分布式事务

分布式事务

本文内容

1. 什么是分布式事务
2. 分布式事务中的难点
3. 常见的解决方案
4. 讲解通过可靠消息来解决分布式事务

什么是分布式事务？

有这样一个需求：

小明有两个账户，分别位于A、B两个数据库中，小明需要将A中的资金转到B中。

我们如何实现？

按照下面的方式实现看看有没有问题。

1. 连接数据库A，获取connA连接
2. connA打开事务
3. A库资金减少100
4. 连接库B，获取connB连接
5. connB打开事务
6. B库资金增加100
7. connA.commit()
8. connB.commit()

上面操作，正常情况是没有问题。

考虑如下情况：

第7步执行成功之后，网络出问题了，第8步会提交失败，此时的结果是：A库资金减少了100，B库资金却没有增加；这是一个网络问题导致了我们业务失败了，网络因素是程序不可控的一些因素，还有其他的比如运行到7之后，系统突然断电了，也会出现同样的结果。造成了数据错误，对业务影响也是比较大的。

分布式事务可以这么理解：一个业务操作中，会包含很多子业务的，每个子业务都是独立的事务，我们需要考虑的是如何保证这些子业务都成功，或者都失败。

分布式事务中的难点

1. 分布式事务中，分支可能是各种各样的，可能存在各种异常情况导致有些成功有些却失败了，这些情况需要我们程序能够处理，保证所有的分支要么都成功、要么都失败，不能出现部分成功而部分失败的情况。
2. 分布式事务中，很难保证多个分支同时成功。每个分支可能都是提供远程接口进行调用，之间存在网络故障的问题，前面的分支调用成功了，但是其他分支由于网络等不可控的因素而调用不成功，此时数据是很难做到同时一致性的。
3. 实时一致性难以保证。那么我们可以做到最终一致性也是可以的。

什么是最终一致性？

就拿上面的转账来说，A库的资金减少了，由于网络问题，操作B库的connB连接断开了，导致B库资金没有增加；网络问题是可以恢复了，如果网络恢复了，系统能够给B中资金加上，这样最终数据也是正确的；这中间有段时间AB库的资金是不一致的（A库减少了100，B库应该增加100却没有增加，数据是不一致的），但是最终某个时间点数据变为一致了。能够将不一致的时间降到最低是系统需要考虑的问题。

分布式事务中，我们可以接受数据在某个时间段之内不一致，但是数据最终在某个时间点是一致的。

常见解决方案

1. 可靠消息模式
2. TCC模式实现

分布式事务系列中主要讲这2种方案，这两种方案基本上可以解决大多数常见的分布式事务的问题，所以咱们必须把这两种方式拿下。

下面我们介绍一下使用可靠消息如何实现？

可靠消息模式实现转账操作

两个微服务
服务A：用于操作A库中的账户
服务B：用于操作B库中的账户

两个服务都是链接独立的数据库，依靠数据库提供的功能，能够保证各自的事务。

对于用户来说过程如下：

1. 调用服务A，扣款100
2. 发送扣款成功的消息到消息服务
3. 返回用户转账已受理

接着

1. 服务B，拉取到转账消息
2. B库中给账户+100
3. 调用消息服务将消息删除
4. 服务B消费的过程中，比如出现网络、机器重启等原因，导致消费失败，等机器恢复之后，可以再次消费这条消息，重试多次最终会成功

上面整个转账过程中有几点我们需要考虑一下：

1. 如何确保A服务中扣款成功之后，消息一定能够发送成功；如果消息发送失败而丢失了，后面的业务将没法进行。这块涉及如何发送可靠消息，之前消息系列的文章有介绍，大家可以看一下：聊聊业务系统中投递消息到mq的几种方式
2. 我们的服务一般都是集群的方式，消息消费的时候，可能会出现一条消息并发消费的情况，并发情况发生的时候，如何确保消费只能够被消费成功一次。如果一条转账消息被成功消费两次，最终B账户中将增加200，导致业务出错。这块可以参考如何保证消息消费的幂等性，这块之前也有讲过，大家也可以看一下：探讨一下实现幂等性的几种方式

依靠消息模式实现分布式事物，比较适合消费者一定会处理成功的场景。比如用户注册发送邮件、发送短信、送积分等。

总结

1. 本文主要介绍了什么是分布式事务、其中的一些难点
2. 常见的使用最多的解决方案：异步消息处理分布式事物、tcc模式
3. tcc模式我们在后面的文章中介绍，目前在我们自己的系统中实现了通用的tcc，已经上线运行，运行也比较稳定
4. 对分布式事务有兴趣、或有疑问的，可以加我微信itsoku交流
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