一、举个分布式事务场景
列子
:假设 A 给 B 转 100块钱,同时它们不是同一个服务上。
目标
:就是 A 减100块钱,B 加100块钱。
实际情况可能有四种:
1 | 1)就是A账户减100 (成功),B账户加100 (成功) |
这里 第1和第2 种情况是能够保证事务的一致性的,但是 第3和第4 是无法保证事务的一致性的。
那来看下RocketMQ是如何来保证事务的一致性的。
二、RocketMQ实现分布式事务原理
RocketMQ虽然之前也支持分布式事务,但并没有开源,等到RocketMQ 4.3才正式开源。
1、基础概念
最终一致性
RocketMQ是一种最终一致性的分布式事务,就是说它保证的是消息最终一致性,而不是像2PC、3PC、TCC那样强一致分布式事务,至于为什么说它是最终一致性事务下面会详细说明。
Half Message(半消息)
是指暂不能被Consumer消费的消息。Producer 已经把消息成功发送到了 Broker 端,但此消息被标记为暂不能投递
状态,处于该种状态下的消息称为半消息。需要 Producer
对消息的二次确认
后,Consumer才能去消费它。
消息回查
由于网络闪段,生产者应用重启等原因。导致 Producer 端一直没有对 Half Message(半消息) 进行 二次确认。这是Brock服务器会定时扫描长期处于半消息的消息
,会
主动询问 Producer端 该消息的最终状态(Commit或者Rollback),该消息即为 消息回查。
2、分布式事务交互流程
理解这张阿里官方的图,就能理解RocketMQ分布式事务的原理了。
来说明下上面这张图
1 | 1、A服务先发送个Half Message给Brock端,消息中携带 B服务 即将要+100元的信息。 |
从上面流程可以得知 只有A服务本地事务执行成功 ,B服务才能消费该message
。
然后再来思考几个问题?
为什么要先发送Half Message(半消息)
我觉得主要有两点
1 | 1)可以先确认 Brock服务器是否正常 ,如果半消息都发送失败了 那说明Brock挂了。 |
什么情况会回查
也会有两种情况
1 | 1)执行本地事务的时候,由于突然网络等原因一直没有返回执行事务的结果(commit或者rollback)导致最终返回UNKNOW,那么就会回查。 |
特别注意: 如果回查,那么一定要先查看当前事务的执行情况,再看是否需要重新执行本地事务。
想象下如果出现第二种情况而引起的回查,如果不先查看当前事务的执行情况,而是直接执行事务,那么就相当于成功执行了两个本地事务。
为什么说MQ是最终一致性事务
通过上面这幅图,可以看出,在上面举例事务不一致的两种情况中,永远不会发生
1 | A账户减100 (失败),B账户加100 (成功) |
因为:如果A服务本地事务都失败了,那B服务永远不会执行任何操作,因为消息压根就不会传到B服务。
那么 A账户减100 (成功),B账户加100 (失败) 会不会可能存在的。
答案是会的
因为A服务只负责当我消息执行成功了,保证消息能够送达到B,至于B服务接到消息后最终执行结果A并不管。
那B服务失败怎么办?
如果B最终执行失败,几乎可以断定就是代码有问题所以才引起的异常,因为消费端RocketMQ有重试机制,如果不是代码问题一般重试几次就能成功。
如果是代码的原因引起多次重试失败后,也没有关系,将该异常记录下来,由人工处理
,人工兜底处理后,就可以让事务达到最终的一致性。