数据不会无缘无故丢失，也不会莫名其妙增加

一、概述

1、曾几何时，知了在一家小公司做项目的时候，都是一个服务打天下，所以涉及到数据一致性的问题，都是直接用本地事务处理。

2、随着时间的推移，用户量增大了，发现一个Java服务扛不住了，于是技术大佬决定对于系统进行升级。根据系统的业务对于单体的一个服务进行拆分，然后对于开发人员也进行划分，一个开发人员只开发和维护一个或几个服务中的问题，大家各司其职，分工合作。

3、当然服务拆分不是一蹴而就的，这是一个耗时耗力的庞大工程，大多数系统都是进行多轮拆分，而后慢慢形成一个稳定的系统。

遵守一个核心思想：先按总体业务进行一轮拆分，后面再根据拆分后的服务模块，进行一个细致的拆分。

 4、随着服务拆分之后，用户量是抗住了，但是发现数据都在不同的服务中存取，这就引出了一个新的问题：跨服务器，如何保证数据的一致性？当然，跨服务的分布式系统中不仅仅这个问题，还有其他的一些列问题，如：服务可用性、服务容错性、服务间调用的网络问题等等，这里只讨论数据一致性问题。

5、说到数据一致性，大致分为三种：强一致性、弱一致性、最终一致性。

• 强一致性：数据一旦写入，在任一时刻都能读取到最新的值。
• 弱一致性：当写入一个数据的时候，其他地方去读这些数据，可能查到的数据不是最新的
• 最终一致性：它是弱一致性的一个变种，不追求系统任意时刻数据要达到一致，但是在一定时间后，数据最终要达到一致。

从这三种一致型的模型上来说，我们可以看到，弱一致性和最终一致性一般来说是异步冗余的，而强一致性是同步冗余的，异步处理带来了更好的性能，但也需要处理数据的补偿。同步意味着简单，但也必然会降低系统的性能。

二、理论

上述说的数据一致性问题，其实也就是在说分布式事务的问题，现在有一些解决方案，相信大家多多少少都看到过，这里带大家回顾下。

2.1、二阶段提交

2PC是一种强一致性设计方案，通过引入一个事务协调器来协调各个本地事务（也称为事务参与者）的提交和回滚。2PC主要分为2个阶段：

 1、第一阶段：事务协调器会向每个事务参与者发起一个开启事务的命令，每个事务参与者执行准备操作，然后再向事务协调器回复是否准备完成。但是不会提交本地事务，但是这个阶段资源是需要被锁住的。 

2、第二阶段：事务协调器收到每个事务参与者的回复后，统计每个参与者的回复，如果每个参与者都回复“可以提交”，那么事务协调器会发送提交命令，参与者正式提交本地事务，释放所有资源，结束全局事务。但是有一个参与者回复“拒绝提交”，那么事务协调器发送回滚命令，所有参与者都回滚本地事务，待全部回滚完成，释放资源，取消全局事务。事务提交流程

事务回滚流程

当然2PC存在的问题这里也提一下，一个是同步阻塞，这个会消耗性能。另一个是协调器故障问题，一旦协调器发生故障，那么所有的参与者处理资源锁定状态，那么所有参与者都会被阻塞。

2.2、三阶段提交

3PC主要是在2PC的基础上做了改进，主要为了解决2PC的阻塞问题。它主要是将2PC的第一阶段分为2个步骤，先准备，再锁定资源，并且引入了超时机制（这也意味着会造成数据不一致）。

3PC的三个阶段包括：CanCommit、PreCommit 和 DoCommit 具体细节就不展开赘述了，就一个核心观点：在CanCommit的时候并不锁定资源，除非所有参与者都同意了，才开始锁资源。

2.3、TCC柔性事务

相比较前面的2PC和3PC，TCC和那哥俩的本质区别就是它是业务层面的分布式事务，而2PC和3PC是数据库层面的。

TCC是三个单词的缩写：Try、Confirm、Cancel，也分为这三个流程。 

Try：尝试，即尝试预留资源，锁定资源 

Confirm：确认，即执行预留的资源，如果执行失败会重试 

Cancel：取消，撤销预留的资源，如果执行失败会重试

从上图可知，TCC对于业务的侵入是很大的，而且紧紧的耦合在一起。TCC相比较2PC和3PC，试用范围更广，可实现跨库，跨不同系统去实现分布式事务。缺点是要在业务代码中去开发大量的逻辑实现这三个步骤，需要和代码耦合在一起，提高开发成本。 

事务日志：在TCC模式中，事务发起者和事务参与者都会去记录事务日志（事务状态、信息等）。这个事务日志是整个分布式事务出现意外情况（宕机、重启、网络中断等），实现提交和回滚的关键。 

幂等性：在TCC第二阶段，confirm或者cancel的时候，这两个操作都需要保证幂等性。一旦由于网络等原因导致执行失败，就会发起不断重试。 

防悬挂：由于网络的不可靠性，有异常情况的时候，try请求可能比cancel请求更晚到达。cancel可能会执行空回滚，但是try请求被执行的时候也不会预留资源。

2.4、Seata

关于seata这里就不多提了，用的最多的是AT模式，上回知了逐步分析过，配置完后只需要在事务发起的方法上添加@GlobalTransactional注解就可以开启全局事务，对于业务无侵入，低耦合。感兴趣的话请参考之前讨论Seata的内容。

三、应用场景

知了之前在一家公司遇到过这样的业务场景；用户通过页面投保，提交一笔订单过来，这个订单通过上游服务，处理保单相关的业务逻辑，最后流入下游服务，处理业绩、人员晋升、分润处理等等业务。对于这个场景，两边处理的业务逻辑不在同一个服务中，接入的是不同的数据库。涉及到数据一致性问题，需要用到分布式事务。

对于上面介绍的几种方案，只是讨论了理论和思路，下面我来总结下这个业务场景中运用的一种实现方案。采用了本地消息表+MQ异步消息的方案实现了事务最终一致性，也符合当时的业务场景，相对强一致性，实现的性能较高。下面是该方案的思路图

1. 真实业务处理的状态可能会有多种，因此需要明确哪种状态需要定时任务补偿
2. 假如某条单据一直无法处理结束，定时任务也不能无限制下发，所以本地消息表需要增加轮次的概念，重试多少次后告警，人工介入处理
3. 因为MQ和定时任务的存在，难免会出现重复请求，因此下游要做好幂等防重，否则会出现重复数据，导致数据不一致

对于落地实现，话不多说，直接上代码。先定义两张表tb_order和tb_notice_message，分别存订单信息和本地事务信息

CREATE TABLE `tb_order` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
  `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '下单人id',
  `order_no` varchar(255) CHARACTER SET latin1 NOT NULL COMMENT '订单编号',
  `insurance_amount` decimal(16,2) NOT NULL COMMENT '保额',
  `order_amount` decimal(16,2) DEFAULT NULL COMMENT '保费',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  `update_time` datetime DEFAULT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  `is_delete` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '删除标识：0-不删除；1-删除',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=0 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `tb_notice_message` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
  `type` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '业务类型：1-下单',
  `status` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '状态：1-待处理，2-已处理，3-预警',
  `data` varchar(255) NOT NULL COMMENT '信息',
  `retry_count` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '重试次数',
  `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `update_time` datetime DEFAULT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  `is_delete` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '删除标识：0-不删除；1-删除',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=0 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

处理订单service，这里可以用到我们之前说过的装饰器模式，去装饰这个service。把保存本地事务，发送mq消息，交给装饰器类去做，而service只需要关心业务逻辑即可，也符合开闭原则。

/**
 * @author 往事如风
 * @version 1.0
 * @date 2022/12/13 10:58
 * @description
 */
@Service
@Slf4j
@AllArgsConstructor
public class OrderService implements BaseHandler<Object, Order> {

    private final OrderMapper orderMapper;

    /**
     * 订单处理方法：只处理订单关联逻辑
     * @param o
     * @return
     */
    @Override
    public Order handle(Object o) {
        // 订单信息
        Order order = Order.builder()
                .orderNo("2345678")
                .createTime(LocalDateTime.now())
                .userId(1)
                .insuranceAmount(new BigDecimal(2000000))
                .orderAmount(new BigDecimal(5000))
                .build();
        orderMapper.insert(order);
        return order;
    }
}

新增OrderService的装饰类OrderServiceDecorate，负责对订单逻辑的扩展，这里是添加本地事务消息，以及发送MQ信息，扩展方法添加了Transactional注解，确保订单逻辑和本地事务消息的数据在同一个事务中进行，确保原子性。其中事务消息标记处理中，待下游服务处理完业务逻辑，再更新处理完成。

/**
 * @author 往事如风
 * @version 1.0
 * @date 2022/12/14 18:48
 * @description
 */
@Slf4j
@AllArgsConstructor
@Decorate(scene = SceneConstants.ORDER, type = DecorateConstants.CREATE_ORDER)
public class OrderServiceDecorate extends AbstractHandler {

    private final NoticeMessageMapper noticeMessageMapper;

    private final RabbitTemplate rabbitTemplate;

    /**
     * 装饰方法：对订单处理逻辑进行扩展
     * @param o
     * @return
     */
    @Override
    @Transactional
    public Object handle(Object o) {
        // 调用service方法，实现保单逻辑
        Order order = (Order) service.handle(o);
        // 扩展：1、保存事务消息，2、发送MQ消息
        // 本地事务消息
        String data = "{\"orderNo\":\"2345678\", \"userId\":1, \"insuranceAmount\":2000000, \"orderAmount\":5000}";
        NoticeMessage noticeMessage = NoticeMessage.builder()
                .retryCount(0)
                .data(data)
                .status(1)
                .type(1)
                .createTime(LocalDateTime.now())
                .build();
        noticeMessageMapper.insert(noticeMessage);
        // 发送mq消息
        log.info("发送mq消息....");
        rabbitTemplate.convertAndSend("trans", "trans.queue.key", JSONUtil.toJsonStr(noticeMessage));
        return null;
    }
}

关于这个装饰者模式，之前有讲到过，可以看下之前发布的内容。

下游服务监听消息，处理完自己的业务逻辑后（如：业绩、分润、晋升等），需要发送MQ，上游服务监听消息，更新本地事务状态为已处理。这需要注意的是下游服务需要做幂等处理，防止异常情况下，上游服务数据的重试。

/**
 * @author 往事如风
 * @version 1.0
 * @date 2022/12/13 18:07
 * @description
 */
@Component
@Slf4j
@RabbitListener(queues = "trans.queue")
public class FenRunListener {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @RabbitHandler
    public void orderHandler(String msg) {
        log.info("监听到订单消息:{}", msg);
        // 需要注意幂等，幂等逻辑
        log.info("下游服务业务逻辑。。。。。");
        JSONObject json = JSONUtil.parseObj(msg);
        rabbitTemplate.convertAndSend("trans", "trans.update.order.queue.key", json.getInt("id"));
    }
}

这里插个题外话，关于幂等的处理，我这里大致有两种思路 1、比如根据订单号查一下记录是否存在，存在就直接返回成功。2、redis存一个唯一的请求号，处理完再删除，不存在请求号的直接返回成功，可以写个AOP去处理，与业务隔离。言归正传，上游服务消息监听，下游发送MQ消息，更新本地事务消息为已处理，分布式事务流程结束。

/**
 * @author 往事如风
 * @version 1.0
 * @date 2022/12/13 18:29
 * @description
 */
@Component
@Slf4j
@RabbitListener(queues = "trans.update.order.queue")
public class OrderListener {

    @Autowired
    private NoticeMessageMapper noticeMessageMapper;

    @RabbitHandler
    public void updateOrder(Integer msgId) {
        log.info("监听消息，更新本地事务消息，消息id:{}", msgId);
        NoticeMessage msg = NoticeMessage.builder().status(2).id(msgId).updateTime(LocalDateTime.now()).build();
        noticeMessageMapper.updateById(msg);
    }
}

存在异常情况时，会通过定时任务，轮询的往MQ中发送消息，尽最大努力去让下游服务达到数据一致，当然重试也要设置上限；若达到上限以后还一直是失败，那不得不考虑是下游服务自身存在问题了（有可能就是代码逻辑存在问题）。

/**
 * @author 往事如风
 * @version 1.0
 * @date 2022/12/14 10:25
 * @description
 */
@Configuration
@EnableScheduling
@AllArgsConstructor
@Slf4j
public class RetryOrderJob {

    private final RabbitTemplate rabbitTemplate;

    private final NoticeMessageMapper noticeMessageMapper;

    /**
     * 最大自动重试次数
     */
    private final Integer MAX_RETRY_COUNT = 5;

    @Scheduled(cron = "0/20 * * * * ? ")
    public void retry() {
        log.info("定时任务，重试异常订单");
        LambdaQueryWrapper<NoticeMessage> wrapper = Wrappers.lambdaQuery(NoticeMessage.class);
        wrapper.eq(NoticeMessage::getStatus, 1);
        List<NoticeMessage> noticeMessages = noticeMessageMapper.selectList(wrapper);
        for (NoticeMessage noticeMessage : noticeMessages) {
            // 重新发送mq消息
            rabbitTemplate.convertAndSend("trans", "trans.queue.key", JSONUtil.toJsonStr(noticeMessage));
            // 重试次数+1
            noticeMessage.setRetryCount(noticeMessage.getRetryCount() + 1);
            noticeMessageMapper.updateById(noticeMessage);
            // 判断重试次数，等于最长限制次数，直接更新为报警状态
            if (MAX_RETRY_COUNT.equals(noticeMessage.getRetryCount())) {
                noticeMessage.setStatus(3);
                noticeMessageMapper.updateById(noticeMessage);
                // 发送告警，通知对应人员
                // 告警逻辑（短信、邮件、企微群，等等）....
            }
        }
    }
}

其实这里有个问题，一个上游服务对应多个下游服务的时候。这个时候往往不能存一条本地消息记录。

1. 这里可以在消息表多加个字段next_server_count，表示一个订单发起方，需要调用的下游服务数量。上游服务监听的时候，每次会与下游的回调都减去1，直到数值是0的时候，再更新状态是已处理。但是要控制并发，这个字段是被多个下游服务共享的。
2. 还有一种处理方案是为每个下游服务，都记录一条事务消息，用type字段去区分，标记类型。实现上游和下游对于事务消息的一对一关系。
3. 最后，达到最大重试次数以后，可以将消息加入到一个告警列表，这个告警列表可以展示在管理后台或其他监控系统中，展示一些必要的信息，去供公司内部人员去人工介入，处理这种异常的数据，使得数据达到最终一致性。

四、总结

其实分布式事务没有一个完美的处理方案，只能说是尽量去满足业务需求，满足数据一致。如果程序不能处理了，最后由人工去兜底，做数据的补偿方案

参考源码：

编程文档：
https://gitee.com/cicadasmile/butte-java-note

应用仓库：
https://gitee.com/cicadasmile/butte-flyer-parent