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利用MQ事务消息实现分布式事务

MQ事务消息使用场景

消息队列中的“事务”,主要解决的是消息生产者和消息消费者的数据一致性问题。
拿我们熟悉的电商来举个例子。一般来说,用户在电商 APP 上购物时,先把商品加到购物车里,然后几件商品一起下单,最后支付,完成购物流程,就可以愉快地等待收货了。
这个过程中有一个需要用到消息队列的步骤,订单系统创建订单后,发消息给购物车系统,将已下单的商品从购物车中删除。因为从购物车删除已下单商品这个步骤,并不是用户下单支付这个主要流程中必需的步骤,使用消息队列来异步清理购物车是更加合理的设计。

在这里插入图片描述

对于订单系统来说,它创建订单的过程中实际上执行了 2 个步骤的操作:
1 在订单库中插入一条订单数据,创建订单;
2 发消息给消息队列,消息的内容就是刚刚创建的订单。

购物车系统订阅相应的主题,接收订单创建的消息,然后清理购物车,在购物车中删除订单中的商品。

在分布式系统中,上面提到的这些步骤,任何一个步骤都有可能失败,如果不做任何处理,那就有可能出现订单数据与购物车数据不一致的情况,比如说:
创建了订单,没有清理购物车;
订单没创建成功,购物车里面的商品却被清掉了。

那我们需要解决的问题可以总结为:在上述任意步骤都有可能失败的情况下,还要保证订单库和购物车库这两个库的数据一致性。

对于购物车系统收到订单创建成功消息清理购物车这个操作来说,失败的处理比较简单,只要成功执行购物车清理后再提交消费确认即可,如果失败,由于没有提交消费确认,消息队列会自动重试。

问题的关键点集中在订单系统,创建订单和发送消息这两个步骤要么都操作成功,要么都操作失败,不允许一个成功而另一个失败的情况出现。
这就是事务需要解决的问题。

消息队列是如何实现分布式事务的?

事务消息需要消息队列提供相应的功能才能实现,Kafka 和 RocketMQ 都提供了事务相关功能。

回到订单和购物车这个例子。

在这里插入图片描述
首先,订单系统在消息队列上开启一个事务。然后订单系统给消息服务器发送一个“半消息”,这个半消息不是说消息内容不完整,它包含的内容就是完整的消息内容,半消息和普通消息的唯一区别是,在事务提交之前,对于消费者来说,这个消息是不可见的。

半消息发送成功后,订单系统就可以执行本地事务了,在订单库中创建一条订单记录,并提交订单库的数据库事务。然后根据本地事务的执行结果决定提交或者回滚事务消息。如果订单创建成功,那就提交事务消息,购物车系统就可以消费到这条消息继续后续的流程。如果订单创建失败,那就回滚事务消息,购物车系统就不会收到这条消息。这样就基本实现了“要么都成功,要么都失败”的一致性要求。

这个实现过程中,有一个问题是没有解决的。如果在第四步提交事务消息时失败了怎么办?对于这个问题,Kafka 和 RocketMQ 给出了 2 种不同的解决方案。

Kafka 的解决方案比较简单粗暴,直接抛出异常,让用户自行处理。我们可以在业务代码中反复重试提交,直到提交成功,或者删除之前创建的订单进行补偿。RocketMQ 则给出了另外一种解决方案

RocketMQ 中的分布式事务实现

在 RocketMQ 中的事务实现中,增加了事务反查的机制来解决事务消息提交失败的问题。如果Producer 也就是订单系统,在提交或者回滚事务消息时发生网络异常,RocketMQ的 Broker 没有收到提交或者回滚的请求,Broker 会定期去 Producer 上反查这个事务对应的本地事务的状态,然后根据反查结果决定提交或者回滚这个事务。

为了支撑这个事务反查机制,我们的业务代码需要实现一个反查本地事务状态的接口,告知RocketMQ 本地事务是成功还是失败。

在我们这个例子中,反查本地事务的逻辑也很简单,我们只要根据消息中的订单 ID,在订单库中查询这个订单是否存在即可,如果订单存在则返回成功,否则返回失败。
RocketMQ 会自动根据事务反查的结果提交或者回滚事务消息。

这个反查本地事务的实现,并不依赖消息的发送方,也就是订单服务的某个实例节点上的任何数据。这种情况下,即使是发送事务消息的那个订单服务节点宕机了,RocketMQ 依然可以通过其他订单服务的节点来执行反查,确保事务的完整性。
综合上面讲的通用事务消息的实现和 RocketMQ 的事务反查机制,使用 RocketMQ 事务消息功能实现分布式事务的流程如下图:
在这里插入图片描述

很多人常有问题:为什么不等待订单创建成功再向消息队列发送订单数据呢?这样也不用考虑订单创建失败而发送消息的情况了。

如果先创建订单,当前服务由于不可抗拒因素不能正常工作了,没有给购物车系统发送消息,这种情况加就会出现订单已经创建并且购物车没有清空的情况。
如果是发送半消息这种情况,可以通过定期查询事务的状态然后根据然后具体的业务回滚操作或者重
新发送消息,保证数据的最终一致性。

代码实现和底层代码原理:RocketMQ源码分析 9.3 9.4 9.5

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