当消息队列和事务联系在一起时,它指的是消息生产者和消息消费者之间如何保持数据一致性。
什么是分布式事务?
事务是指当我们进行若干项数据更新操作时,为了保证数据的完整性和一致性,我们希望这些更新操作要么都成功,要么都失败。而更新的数据,并不局限于数据库中的数据,它可以是磁盘上的文件,也可以是一个远程服务,或者以其他形式存储的数据。
事务会有四个特性,俗称ACID:
- 原子性(A),一个事务操作不可分割,要么成功,要么失败。
- 一致性(C),指数据在事务执行完成的时间之前,读到的一定是更新前的数据,之后读到的一定是更新后的数据,不存在一个时刻,让用户读到更新过程中的数据。
- 隔离性(I),一个事务的执行不应该被其他事务干扰。
- 持久性(D),一个事务一旦完成提交,后续的其他操作和故障都不会对事务的结果产生影响。
对于分布式系统来说,严格实现ACID几乎是不可能的,或者说代价太过,因此,我们在保证可用性和不严重牺牲性能的前提下,实现数据一致性已经很困难,因此,出现了很多变种,例如顺序一致性、最终一致性等。
目前大家所说的分布式事务,更多情况下,是在分布式系统中事务的不完整实现,在不同的应用场景中,有不同的实现,目的都是通过一些妥协来解决实际问题。
在实际应用中,比较常见的分布式事务有2PC(Two-phase Commit,二阶段提交)、TCC(Try-Confirm-Cancel)和事务消息。
事务消息使用的场景主要是那些需要异步更新数据,并且对数据实时性要求不太高的场景。
消息队列如何实现分布式事务?
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。
下面以下订单为例,说明一下如何使用消息队列实现分布式事务。
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,这个消息时不可见的。
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,那么就提交事务消息,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,就回滚消息,购物车系统就不会受到这条消息。这样基本实现了“要么都成功,要么都失败”的一致性要求。
那么当提交事务消息时失败了,应该怎么处理呢?对于这种情况,Kakfa的解决方案比较简单粗暴,直接抛出异常,让用户自行处理。RocketMQ会使用事务反查的机制来解决事务消息提交失败的问题。订单系统作为Producer,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。
我们的业务代码中需要实现一个反查本地事务状态的街口,告知RocketMQ本地事务是成功还是失败。
下面是用RocketMQ进行事务处理的流程图。
作者:李潘 出处:http://wing011203.cnblogs.com/ 本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。