于撤銷Ti造成的結(jié)果。同時Saga定義了兩種恢復(fù)策略：

● 向后恢復(fù)模式（Backward Recovery）,，在這種模式下，每一個內(nèi)部子事務(wù)都有一個對應(yīng)的補償事務(wù),，如果任一子事務(wù)失敗,，則將撤銷之前所有成功的sub-transaction，使整個Saga的執(zhí)行結(jié)果都撤銷,。

● 向前恢復(fù)模式（Forward Recovery）,，這種模式假設(shè)每個子事務(wù)最終都會成功，適用于必須要成功的場景,，執(zhí)行順序如下：T1,，T2，…,，Tj（失?。琓j（重試）,，…,，Tn，其中Tj是發(fā)生錯誤的sub-transaction,，此時執(zhí)行重試邏輯,，在該模式下不需要執(zhí)行補償事務(wù)。

微服務(wù)架構(gòu)大師Chris Richardson在介紹微服務(wù)架構(gòu)與數(shù)據(jù)一致性技術(shù)時,，提出了Saga模式,，將微服務(wù)中的分布式事務(wù)劃分為一組小的事務(wù)，所劃分事務(wù)或者全部提交,，或者全部回滾,。強調(diào)在微服務(wù)中，每個單獨的微服務(wù)都可以確保ACID,，因為每一個微服務(wù)都具備自己的數(shù)據(jù)庫,，但是，Saga模式作為整體并不保證隔離性,，所以需要對異常情況進行補償操作,。

在Saga模式中，為了保障事務(wù)提交和回滾,，應(yīng)使用事務(wù)日志結(jié)尾和消息傳遞的方式,。在發(fā)消息之前,，將消息寫入本地數(shù)據(jù)庫，這就是所謂的事務(wù)日志結(jié)尾,。它的作用是當(dāng)新的日志到來時,，可以直接發(fā)布，這樣就可以強化ACD特性,；同時Saga模式中子模塊之間的消息通信建議采用消息傳遞方式,，因為和HTTP通信協(xié)議相比，消息傳遞方式具備持久性,。

Saga模式的工作原理

在微服務(wù)架構(gòu)下,，Saga存在兩種協(xié)調(diào)模式。

● 編排模式（Choreography）

這種模式在微服務(wù)之間傳遞Saga,，沒有重協(xié)調(diào)器,，每個微服務(wù)都監(jiān)聽其他服務(wù)，并決定采取行動,。這種模式最大的優(yōu)勢就是簡單,，容易理解，參與者之間松散耦合,，對于參與者較少的情況,，適合采用這種模式。下面是使用編排模式的分布式事務(wù)時序圖,，實線表示消息發(fā)布,，虛線表示訂閱。

事件執(zhí)行順序如下：

（1）訂單服務(wù)（Order Service）在Approval_pending狀態(tài)下創(chuàng)建了訂單,，并發(fā)布訂單創(chuàng)建事件,。

（2）庫存服務(wù)（Inventory Service）消費訂單創(chuàng)建事件，在Inventory_pending狀態(tài)下驗證訂單,，訂單出庫,，并創(chuàng)建InventoryCreate Event。

（3）賬戶服務(wù)（Account Service）消費訂單創(chuàng)建事件并進入等待的狀態(tài),。

（4）賬戶服務(wù)消費Inventory Event,，收取費用并發(fā)布AccountEvent。

（ 5 ） 庫 存 服 務(wù) 訂 閱 Account Event 商 品 出 庫 ,， 更 改Inventory_pending狀態(tài)為Accept狀態(tài),。

（6）訂單服務(wù)收到Account Event，訂單狀態(tài)改為Approved狀態(tài),。

（7）如果上述訂單服務(wù)失敗,，那么庫存服務(wù)消費費用收取失敗事件，回滾之前庫存事務(wù)清單,，將狀態(tài)改為拒絕,。

（8）如果上述賬戶服務(wù)失敗,，那么訂單服務(wù)消費費用收取失敗事件，回滾訂單狀態(tài)改為拒絕,。

● 編制模式（Orchestrator）

這種模式需要一個集中的服務(wù)觸發(fā)器,，跟蹤Saga的所有子任務(wù)調(diào)用情況，根據(jù)調(diào)用情況來決定是否采用補償措施,。這種中央?yún)f(xié)調(diào)的方式可以減少每一個微服務(wù)之間的循環(huán)依賴,，集成處理事件決策和邏輯排序，也更容易推理Saga組合,，保證長事務(wù)數(shù)據(jù)的最終一致性,。使用業(yè)務(wù)流程時，可以定義一個控制類,，其唯一職責(zé)是告訴Saga參與者該做什么,。Saga控制使用命令或異步回復(fù)樣式交互與參與者進行通信,。

下面是使用編制模式的分布式事務(wù)時序圖,，實線表示消息request，虛線表示消息reply,。

事件執(zhí)行順序如下：

（1）訂單服務(wù)（Order Service）創(chuàng)建一個訂單和一個訂單控制器：Saga Orchestrator,。

（2）Saga Orchestrator向庫存服務(wù)（Inventory Service）發(fā)送一個創(chuàng)建訂單命令。

（3）庫存服務(wù)回復(fù)庫存出庫命令,。

（4）Saga Orchestrator向賬號服務(wù)（Account Service）發(fā)送一個費用收取命令,。

（5）賬號服務(wù)回復(fù)訂單費用扣除命令。

（6）Saga Orchestrator向訂單服務(wù)發(fā)送一個訂單已批準(zhǔn)命令,。

說明：基于業(yè)務(wù)流程,，Saga編制的每個步驟都包括更新數(shù)據(jù)庫和發(fā)布消息的服務(wù)，例如訂單服務(wù)持久化和創(chuàng)建Saga Orchestrator,，并向第一個Saga參與者發(fā)送消息,。第一個Saga參與者是庫存服務(wù)，通過更新數(shù)據(jù)庫回復(fù)消息,。然后訂單服務(wù)通過更新Saga協(xié)調(diào)器的狀態(tài)向下一個Saga參與者發(fā)送命令,，并處理參與者的命令回復(fù)響應(yīng)，服務(wù)必須使用事務(wù)性的消息傳遞,，以便自動更新數(shù)據(jù)并發(fā)布消息,。

編排模式與編制模式

微服務(wù)中推薦使用編制模式。相比編排模式,，編制模式有下面幾個優(yōu)勢,。

● 編制模式有更簡化的依賴關(guān)系。編排模式中,，服務(wù)之間需要掌握相互依賴關(guān)系,，而且針對不同的異常,，可能還需要采用不同的補償措施，Saga Orchestrator則調(diào)用Saga參與者,，所有參與者之間是不需要了解Orchestrator的實現(xiàn)細(xì)節(jié)的,。

● 每個服務(wù)只需要暴露各自的API供Orchestrator調(diào)用即可，因此每個微服務(wù)之間有較少耦合,，可以降低每個參與者的復(fù)雜度,。

● 可以使用Saga Orchestrator更加方便地增加或減少Saga分布式事務(wù)邏輯，不需要改變每一個參與者的Saga內(nèi)部事務(wù),。同時可以基于Orchestrator進行關(guān)注點分離,，并簡化業(yè)務(wù)，操作更加容易,、方便,。

Saga與ACID

Saga不提供對整體隔離性的保證。一個長事務(wù)劃分為若干本地事務(wù),，在本地事務(wù)提交后,，整個Saga未完成之前，其他服務(wù)可以訪問“未完成”的中間狀態(tài)事務(wù)數(shù)據(jù),；Saga協(xié)調(diào)器實現(xiàn)原子特性,，通過日志實現(xiàn)持久性；通過本地日志與Saga日志保證事務(wù)一致性,。所以Saga模式只支持ACD,，不提供隔離性的保證。

Saga與2PC的區(qū)別

Saga與2PC最主要的區(qū)別在于,，2PC是一個強一致性的分布式事務(wù)模式,，Saga和TCC都通過應(yīng)用服務(wù)層犧牲ACID特性來實現(xiàn)事務(wù)的最終一致性，Saga和TCC可以理解為分布式環(huán)境下通過事務(wù)補償模式的事務(wù)控制模型,，只是Saga和TCC有各自不同的實現(xiàn)策略,。

Saga與TCC的區(qū)別

Saga和TCC最大的區(qū)別在于，Saga沒有預(yù)留資源,，而是直接提交到數(shù)據(jù)庫,，Saga比TCC少了一步Try操作，無論最終事務(wù)成功或失敗,，TCC都需要與事務(wù)參與方交互兩次,。而Saga在事務(wù)成功的情況下只需要與事務(wù)參與方交互一次。如果事務(wù)失敗,，則需要采取補償事務(wù)的方式進行回滾,。

Saga的開源解決方案

Saga為相互獨立、自治的微服務(wù)提供了一種分布式網(wǎng)絡(luò)場景下的數(shù)據(jù)一致性的解決方案。下面是一些Saga模式的開源解決方案,，由于篇幅所限,，這里不再贅述方案的實現(xiàn)細(xì)節(jié)。

● ServiceComb Saga

● Axon Framework

● Eventuate-tram-sagas

可靠消息模式

可靠消息模式主要采用一個可靠的消息中間件作為中介,，事務(wù)的發(fā)起方在完成本地事務(wù)后向可靠的消息中間件發(fā)起消息,，事務(wù)消費方在收到消息后處理消息，該方案強調(diào)的是雙方最終的數(shù)據(jù)一致性,。

如下圖所示,，訂單服務(wù)將消息發(fā)送給訂單服務(wù)隊列，庫存服務(wù)監(jiān)聽訂閱了訂單服務(wù)的消息隊列,，并從消息隊列中消費信息,。由此可以看到，從事務(wù)的發(fā)起方到消息中間件,，再到事務(wù)的消費方,，中間都會通過網(wǎng)絡(luò)，由于網(wǎng)絡(luò)的不可靠性,，導(dǎo)致分布式事務(wù)的數(shù)據(jù)不一致性,。

基于這種網(wǎng)絡(luò)的不可靠性，依靠本地消息表和可靠消息隊列的模式可以解決分布式事務(wù)的不一致性,。而這種模式,，對業(yè)務(wù)的侵入性相對較小,，在實現(xiàn)復(fù)雜度上也比較可控,，國內(nèi)很多互聯(lián)網(wǎng)公司都采用了可靠消息模式來解決分布式事務(wù)的一致性問題。而這一方案的提出和思路來源于Ebay,，之后這種模式在業(yè)內(nèi)被廣泛使用,。這種分布式事務(wù)模式的本質(zhì)是本地事務(wù)+可靠消息，以達到最終事務(wù)的一致性,。我們來看可靠消息模式的具體實現(xiàn)原理,，如下圖所示。

可靠消息模式的思想是：事務(wù)的發(fā)起方需要額外創(chuàng)建一個本地消息表,，將本地消息表和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)放在同一個事務(wù)中提交執(zhí)行,。也就是說，二者要么同時成功,，要么同時失敗,。例如，將訂單創(chuàng)建事務(wù)和庫存驗證及庫存出庫事件消息日志放入同一個事務(wù)中,，下面是偽代碼舉例：

從上述偽代碼可知,，本地數(shù)據(jù)庫與庫存出庫事務(wù)處于同一事務(wù)中，二者的綁定操作具備了原子性，工作時序如下：

（1）本地事務(wù)提交后,，可以使用觸發(fā)的方式對本地消息表進行查詢和消息推送,，或者使用定時器的方式輪詢本地消息表進行消息推送。

（2）消費者的消息可以使用可靠的消息中間件機制,，例如RabbitMQ中的ACK（消息確認(rèn)機制）保證消費者可以一定消費到消息,；

又如庫存服務(wù)在接收到消息并且完成消息業(yè)務(wù)處理后，回復(fù)ACK,，說明此時庫存服務(wù)已經(jīng)正確同步數(shù)據(jù),；如果庫存服務(wù)沒有回復(fù)ACK，則消息中間件在沒收到ACK消息時,，將保留消息,，并重復(fù)投遞此消息。

（3）當(dāng)消息中間件反饋消費成功后,，庫存服務(wù)可以回調(diào)一個訂單服務(wù)的確認(rèn)API,，這時訂單服務(wù)可以從本地事務(wù)表中刪除對應(yīng)的消息隊列。

（4）在訂單服務(wù)中,，如果定時任務(wù)重復(fù)把本地事務(wù)表中的消息發(fā)到庫存服務(wù),，則需要消息消費方（庫存服務(wù)）提供消息的冪等性支持。

冪等性

簡單來說,，冪等性的概念就是：除了錯誤或者過期的請求（換言之就是成功的請求）,，無論多次調(diào)用還是單次調(diào)用，最終得到的效果都是一致的,。通俗來說,，只要有一次調(diào)用成功，再采用相同的請求參數(shù),，無論調(diào)用多少次（重復(fù)提交）,，都應(yīng)該返回成功。

例如庫存服務(wù)對外提供服務(wù)接口,，必須承諾實現(xiàn)接口的冪等性,，這一點在分布式系統(tǒng)中極其重要。

● 對于HTTP調(diào)用,，承諾冪等性可以避免表單或者請求操作重復(fù)提交,，造成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)重復(fù)。

● 對于異步消息調(diào)用,，承諾冪等性通過對消息去重處理也是為了避免重復(fù)消費造成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)重復(fù),。

下面是幾種常用的冪等性處理設(shè)計方案。

● 數(shù)據(jù)庫表設(shè)計對邏輯上唯一的業(yè)務(wù)鍵唯一索引,，這是在數(shù)據(jù)庫層面做最后的保障,。

● 業(yè)務(wù)邏輯上的防重,，例如創(chuàng)建訂單的接口，首先通過訂單號查詢庫表中是否已經(jīng)存在對應(yīng)的訂單,，如果存在,，則不做處理，直接返回成功,。

補償方案

在可靠消息事務(wù)方案中,，事務(wù)發(fā)起方需要確保消息發(fā)送到消息隊列中，而消息隊列成為系統(tǒng)的瓶頸,。當(dāng)消息隊列異常,，或者消息消費失敗導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致時，需要采取補償措施,，而常用的補償方案由消息消費方負(fù)責(zé),。之所以使用消費方補償模式有下面兩個主要理由：

● 一般來說，數(shù)據(jù)不一致大概率發(fā)生在消息消費異常場景,，如果由消息發(fā)送方補償錯誤,，往往無法解決消費異常問題；同時一個消息可能存在多個消費方,，如果消息補償模塊在所有上游服務(wù)中編寫,，可能無法滿足所有消費方的異常補償場景。

● 當(dāng)消費方出現(xiàn)問題時,，需要定位事務(wù)發(fā)起方,，然后才能通過上游來補償，這種方式會增加處理生產(chǎn)問題的復(fù)雜度,。

異步消息交互時,，采取的補償措施通常統(tǒng)一由消息消費方實現(xiàn)，這種方式將類似本地事件表的方式,，在消息消費失敗后,，將失敗消息寫入本地數(shù)據(jù)庫,，然后啟動定時任務(wù)進行重試,，當(dāng)達到重試上限時，進行預(yù)警和人工干預(yù),。

RabbitMQ可靠消息傳輸實踐

在眾多消息隊列中,，RabbitMQ最重要的特性就是將消息的可靠性作為傳輸消息考慮的第一要素。目前,，RabbitMQ已經(jīng)成為金融行業(yè)中消息隊列的標(biāo)配,。我們將通過RabbitMQ的幾個關(guān)鍵因素講解RabbitMQ如何保證消息的可靠傳輸。RabbitMQ流程如下圖所示,。

確認(rèn)機制

網(wǎng)絡(luò)異常,、機器異常、程序異常等多種情況都可能導(dǎo)致業(yè)務(wù)丟失消息。對消息進行確認(rèn)可以解決消息的丟失問題,，確認(rèn)成功意味著消息已被驗證并被正確處理,。確認(rèn)機制能用在兩個方向：允許消費者告訴服務(wù)器（Broker）已經(jīng)收到了消息，也允許服務(wù)器告訴生產(chǎn)者接收到了消息,。前者就是我們常說的消費者ACK,，后者就是我們常說的生產(chǎn)者Confirm。

RabbitMQ使用生產(chǎn)者消息確認(rèn),、消費者消息確認(rèn)機制來提供可靠交付功能,。

● 生產(chǎn)者消息確認(rèn)：生產(chǎn)者向RabbitMQ發(fā)送消息后，等待它回復(fù)確認(rèn)成功,；否則生產(chǎn)者向RabbitMQ重發(fā)該消息,。此過程可以異步進行，生產(chǎn)者持續(xù)發(fā)送消息,，RabbitMQ將消息批量處理后再回復(fù)確認(rèn),；生產(chǎn)者通過識別確認(rèn)返回中的ID來確定哪些消息被成功處理。開啟生產(chǎn)者消息確認(rèn)機制：

● 消費者消息確認(rèn)：RabbitMQ向消費者投遞消息后,，等待消費者回復(fù)確認(rèn)成功,；否則RabbitMQ重新向消費者投遞該消息。該過程同樣可以異步處理,，RabbitMQ持續(xù)投遞消息,，消費者批量處理完后回復(fù)確認(rèn)?？梢钥闯?，RabbitMQ/AMQP提供的是“至少一次交付”（at-least-once delivery）的策略，異常情況下消息會被重復(fù)投遞或消費,。開啟消費者消息確認(rèn)機制：

持久化機制

設(shè)置交換機,、隊列和消息都為持久化，它可以在服務(wù)器重啟時保證消息不丟失信息,，集群節(jié)點提供冗余能力,，對解決Broker的單點故障至關(guān)重要。在RabbitMQ集群中,，所有的定義都可以被冗余處理,，例如交換器和綁定關(guān)系等，而隊列只存在于一個節(jié)點上,。對于隊列而言,，可以通過配置把隊列鏡像到多個節(jié)點上。

● 交換機的持久化（通過查看源碼易知,，默認(rèn)是支持持久化的）,，代碼如下：

● 隊列的持久化（通過查看源碼易知,，默認(rèn)是支持持久化的），代碼如下：

● 消 息 的 持 久 化 ,。 當(dāng) 我 們 使 用 RabbitTemplate 調(diào) 用convertAndSend（String exchange,，String routingKey，final Object object）方法時,，默認(rèn)是持久化模式,。

生產(chǎn)者

當(dāng)使用確認(rèn)機制時，生產(chǎn)者從連接或者Channel故障中恢復(fù)過來,，會重發(fā)沒有被Broker確認(rèn)簽收的消息,。如此一來，消息就可能被重復(fù)發(fā)送,，可能是由于網(wǎng)絡(luò)故障等原因,，Broker發(fā)送了確認(rèn)，但是生產(chǎn)者沒有收到而已,?；蛘呦⒏揪蜎]有發(fā)送到Broker。正因為生產(chǎn)者為了可靠性可能會重發(fā)消息,，所以在消費者消費消息處理業(yè)務(wù)時,，還需要去重，或者對接收的消息做冪等處理（推薦冪等處理）,。生產(chǎn)者增加確認(rèn)機制非常簡單,，Channel開啟Confirm模式，然后增加監(jiān)聽即可,。

說 明 ： RabbitMQ 還 有 事 務(wù) 機 制 （ txSelect ,、 txCommit 、txRollback）,，也能保障消息的發(fā)送,。不過事務(wù)機制是“同步阻塞”的，所以不推薦使用,。而Confirm模式是“異步”機制,。通過事務(wù)機制與Confirm模式的TPS性能對比，我們可以很明顯地看到,，事務(wù)機制是性能最差的,。

RabbitMQ支持的4種交換器類型中，只有fanout模式不存在路由不到隊列的情況,。因為它會自動路由到所有隊列中，跟綁定Key沒有任何關(guān)系,。所以,，在滿足業(yè)務(wù)的前提下,，筆者建議，盡可能使用fanout模式的類型交換器,。

DLX（Dead Letter Exchange,，死信郵箱或死信交換機）就是一個普通的交換機，與一般的交換機沒有任何區(qū)別,。當(dāng)消息在一個隊列中變成死信時,，通過這個交換機將死信發(fā)送到死信隊列中。

我們可以通過DLX來解決這個問題,，假設(shè)一些消息沒有被消費,，那么它就會被轉(zhuǎn)移到綁定的DLX上。對于這類消息,，我們消費并處理死信隊列即可,。

消費者

只有消費者確認(rèn)的消息，RabbitMQ才會刪除它,，不確認(rèn)就不會被刪除,。所以，在消費端,，建議關(guān)閉自動確認(rèn)機制,。應(yīng)該在收到消息、處理完業(yè)務(wù)后,，手動確認(rèn)消息,。消費者手動確認(rèn)消息的實現(xiàn)代碼如下：

注意上面方法中void basicAck（long deliveryTag，booleanmultiple）的第二個參數(shù)multiple,。要說明這個參數(shù)的含義,，首先需要清楚“deliveryTag”概念，即投遞消息的唯一標(biāo)識符,，它是一個“單調(diào)遞增”的Long型正整數(shù),。假設(shè)此次basicAck的tag為123456，如果 multiple=false ,， 則 表 示 只 確 認(rèn) 簽 收 這 一 條 消 息 ,。 如 果multiple=true，則表示確認(rèn)簽收tag小于或等于123456的所有消息,。

小結(jié)

在微服務(wù)架構(gòu)下,，我們強調(diào)要根據(jù)微服務(wù)的數(shù)據(jù)類型和業(yè)務(wù)場景選擇合適的后端數(shù)據(jù)存儲類型。對于微服務(wù)架構(gòu)下分布式應(yīng)用中的數(shù)據(jù)一致性管理,，不推薦使用分布式事務(wù),，微服務(wù)數(shù)據(jù)架構(gòu)通過放棄分布式網(wǎng)絡(luò)的強一致性，來提升微服務(wù)之間的交互性能,。另外,，在微服務(wù)數(shù)據(jù)架構(gòu)中,，我們介紹了常見的TCC、Saga,、可靠消息模式,，可以作為保證數(shù)據(jù)之間最終一致性的解決方案。