使用mq实现分布式事务-补偿事务一致性

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mq实现分布式事务-补偿事务一致性

严格的来说,消息中间件并不能实现分布式事务,而是通过事后补偿机制,达到和分布式事务一样的数据一致性。这里主要探讨Rocket mqRabbit mq的实现思路。Rocket mq只描述一下实现思路,Rabbit mq会有代码演示。还是那句话,由于水平有限,难免有不当或者错误之处,请大家指正,谢谢。

CAP原则

首先我们得了解CAP原则,又称CAP原理,指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性),三者不可兼得 。

  • 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值。(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)
  • 可用性(A):在集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能响应客户端的读写请求。(对数据更新具备高可用性)
  • 分区容错性(P):以实际效果而言,分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性,就意味着发生了分区的情况,必须就当前操作在C和A之间做出选择。

在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题,所以分区容错性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡,没有系统能同时保证这三点。

我的理解,使用mq实现最终补偿事务一致性,是牺牲了同意时刻访问同一份数据的一致性,通过一段时间的延迟,最终达到一致性。

Rocket mq实现思路

首先推荐事务和消息解耦的方式。

  • 开始事务,Prepared消息,RocketMQ会返回消息地址
  • 执行本地事务
  • 事务提交成功,通过拿到的消息地址去修改RocketMQ里面修改消息的状态,消息从Prepared变为发送成功;如果事务失败,则通过消息地址去修改消息状态,变为消息取消。
  • 消息消费方居于Push或者Pull方式消费消息成功后,向服务器发送消费成功的消息通知。

所以,在事务内需要向mq提交两次消息请求,一次是发送,另外一次是确认(确认成功或者取消)。

如果确认消息发送失败了,RocketMQ会定期扫描消息集群中的事务消息,这时候发现了Prepared消息,它会向消息发送者确认,所以消息生产方需要实现一个check接口,RocketMQ会根据发送端设置的策略来决定是回滚还是继续发送确认消息。这样就保证了消息发送与本地事务同时成功或同时失败。

  • 优点: 实现了最终一致性,不需要依赖本地数据库事务。
  • 缺点: 实现难度大,主流MQ不支持,没有.NET客户端,RocketMQ事务消息部分代码也未开源
  • 极端情况下仍然需要手工介入

Rabbit mq实现思路

Rocket mq有所不一样。
消息生产方:

  • 首先执行本地事务,写消息表
  • 获取消息表的消息记录,向Rabbit mq发送消息
  • 接收Rabbit mq返回的消息确认接收成功通知(ACK),更新消息表;如果失败,则不更新,保证发送消息和记录表状态一致。

这个会存在这样一个问题:消息已经发送成功,但是Rabbit mq没有返回,则无法更新消息表;或者接收到消息成功发送通知,但是更新数据库失败,也无法更新消息表,导致下一次重复发送。解决这个问题的思路,我只想到需要消息接收方要做幂等性检查,从而避免重复消费消息。

消息接收方:

  • Rabbit mq通知有消息
  • 消息接收方接收消息,处理成功或者失败,都要返回确认ACK, Rabbit mq接收到ACK,根据ACK更新消息状态为已经发送,删除队列中的消息;或者更改消息列,等待从新发送。

这里有个问题,如果消息接收方成功处理消息,但是由于特殊情况没有返回ACK, Rabbit mq没有接收到ACK,
这条消息状态已经改变不会再发送,需要手工处理。

消息发送方代码示例:

配置:

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rabbitmq:
    host: localhost  #集群配置:addresses:ip1:port1,ip2:port2,ip3:port3
    port: 5672
    username: guest
    password: guest
    publisher-confirms: true  #确认消息是否到达broker服务器,也就是只确认是否正确到达exchange中即可,只要正确的到达exchange中,broker即可确认该消息返回给客户端ack
    publisher-returns: true   #确认消息是否正确到达queue,如果没有则触发,如果有则不触发
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package com.sleb.springcloud.rabbitproducerack.service;
 
 
 
import com.sleb.springcloud.modalservice.Users;
import com.sleb.springcloud.rabbitproducerack.config.CorrelationDataEx;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.amqp.support.converter.Jackson2JsonMessageConverter;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
import java.util.Date;
 
import static com.sleb.springcloud.modalservice.RabbitConfigInfo.EXCHANGE;
import static com.sleb.springcloud.modalservice.RabbitConfigInfo.QUEUE_TWO_ROUTING;
 
/**
 * 如果消息没有到exchange,则confirm回调,ack=false *
 * 如果消息到达exchange,则confirm回调,ack=true *
 * exchange到queue成功,则不回调return
 *
 * exchange到queue失败,则回调return(需设置mandatory=true,否则不回回调,消息就丢了)
 * 确认方式:
 * 方式一:channel.waitForConfirms( ) 普通发送方确认模式; *
 * 方式二:channel.waitForConfirmsOrDie( ) 批量确认模式; *
 * 方式三:channel.addConfirmListener()异步监听发送方确认模式; *
 * 采用第三种比较好,异步监听
 */
@Service
public class SenderService  {
 
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;
 
    public void sender(Users users) throws Exception {
 
        System.out.println("你好现在是 " + new Date() +"");
        System.out.println("HelloSender发送内容 : " + users.toString());
 
 
        /**
         * ConfirmCallback接口用于实现消息发送到RabbitMQ交换器后接收ack回调。
         * ReturnCallback接口用于实现消息发送到RabbitMQ交换器,但无相应队列与交换器绑定时的回调。
         */
        rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> {
            //Users users1 = (Users)message.getBody().toString();
            //String correlationId = message.getMessageProperties().getCorrelationId();
 
            System.out.println("Message : " + new String(message.getBody()));
            //System.out.println("Message : " + new String(message.getBody()));
            System.out.println("replyCode : " + replyCode);
            System.out.println("replyText : " + replyText);  //错误原因
            System.out.println("exchange : " + exchange);
            System.out.println("routingKey : " + routingKey);//queue名称
 
        });
 
        rabbitTemplate.setConfirmCallback((correlationData, ack, cause) -> {
            if (ack) {
                CorrelationDataEx c = (CorrelationDataEx)correlationData;
                System.out.println("发送消息: " + c.getMsg());
                System.out.println("HelloSender 消息发送成功 :" + correlationData.toString() );
                /**
                 * 通过设置correlationData.id为业务主键,消息发送成功后去继续做候选业务。
                 */
            } else {
                System.out.println("HelloSender消息发送失败" + cause);
            }
        });
 
        /**
         * CorrelationDataEx继承CorrelationData, 把需要发送消息的关键字段加入
         * 这样confirmcallback可以返回带有关键字段的correlationData,我们可以通过这个来确定发送的是那条业务记录
         */
        CorrelationDataEx c = new CorrelationDataEx();
        c.setId(users.getId().toString());
        c.setMsg(users.toString());
 
        /**
         * 加上这个,可以从returncallback参数中读取发送的json消息,否则是二进制bytes
         * 比如:如果returncallback触发,则表明消息没有投递到队列,则继续业务操作,比如将消息记录标志位未投递成功,记录投递次数
         */
        rabbitTemplate.setMessageConverter(new Jackson2JsonMessageConverter());
 
        rabbitTemplate.convertAndSend(EXCHANGE, QUEUE_TWO_ROUTING, users, c);
 
    }
 
}

消息接收方代码示例:
配置:

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rabbitmq:
    host: localhost
    port: 5672
    username: guest
    password: guest
    template:
      mandatory: true
      #messageConverter: jackson2JsonMessageConverter 这个必须在程序里面创建bean
    listener:
      simple:
        prefetch: 1
        acknowledge-mode: manual
        concurrency: 3
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package com.sleb.springcloud.rabbitreceiverack.service;
 
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.sleb.springcloud.modalservice.Users;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitHandler;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.amqp.support.converter.Jackson2JsonMessageConverter;
import org.springframework.amqp.support.converter.MessageConverter;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
 
import static com.sleb.springcloud.modalservice.RabbitConfigInfo.QUEUE_ONE_ROUTING;
 
@Service
public class Receiver {
    @RabbitHandler
    @RabbitListener(queues = QUEUE_ONE_ROUTING) //containerFactory = "rabbitListenerContainerFactory", concurrency = "2")
    public void process(Users users, Channel channel, Message message) throws IOException {
        System.out.println("HelloReceiver收到  : " + users.toString() + "收到时间" + new Date());
 
        try {
            //告诉服务器收到这条消息 已经被我消费了 可以在队列删掉 这样以后就不会再发了
            // 否则消息服务器以为这条消息没处理掉 后续还会在发
            channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
            System.out.println("receiver success");
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
            //丢弃这条消息,则不会重新发送了
            //channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, false);
            System.out.println("receiver fail");
        }
    }
 
    @Bean
    public MessageConverter jackson2JsonMessageConverter() {
        return new Jackson2JsonMessageConverter();
    }
}

最需要考虑的两个问题:

  • 消息消费的顺序问题:发送消息指定队列,消息消费者指定队列可以解决,消费者只能一个。
  • 消息消费的重复问题:每次消费消息时候创建一消息表,在消费消息前先查询该表,如果消息存在就说明已经消费。

后记

对于Rocket mq实现的很多细节,大家可以参考官方网站的文档,这里写的比较粗。写博客很累,主要是没有经验,又担心有的地方理解错误,误导大家。出现问题,有的时候需要去从源码哪里找到答案。幸好我的博客只记录我的心得,没有任何其他的目的,聊以自慰吧。

 

本文作者:lazasha

使用mq实现分布式事务-补偿事务一致性