分布式一致性解决方案要解决哪些问题 数据一致性

用户在京东上下了一个订单发現自己在京东的账户里面有余额,然后使用余额支付支付成功之后,订单状态修改为支付成功然后通知仓库发货。假设订单系统支付系统,仓库系统是三个独立的应用是独立部署的,系统之间通过远程服务调用
  订单的有三个状态:I:初始 P:已支付 W:已出库,订单金額100, 会员帐户余额200
  如果整个流程比较顺利正常情况下,订单的状态会变为I->P->W会员帐户余额100,订单出库  
  但是如果流程不顺利叻?考虑以下几种情况
  1:订单系统调用支付系统支付订单支付成功,但是返回给订单系统数据超时订单还是I(初始状态),但是此时会员帐户余额100,会员肯定会马上找京东骂京东为啥不给老子发货,我都付钱了
  2:订单系统调用支付系统成功状态也已经更新成功,但是通知仓库发货失败这个时候订单是P(已支付)状态,此时会员帐户余额是100,但是仓库不会发货会员也要骂京东。
  3:订单系統调用支付系统成功状态也已经更新成功,然后通知仓库发货仓库告诉订单系统,没有货了这个时候数据状态和第二种情况一样。
  对于问题一我们来分析一下解决方案,能想到的解决方案如下
  1 假设调用支付系统支付订单的时候先不扣钱订单状态更新完成の后,在通知支付系统你扣钱
  如果采用这种设计方案那么在同一时刻,这个用户又支付了另外一笔订单,订单价格200顺利完成了整个订单支付流程,由于当前订单的状态已经变成了支付成功但是实际用户已经没有钱支付了,这笔订单的状态就不一致了即使用户茬同一个时刻没有进行另外的订单支付行为,通知支付系统扣钱这个动作也有可能完不成因为也有可能失败,反而增加了系统的复杂性
  2 订单系统自动发起重试,多重试几次例如三次,直到扣款成功为止
  这个看起来也是不错的考虑,但是和解决方案一样解決不了问题,还会带来新的问题假设订单系统第一次调用支付系统成功,但是没有办法收到应答订单系统又发起调用,完了重复支付,一次订单支付了200
  假设支付系统正在发布,你重试多少次都一样都会失败。这个时候用户在等待你怎么处理? 
  3 在第二種方案的基础上我们先解决订单的重复支付行为,我们需要在支付系统上对订单号进行控制一笔订单如果已经支付成功,不能在进行支付返回重复支付标识。那么订单系统根据返回的标识更新订单状态。
  接下来解决重试问题我们假设应用上重试三次,如果三佽都失败先返回给用户提示支付结果未知。假设这个时候用户重新发起支付订单系统调用支付系统,发现订单已经支付那么继续下媔的流程。如果会员没有发起支付系统定时(一分钟一次)去核对订单状态,如果发现已经被支付则继续后续的流程。  
  这种方案用户体验非常差,告诉用户支付结果未知用户一定会骂你,你丫咋回事情我明明支付了,你告诉我未知假设告诉用户支付失敗,万一实际是成功的咋办你告诉用户支付成功,万一支付失败咋办
  4 第三种方案能够解决订单和支付数据的一致性问题,但是用戶体验非常差当然这种情况比较可能是少数,可以牺牲这一部分的用户体验我们还有没有更好的解决方案,既能照顾用户体验又能夠保证资金的安全性。
  我们再回来看看第一种方案我们先不扣钱,但是有木有办法让这一部分钱不让用户使用对了,我们先把这┅部分钱冻结起来订单系统先调用支付系统成功的时候,支付系统先不扣钱而是先把钱冻结起来,不让用户给其他订单支付然后等訂单系统把订单状态更新为支付成功的时候,再通知支付系统你扣钱吧,这个时候支付系统扣钱完成后续的操作。
  看起来这个方案不错我们仔细在分析一下流程,这个方案还存在什么问题假设订单系统在调用支付系统冻结的时候,支付系统冻结成功但是订单系统超时,这个时候返回给用户告知用户支付失败,如果用户再次支付这笔订单那么由于支付系统进行控制,告诉订单系统冻结成功订单系统更新状态,然后通知支付系统扣钱吧。如果这个时候通知失败木有问题,反正钱都已经是冻结的了用户不能用,我只要萣时扫描订单和支付状态进行扣钱而已。 
  那么如果变态的用户重新拍下来一笔订单,100块钱对新的订单进行支付,这个时候由于先湔那一笔订单的钱被冻结了这个时候用户余额剩余100,冻结100发现可用的余额足够,那就直接在对用户扣钱这个时候余额剩余0,冻结100先前那一笔怎么办,一个办法就是定时扫描发现订单状态是初始的话,就对用户的支付余额进行解冻处理这个时候用户的余额变成100,訂单数据和支付数据又一致了假设原先用户余额只有100,被冻结了用户重新下单,支付的时候就失败了啊的确会发生这一种情况,所鉯要尽可能的保证在第一次订单结果不明确的情况尽早解冻用户余额,比如10秒之内但是不管如何快速,总有数据不一致的时刻这个昰没有办法避免的。

随着公司的访问量增加不但要求对用户的响应速度快,还要求吞吐量的指标向外扩展(即水平伸缩)于是单节点的服务器已经无法满足需求,又随着人员的增多以及项目嘚多职责于是我们谈论最多的话题就是拆分。拆分一般分为水平拆分和垂直拆分这里的拆分并不单指数据库或缓存,主要是一种分而治之的思想和逻辑

  • 水平拆分指由于单一节点无法满足性能需求需要扩展为多节点。每个节点具有一致性的功能所有节点共同处理大规模的请求量。
  • 垂直拆分指按照功能进行拆分秉着“专业的人干专业的事”的原则,把一个复杂的功能拆分多个单一的功能由于每个功能单一使得维护变得更简单,更易于产品的快速迭代上线

然而在拆分后的系统最大的问题就是一致性问题:对于这么多具有单一功能的模块,或者同一功能池中的多个节点如何保证它们的信息、状态一致且有序地工作呢?

即下订单和扣库存如何保持一致如果先下订单,扣库存失败则会超卖;如果下订单失败,扣库存成功那么会导致少卖。

2.同步调用超时 服务化的系统间调用经常会因为网络问题导致系統间调用超时A同步调用系统B超时,系统A可以明确得到超时反馈但是无法确定系统B是否已经完成了功能。

3.异步回调超时 和2案例类似不過这是一个受理模式的场景,使用了异步回调返回处理结构系统A同步调用系统B,B受理后则返回成功受理然后系统B处理后异步通知系统A處理结果。在过程中如果系统A迟迟没有收到B的回调结果,则两个系统的状态是不一致的

4.掉单 在分布式一致性解决方案系统中,两个系統协作处理一个流程如果一个系统中存在一个请求(通常指订单),另一个系统不存在则会导致掉单

5.系统间状态不一致 和4例类似,不同的昰两个系统间都存在请求但是请求的状态不一致

6.缓存和数据库不一致 在大规模和高并发的互联网系统里,由于对响应和吞吐量有这高要求数据库难以抗住读流量,通常会增加一层缓存那么缓存和数据库之间的数据如何保持一致性?是要保持强一致还是弱一致

7.本地缓存节点不一致 一个服务池上的多个节点为了满足较高的性能需求,需要使用本地缓存这样每个节点都有一份缓存数据的复制,如果数据偠更新则被更新时各个节点的更新是有先后顺序的,在更新的瞬间在某个时间窗口内的各个节点的数据是不一致的。

8.缓存数据结构不┅致 某系统需要在缓存中暂存某种类型的数据该数据由多个数据元素组成,其中某个数据元素要从数据库获取如果一部分数据元素获取失败,则由于城乡处理不正确仍然将不完全的数据存入缓存中,在缓存使用者使用时很可能因为数据的不完整性导致异常

解决一致性问题的模式和思路

针对前面抛出的一致性问,会逐个进行分析并提出解决方案最后形成通用的设计模式。
下面先介绍一下几个重要的悝论,后面的解决方案都是基于这些理论的:


具有ACID特性的数据库支持强一致性强一致性代表数据库本身不会出现不一致,每个事物都是原孓的要么失败要么成功,事物间是隔离的互相完全不受影响而且最终状态是持久落盘的。典型关系型数据库代表:MysqlOracle。

CAP理论: C:Consistency一致性在分布式一致性解决方案系统中所有的数据再同一时刻具有同样的值,所有节点在同一时刻读取的数据都是最新的数据


A:Availability可用性,恏的响应性能完全的可用性指的是在任何故障模型下,服务都会在有限的时间内处理完成并进行响应
P:Patition tolerance分区容忍性。尽管网络上的部汾消息丢失但系统仍然可继续工作。
CAP原理证明任何分布式一致性解决方案系统只可同时满足以上两点,无法三者兼顾由于关系型数據库是单点无复制的,因此不具有分区容忍性但是具备一致性和可用性,而分布式一致性解决方案的服务化系统都需要满足分区容忍性那么我们必须在一致性和可用性之间进行权衡。如果 子网络上有消息丢失也就是出现了网络分区,则复制操作可能会被延后如果这時我们的使用放等待复制完成再返回,则可能导致在有限时间内无法返回就失去了可用性;而如果使用方不等待复制完成,而在主分片寫完后直接返回则失去了一致性。

BASE: BASE思想解决了CAP提出的分布式一致性解决方案系统的一致性和可用性不可兼得的问题它满足CAP理论,通過牺牲强一致性获得可用性一般应用于服务化系统的应用层或者大数据处理系统中,通过达到最终一致性来尽量满足业务的绝大多数需求


S:Soft State,软状态状态可以在一段时间内不同步
E:Eventually Consistent,最终一致性在一定的时间内,最终达成一致即可
BASE思想实现的系统由于不保证强一致性,所以系统的处理请求过程中可以存在短暂的不一致在短暂的时间窗口内,请求处于临时状态中系统在进行每步操作时,通过记錄每个临时状态在出现故障时可以从这些中间状态继续处理未完成的请求或退回原始状态,最终达成一致状态

数据的一致性模型可以汾成以下 3 类:
强一致性:数据更新成功后,任意时刻所有副本中的数据都是一致的
弱一致性:数据更新成功后,系统不承诺立即可以读箌最新写入的值也不承诺具体多久之后可以读到。
最终一致:弱一致性的一种形式数据更新成功后,系统不承诺立即可以返回最新写叺的值但是保证最终会返回上一次更新操作的值。

国际开放标准组织OpenGroup定义了DTS(分布式一致性解决方案事务处理模型)模型中包含4个角色:應用程序、事务管理器、资源管理器、通信资源管理器。事务管理器是统管全局的管理者(也称协调者)资源管理器和通信资源管理器是事務的参与者
JEE规范中定义了TX协议和XA协议TX协议定义应用程序与事务管理器之间的接口,XA协议则定义了事务管理器与资源管理器之间的接口在企业级开发中,关系型数据库、JMS服务服务扮演资源管理器角色而EJB容器扮演事务管理器的角色。
下面我们介绍两阶段提交协议、三阶段提交协议以及阿里巴巴提出的TCC它们都是根据DTS这一思想演变而来的。
JEE的XA协议就是根据两阶段提交来保证事务的完整性并实现分布式一致性解决方案服务化的强一致性。
两阶段提交协议分布式一致性解决方案事务分为两个阶段一个是准备阶段,另一个是提交阶段

  • 准备階段:协调者向参与者发起指令,参与者评估自己的状态如果参与者评估指令可以完成,则会写redo或者undo日志(write-ahead log的一种)然后锁定资源,执行操作但并不提交。
  • 提交阶段:如果每个参与者明确返回准备成功则协调者向参与者发起提交指令,参与者提交资源变更的事务释放鎖定的资源;如果任何一个参与者明确返回准备失败,则协调者向参与者发起中止指令参与者取消已经变更的事务,执行undo日志释放锁萣的资源。
    两阶段提交协议在准备阶段锁定资源这是一个重量级的操作,能保证强一致性但是实现起来辅助、成本较高、不够灵活,哽重要的是它有如下致命问题:
  • 阻塞:对于任何一次指令都必须受到明确的响应才会继续进行下一步,否则处于阻塞状态占用的资源被┅直锁定,不会被释放
  • 单点故障:如果协调者宕机,参与者没有协调者指挥则会一直阻塞,尽管可以通过选举新的协调者替代原有的協调者但是如果协调者在发送一个提交指令后宕机,而提交指令仅仅被一个参与者接收并且参与者接收后也宕机,则新上任的协调者無法处理这种情况
  • 脑裂:协调者发送提交指令,有的参与者接收到并执行了事务有的参与者没有接收到事务,多个参与者之间是不一致的
    两阶段提交协议在正常情况下能保证系统的强一致性,但是在遇到上面的问题时都需要人工干预处理因此可用性不够好,这也符匼CAP理论的一致性和可用性不能兼得的原理

三阶段是二阶段的改进版,它通过超时的机制解决了阻塞的问题
三阶段提交协议与两阶段提茭协议主要有两个不同点:

  • 增加一个询问阶段,可以确保尽可能的发现无法执行操作而需要中止的行为但是它并不能发现所有这种行为,只会减少这种情况发生
  • 在准备阶段以后协调者和参与者执行的任务中都增加了超时,一旦超时则协调者和参与者都会继续提交事务,默认为成功这也是根据概率统计超时后默认为成功的正确性最大。

三阶段和两阶段相比具有如上优点,但是一旦发生超时系统仍嘫会发送不一致,只不过这种情况很少见好处是至少不会阻塞和永远锁定资源。
二阶段和三阶段实际上它们能解决案例1中分布式一致性解决方案事务的问题,但是遇到极端情况时系统会产生阻塞或者不一致的问题,需要技术人员解决两阶段及三阶段方案中都包含多個参与者多个阶段实现一个事务,实现辅助性能也是一个很大的问题,因此在高并发系统中,鲜有使用两阶段提交和三阶段提交协议嘚场景


TCC协议将一个任务拆分成Try、Confirm、Cancel三个步骤,正常的流程会先执行try如果执行没有问题,则再执行Confirm如果执行过程中处理问题,则执行逆操作Cancel
TCC业务由一个主业务服务和若干个从业务服务组成,主业务服务发起并完成整个业务活动TCC模式要求从服务提供三个接口:Try、Confirm、Cancel。
  • Try:完成所有业务检查预留必须业务资源。
  • Confirm:真正执行业务不作任何业务检查;只使用Try阶段预留的业务资源;Confirm操作满足幂等性。
  • Cancel:释放Try階段预留的业务资源;Cancel操作满足幂等性

与二阶段和三阶段比较:

位于业务服务层而非资源层。
没有单独的准备阶段Try操作兼备资源操作與准备能力。
Try操作可以灵活选择业务资源的锁定粒度
这种实现方式会造成代码量庞大,耦合性高而且非常有局限性,因为有很多的业務是无法很简单的实现回滚的如果串行的服务很多,回滚的成本实在太高

保证最终一致性的模式:

在服务化系统中,一个功能被拆分荿多个子功能一个流程会有多个系统的服务组合实现,如果使用两阶段提交协议和三阶段提交协议则确实能解决系统间的一致性问题。除了这两个协议的自身问题其实现也比较复杂、成本比较高,最重要的是性能不好相比来看,TCC协议更简单且更容易实现但是TCC协议甴于每个事物都需要执行Try,再执行Confirm略显臃肿。其实现实系统的底线是仅仅需要达到最终一致性,而不需要实现专业的、复杂的一致性協议实现最终一致性有一些非常有效、简单的模式,下面就介绍这些模式及其应用场景

1.查询模式: 服务提供一个查询接口,用来向外蔀输出操作执行的状态使用方可以通过查询接口得知服务操作状态,然后根据不同的状态来做不同的处理


为了实现查询,每个服务操莋都需要有一个唯一的标识也可以使用此次服务操作对应的资源ID,例如:订单号、用户ID
对于案例2-案例5,我们都可以使用查询模式来解決

2.补偿模式: 如果操作处于不正常的状态则我们需要修正操作中有问题的子操作,这可能需要重新执行未完成的子操作通过修复使整個分布式一致性解决方案系统达到一致。


补偿操作根据发起形式分一下集中:
  • 自动恢复:程序根据发生不一致的环境通过继续进行或者囙滚达到一致状态。
  • 通知运营:如果程序无法自动恢复则可以提供运营功能,通过运营手工补偿
  • 技术运营:系统无法自动恢复,又没運营功能那么必须通过技术手段来解决,技术手段包括进行数据变更或者代码变更这是最糟糕的一种场景。

此模式是补偿模式的一个典型案例通常把某类操作从主流程摘除,通过异步的方式进行处理处理后把结果通过通知系统给使用方。
在实践中将要执行的异步操莋封装后持久入库然后通过定时捞取未完成的任务进行补偿操作来实现异步确保模式,只要定时系统健壮则任务最终都会被成功执行。
在案例3若对某个操作迟迟没有收到响应,则通过查询模式、补偿模式和异步确保模式来继续未完成的操作

4.定期校对模式: 系统在没囿达到一致性之前,需要通过补偿操作来达到最终一致性的目的那如何来发现需要补偿的操作呢?就是定期校对


在定期校对的一个关鍵就是分布式一致性解决方案系统中需要有一个自始至终唯一的ID。
全局唯一流水ID可以将一个请求在分布式一致性解决方案系统中的流转路徑聚合这一块的技术可以查阅谷歌的Dapper论文以及相关的开源实现项目,这里不详细展开
在分布式一致性解决方案系统中构建唯一ID、调用鏈等基础设施后,我们很容易对系统间的不一致进行核对通常需要构建第三方的定期核对系统来监控服务之间的健康程度。
到现在为止我们看到通过查询模式、补偿模式、定期核对模式可以解决案例2,3,4,5的所有问题。

5.可靠消息模式: 前面提到的异步确保模式为了让异步操莋的调用方和被调用方充分解耦,也由于专业的消息队列本身具有可伸缩、可分片、可持久等功能我们通常通过消息队列实现异步化。對于消息队列需要保证可靠的消息发送及处理机的幂等性。


当下主流的消息队列都有独立的持久化策略以及消息确认机制来实现可靠的消息发送
要保证可靠的发生消息,那么就需要有重试机制有了重试机制后,消息就一定会重复那么我们需要对重复的消息进行处理。
保证操作的幂等性的常用方法:
  • 使用数据库表的唯一键进行过滤
  • 使用分布式一致性解决方案表对请求进行滤重
  • 使用状态流转的方向性来濾重通常使用数据库的行级锁来实现
  • 根据业务的特点,操作本身就是幂等的

使用缓存来保证一致性的最佳实践:

  • 尽量的使用分布式一致性解决方案缓存,而不要使用本地缓存
  • 写缓存时数据一定要完整如果缓存数据一部分有效,另一部分无效则宁可直查数据库
  • 使用缓存牺牲一致性,为了提高性能数据库与缓存只需要保持弱一致性,而不需要保持强一致性否则违背了使用缓存的初衷
  • 读的顺序是先缓存,后数据库写的顺序要先数据库,后写缓存

这里的的最佳实践能避免案例6,78中的问题

在服务化或者微服务的架构里,传统的整体應用拆分成了多个职责单一的服务服务之间通过某种网络通信协议相互通信,完成特定的功能然而,由于网路通信不稳定我们在设計系统是必须考虑都对网络通信的容错,也就是超时问题的处理
服务与服务之间的交互模式可以分为以下3类:

1.同步调用模式: 服务1调用垺务2,服务1的线程阻塞等待服务2返回处理结果如果服务2一直不返回结果,则服务1一直等待到超时为止


同步调用模式适用于短小操作,洏不适合后端负载较高的场景
在同步调用模式下,对外的接口会提供服务契约契约定义了服务的处理结果会通过返回值返回给使用方,对于返回的状态定义分为两种:

我们将第1种定义称为两状态的同步接口将第2种定义称为三状态的同步接口
1.1 两状态的同步接口
服务接ロ处理必需是成功或者失败的,在这种情况下可能发生两种同步调用超时:
一、发生在使用方调用此同步接口的过程中:
针对这个问题峩们需要服务的使用方使用上面提到的查询模式,异步处理查询结果根据返回的状态做相应操作。但这里还有一个问题如果查询模式嘚返回状态是未知或者说超时,则使用方需要使用同一个请求ID进行重试服务1就必须实现请求处理的幂等性。
二、同步调用超时发送在内蔀服务1调用服务2的过程中:
服务1对外接口只有两种返回状态:成功或者失败也就是对使用方来讲,不允许有中间的处理中状态对于这種服务内部超时的场景,必须使用快速失败的策略:针对超时错误服务快速返回失败,同时在内部调用服务2的冲正接口服务2的冲正接ロ判断之前是否接受到请求,如果接收到请求并做了处理则应该反向的回滚操作,如果之前没有处理请求则忽略。
1.2三状态的同步接口
服务契约规定了三种处理结果:成功、失败和处理中内部服务的调用超时被视为内部暂时的问题,随后可能被修复因此,可能在一萣的时间窗口内告知使用方在处理中随后修复问题并补偿执行,达到最大化请求处理成功的目的来提升用户体验
在这种场景下,我们哽倾向于给用户更好的体验尽最大的努力成果处理用户发来的请求。因此针对服务1调用服务2时超时我们会分返回给用户处理中的状态,随后系统尽最大努力补偿执行出错的部分服务1需要通过服务2的查询接口得到最新的请求处理状态,如果服务2没有明确回复则可以尝試重新发送请求,当然这里需要服务2也实现了操作的幂等性。

2.接口异步调用模式: 服务1请求服务2受理某项任务服务2受理后即可返回给垺务1其受理结果,如果受理成功则服务1继续做其他任务,而服务2异步的处理这项任务直到服务2处理完这项任务后,才反向地通知服务1任务已经完成服务1再做后续处理。

超时解决方案: 2.1、异步调用接口超时


异步调用接口超时发生在使用方调用服务1的受理接口时同两状態同步调用接口超时场景是一样的,解决方案同两状态同步调动接口超时一致
2.2、异步调用内部超时:
这和三状态同步调用内部超时的解決方案一致,不同的是此场景下一旦处理成功则需要异步回调通知使用方。
2.3、异步调用回调超时
回调超时的问题经常出现由于使用方鈳能是公司内部的也可能是外部的,网络环境复杂多变因此,大多数公司都会开发一个通知子系统用来专门处理回调通知。
由于服务1通过回调通知使用方所有服务1需要保证通知一定可送达,如果遇到超时则服务1复杂重新继续补偿,通常会设计一个通知时间按一定间隔递增的策略例如:指数回退,直到通知成功为止通知是否成功以对方的回写状态为准。

3.消息队列异步处理模式: 消息队列异步处理模式利用消息队列作为通信机制在这种交互模式中,服务1只需将某种事件传递给服务2而不需要等待服务2返回结果。在这样的场景下垺务1与服务2充分解耦,且具有消峰的功能

超时解决方案: 3.1消息队列的生产者超时:


对于这种场景,同可靠消息模式
3.2消息队列的消费者超時:
对于消息队列的处理机与消息队列之间的超时或者网络问题通常可以通过消息队列提供的机制来解决。
一般消息队列会提供如下两種方式:
  • (1)自动增长消费的偏移量:在一个消费者从消息服务器中取走消息后消息队列的消息偏移量自动增加,即消息一旦被从消息队列Φ取走则不再存在于服务器中,假如消息处理机对此消息处理失败则也无法从消息服务器中找回。
  • (2)手工提交消费的偏移量:消费者取赱消息后告诉消息服务器已经消费消息消息服务器才会移除消息,如果在没有告诉消息服务器已经消费消息之前则消息仍然存在于消息服务器中,消息处理器下次还可以继续消费消息

如果允许丢消息,则使用第(1)种处理方式但如果我们队消息处理的准确性要求高,则必须采用第(2)种方式
以上三种交互模式普遍应用于服务化架构中,它们之间没有绝对的好坏只需要在特定的场景下做出合适的选择。

以仩列举了导致不一致的具体问题并围绕这些问题,提出一致性原理如ACID、CAP和BASE等;以及两阶段、三阶段和TCC一致性协议总结了实现最终一致性的查询模式、补充模式、异步确保模式、定期校对模式、可靠消息模式和缓存一致性模式等;最后针对服务化系统中同步调用、异步调鼡、消息队列等应用场景分析了超时的场景和解决方案。

PS:本文主要内容来源于《分布式一致性解决方案服务架构》一书之前一直没有佷系统的梳理这方面的知识,此次写文的目的也是为了自己学习巩固这方面的理论知识如果能对大家带来一些帮助那就不甚荣幸。

在这一篇中主要回答目前分布式┅致性解决方案事务问题是怎么解决的行业中有什么解决方案?这些解决方案分别有什么优缺点别人是怎么做的?我们可以怎么来做?

考慮支付重构的时候,自然想到原本属于一个本地事务中的处理现在要跨应用了要怎么处理。拿充值订单举个栗子吧假设:原本订单模塊和账户模块是放在一起的,现在需要做服务拆分拆分成订单服务,账户服务原本收到充值回调后,可以将修改订单状态和增加金币放在一个mysql事务中完成的但是呢,因为服务拆分了就面临着需要协调2个服务才能完成这个事务

所以就带出来,我们今天要分享和讨论的話题是:怎么解决分布式一致性解决方案场景下数据一致性问题暂且用分布式一致性解决方案事务来定义吧。

同样的问题还存在于其他嘚场景:

调用支付服务:先扣送礼用户的金币然后给主播加相应的荔枝

确认第一步成功后,播放特效发聊天室送礼评论等复制代码

发送订单完成的kafka消息

在涉及支付交易等付费接口的时候,数据一致性的问题就显得尤为重要因为都是钱啊

目前分布式一致性解决方案事务昰怎么解决的呢?

问题肯定不是新问题也就是目前已经有相应的解决方案了,那就看一下现在是怎么来解决这类问题的吧

以购买基础商品成功后发送支付订单完成消息为例:假设支付下单购买基础商品,此刻已经收到支付回调订单已经处理成功了,这个时候kafka服务故障消息发送失败;而这个时候处理订单的事务已经提交了,怎么保证订单完成的消息一定能发出去呢

绿色部分,表示流程正常运行的交互过程:

提交成功后开始处理订单逻辑

处理完订单逻辑之后,开始发送kafka消息

消息也发送成功后删除第一步提交的job

黄色部分,表示流程絀现了异常数据可能存在不一致现象。这个时候就需要进行流程恢复

JobController任务控制器定时去redis查询延时任务列表(每个任务都有一个时间戳按时间戳排序过滤)

将任务进行恢复(调用job注册时定义的处理方法)

任务执行成功,表示流程完成;否则下一个定时周期重试

基于redis存储恢複任务可能存在数据丢失风险

架构体系中没有统一的分布式一致性解决方案事务规范,可否将这层逻辑独立为分布式一致性解决方案事務中间件

缺少事务执行策略管理如:控制最大重试次数等

事务执行状态没有记录,追查需要去翻看日志

说解决方案之前我们先了解一丅这些方案的理论依据,有助于帮助我们来理解和实践这些方案

理论依据(讨论的前提)

如果说本地事务是解决单个数据源上的数据操作嘚一致性问题的话那么分布式一致性解决方案事务则是为了解决跨越多个数据源上数据操作的一致性问题。

强一致性、弱一致性、最终┅致性

从客户端角度多进程并发访问时,更新过的数据在不同进程如何获取的不同策略决定了不同的一致性。对于关系型数据库要求更新过的数据能被后续的访问都能看到,这是强一致性如果能容忍后续的部分或者全部访问不到,则是弱一致性如果经过一段时间後要求能访问到更新后的数据,则是最终一致性

从服务端角度如何尽快将更新后的数据分布到整个系统,降低达到最终一致性的时间窗ロ是提高系统的可用度和用户体验非常重要的方面。对于分布式一致性解决方案数据系统:

N — 数据复制的份数

W — 更新数据时需要保证写唍成的节点数

R — 读取数据的时候需要读取的节点数

如果W+R>N写的节点和读的节点重叠,则是强一致性例如对于典型的一主一备同步复制的關系型数据库,N=2,W=2,R=1则不管读的是主库还是备库的数据,都是一致的

如果W+R<=N,则是弱一致性例如对于一主一备异步复制的关系型数据库,N=2,W=1,R=1则如果读的是备库,就可能无法读取主库已经更新过的数据所以是弱一致性。

分布式一致性解决方案环境下(数据分布)要任何时刻保证数据一致性是不可能的只能采取妥协的方案来保证数据最终一致性。这个也就是著名的CAP定理

需要明确的一点是对于一个分布式一致性解决方案系统而言,分区容错性是一个最基本的要求因为 既然是一个分布式一致性解决方案系统,那么分布式一致性解决方案系统Φ的组件必然需要被部署到不同的节点否则也就无所谓分布式一致性解决方案系统了,因此必然出现子网络而对于分布式一致性解决方案系统而言,网 络问题又是一个必定会出现的异常情况因此分区容错性也就成为了一个分布式一致性解决方案系统必然需要面对和解決的问题。因此系统架构师往往需要把精力花在如何根据业务 特点在C(一致性)和A(可用性)之间寻求平衡

BASE是Basically Available(基本可用)、Soft state(软状态)和Eventually consistent(最终一致性)三个短语的缩写。BASE理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果其来源于对大规模互联网系统分布式一致性解决方案实践嘚总结, 是基于CAP定理逐步演化而来的BASE理论的核心思想是:即使无法做到强一致性,但每个应用都可以根据自身业务特点采用适当的方式来使系统达到最终一致性。

BASE理论面向的是大型高可用可扩展的分布式一致性解决方案系统和传统的事物ACID特性是相反的,它完全不同于ACID嘚强一致性模型而是通过牺牲强一致性来获得可用性,并允许数据在一段时间内是不一致的但最终达到一致状态。但同时在实际的汾布式一致性解决方案场景中,不同业务单元和组件对数据一致性的要求是不同的因此在具体的分布式一致性解决方案系统架构设计过程中,ACID特性和BASE理论往往又会结合在一起

不同于ACID的刚性事务,在分布式一致性解决方案场景下基于BASE理论就出现了柔性事务的概念。要想通过柔性事务来达到最终的一致性就需要依赖于一些特性,这些特性在具体的方案中不一定都要满足因为不同的方案要求不一样;但昰都不满足的话,是不可能做柔性事务的

在分布式一致性解决方案事务执行过程中,如果某一个步骤执行出错就需要明确的知道其他幾个操作的处理情况,这就需要其他的服务都能够提供查询接口保证可以通过查询来判断操作的处理情况。

为了保证操作的可查询需偠对于每一个服务的每一次调用都有一个全局唯一的标识,可以是业务单据号(如订单号)、也可以是系统分配的操作流水号(如支付记錄流水号)除此之外,操作的时间信息也要有完整的记录

幂等性,其实是一个数学概念幂等函数,或幂等方法是指可以使用相同參数重复执行,并能获得相同结果的函数



在编程中一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。也就昰说同一个方法,使用同样的参数调用多次产生的业务结果与调用一次产生的业务结果相同。这一个要求其实也比较好理解因为要保证数据的最终一致性,很多解决防范都会有很多重试的操作如果一个方法不保证幂等,那么将无法被重试幂等操作的实现方式有多種,如在系统中缓存所有的请求与处理结果、检测到重复操作后直接返回上一次的处理结果等。

在XA规范中数据库充当RM角色,应用需要充当TM的角色即生成全局的txId,调用XAResource接口把多个本地事务协调为全局统一的分布式一致性解决方案事务。

二阶段提交是XA的标准实现它将汾布式一致性解决方案事务的提交拆分为2个阶段:prepare和commit/rollback。

2PC模型中在prepare阶段需要等待所有参与子事务的反馈,因此可能造成数据库资源锁定时間过长不适合并发高以及子事务生命周长较长的业务场景。两阶段提交这种解决方案属于牺牲了一部分可用性来换取的一致性

saga的提出,最早是为了解决可能会长时间运行的分布式一致性解决方案事务(long-running process)的问题所谓long-running的分布式一致性解决方案事务,是指那些企业业务流程需要跨应用、跨企业来完成某个事务,甚至在事务流程中还需要有手工操作的参与这类事务的完成时间可能以分计,以小时计甚臸可能以天计。这类事务如果按照事务的ACID的要求去设计势必造成系统的可用性大大的降低。试想一个由两台服务器一起参与的事务服務器A发起事务,服务器B参与事务B的事务需要人工参与,所以处理时间可能很长如果按照ACID的原则,要保持事务的隔离性、一致性服务器A中发起的事务中使用到的事务资源将会被锁定,不允许其他应用访问到事务过程中的中间结果直到整个事务被提交或者回滚。这就造荿事务A中的资源被长时间锁定系统的可用性将不可接受。

而saga则是一种基于补偿的消息驱动的用于解决long-running process的一种解决方案。目标是为了在確保系统高可用的前提下尽量确保数据的一致性还是上面的例子,如果用saga来实现那就是这样的流程:服务器A的事务先执行,如果执行順利那么事务A就先行提交;如果提交成功,那么就开始执行事务B如果事务B也执行顺利,则事务B也提交整个事务就算完成。但是如果倳务B执行失败那事务B本身需要回滚,这时因为事务A已经提交所以需要执行一个补偿操作,将已经提交的事务A执行的操作作反操作恢複到未执行前事务A的状态。这样的基于消息驱动的实现思路就是saga。我们可以看出saga是牺牲了数据的强一致性,仅仅实现了最终一致性泹是提高了系统整体的可用性。

TCC 其实就是采用的补偿机制其核心思想是:针对每个操作,都要注册一个与其对应的确认和补偿(撤销)操作TCC模型是把锁的粒度完全交给业务处理。它分为三个阶段:

Try 阶段主要是对业务系统做检测及资源预留

Confirm 阶段主要是对业务系统做确认提茭Try阶段执行成功并开始执行 Confirm阶段时,默认 Confirm阶段是不会出错的即:只要Try成功,Confirm一定成功

Cancel 阶段主要是在业务执行错误,需要回滚的状态丅执行的业务取消预留资源释放。

下面对TCC模式下A账户往B账户汇款100元为例子,对业务的改造进行详细的分析:

汇款服务和收款服务分别需要实现Try-Confirm-Cancel接口,并在业务初始化阶段将其注入到TCC事务管理器中

[汇款服务]Try:检查A账户有效性,即查看A账户的状态是否为“转帐中”或者“冻结”; 检查A账户余额是否充足; 从A账户中扣减100元并将状态置为“转账中”; 预留扣减资源,将从A往B账户转账100元这个事件存入消息或鍺日志中;Confirm:不做任何操作;Cancel: A账户增加100元;从日志或者消息中释放扣减资源。[收款服务]Try:检查B账户账户是否有效;Confirm: 读取日志或者消息B账户增加100元; 从日志或者消息中,释放扣减资源;Cancel:不做任何操作复制代码

由此可以看出,TCC模型对业务的侵入强改造的难度大。

夲地消息表(异步确保)

本地消息表这种实现方式应该是业界使用最多的其核心思想是将分布式一致性解决方案事务拆分成本地事务进荇处理,这种思路是来源于ebay我们可以从下面的流程图中看出其中的一些细节:

消息生产方,需要额外建一个消息表并记录消息发送状態。消息表和业务数据要在一个事务里提交也就是说他们要在一个数据库里面。然后消息会经过MQ发送到消息的消费方如果消息发送失敗,会进行重试发送

消息消费方,需要处理这个消息并完成自己的业务逻辑。此时如果本地事务处理成功表明已经处理成功了,如果处理失败那么就会重试执行。如果是业务上面的失败可以给生产方发送一个业务补偿消息,通知生产方进行回滚等操作

生产方和消费方定时扫描本地消息表,把还没处理完成的消息或者失败的消息再发送一遍如果有靠谱的自动对账补账逻辑,这种方案还是非常实鼡的

事务消息作为一种异步确保型事务, 将两个事务分支通过MQ进行异步解耦事务消息的设计流程同样借鉴了两阶段提交理论,整体交互流程如下图所示:

事务发起方首先发送prepare消息到MQ

在发送prepare消息成功后执行本地事务。

根据本地事务执行结果返回commit或者是rollback

如果消息是rollback,MQ将刪除该prepare消息不进行下发如果是commit消息,MQ将会把这个消息发送给consumer端

如果执行本地事务过程中,执行端挂掉或者超时,MQ将会不停的询问其哃组的其它producer来获取状态

Consumer端的消费成功机制有MQ保证。

有一些第三方的MQ是支持事务消息的比如RocketMQ,但是市面上一些主流的MQ都是不支持事务消息的比如 RabbitMQ 和 Kafka 都不支持。

最大努力通知方案主要也是借助MQ消息系统来进行事务控制这一点与可靠消息最终一致方案一样。看来MQ中间件确實在一个分布式一致性解决方案系统架构中扮演者重要的角色。最大努力通知方案是比较简单的分布式一致性解决方案事务方案它本質上就是通过定期校对,实现数据一致性

最大努力通知方案的实现

业务活动的主动方,在完成业务处理之后向业务活动的被动方发送消息,允许消息丢失

主动方可以设置时间阶梯型通知规则,在通知失败后按规则重复通知直到通知N次后不再通知。

主动方提供校对查詢接口给被动方按需校对查询用于恢复丢失的业务消息。

业务活动的被动方如果正常接收了数据就正常返回响应,并结束事务

如果被动方没有正常接收,根据定时策略向业务活动主动方查询,恢复丢失的业务消息

最大努力通知方案的特点

用到的服务模式:可查询操莋、幂等操作

被动方的处理结果不影响主动方的处理结果;

适用于对业务最终一致性的时间敏感度低的系统;

适合跨企业的系统间的操莋,或者企业内部比较独立的系统间的操作比如银行通知、商户通知等;

分布式一致性解决方案事务服务(Distributed Transaction Service,简称 DTS)是一个分布式一致性解决方案事务框架用来保障在大规模分布式一致性解决方案环境下事务的最终一致性。DTS 从架构上分为 xts-client 和 xts-server 两部分前者是一个嵌入客户端应用的 Jar 包,主要负责事务数据的写入和处理;后者是一个独立的系统主要负责异常事务的恢复。

在 DTS 内部我们将一个分布式一致性解決方案事务的关联方,分为发起方和参与者两类:

发起方: 分布式一致性解决方案事务的发起方负责启动分布式一致性解决方案事务触發创建相应的主事务记录。发起方是分布式一致性解决方案事务的协调者负责调用参与者的服务,并记录相应的事务日志感知整个分咘式一致性解决方案事务状态来决定整个事务是 COMMIT 还是 ROLLBACK。

**参与者:**参与者是分布式一致性解决方案事务中的一个原子单位所有参与者都必須在一阶段接口(Prepare)中标注(Annotation)参与者的标识,它定义了 prepare、commit、rollback3个基本接口业务系统需要实现这3个接口,并保证其业务数据的幂等性也必须保证prepare 中的数据操作能够被提交(COMMIT)或者回滚(ROLLBACK)。从存储结构上DTS 的事务状态数据可以分为主事务记录(Activity)和分支事务记录(Action)两类:

**主事务记录 Activity:**主事务记录是整个分布式一致性解决方案事务的主体,其最核心的数据结构是事务号(TX_ID)和事务状态(STATE)它是在启动分咘式一致性解决方案事务的时候持久化写入数据库的,它的状态决定了这笔分布式一致性解决方案事务的状态

**分支事务记录 Action:**分支事务記录是主事务记录的一个子集,它记录了一个参与者的信息其中包括参与者的 NAME 名称,DTS 通过这个 NAME 来唯一定位一个参与者通过这个分支事務信息,我们就可以对参与者进行提交或者回滚操作

这应该属于我们上面所说的TCC模式。

本地消息表这种实现方式的思路其实是源于ebay,後来通过支付宝等公司的布道在业内广泛使用。其基本的设计思想是将远程分布式一致性解决方案事务拆分成一系列的本地事务如果鈈考虑性能及设计优雅,借助关系型数据库中的表即可实现

举个经典的跨行转账的例子来描述。第一步扣款1W,通过本地事务保证了凭證消息插入到消息表中第二步,通知对方银行账户上加1W了那问题来了,如何通知到对方呢

采用时效性高的MQ,由对方订阅消息并监听有消息时自动触发事件

采用定时轮询扫描的方式,去检查消息表的数据

类似使用本地消息表+消息通知的还有去哪儿,蘑菇街

最大努力通知型如支付宝、微信的支付回调接口方式,不断回调直至成功或直至调用次数衰减至失败状态。

2PC/3PC需要资源管理器(mysql, redis)支持XA协议且整个倳务的执行期间需要锁住事务资源,会降低性能故先排除。

TCC的模式需要事务接口提供try,confirm,cancel三个接口,提高了编程的复杂性需要依赖于业務方来配合提供这样的接口。推行难度大暂时排除。

最大努力通知型应用于异构或者服务平台当中

可以看到ebay的经典模式中,分布式一致性解决方案的事务是通过本地事务+可靠消息,来达到事务的最终一致性的但是出现了事务消息,就把本地事务的工作给涵盖在事务消息当中了所以,接下来要基于事务消息来套我们的应用场景看起是否满足我们对分布式一致性解决方案事务产品的要求。

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