kafka实现分布式事务

分布式事务

概念：

分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。 本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。实现分布式事务方案有很多种，有阿里的seata，基于tcc的高性能分布式事务框架hmily和lcn等开源框架外，还有基于mq来实现分布式事务解决方案(常见的有rabbitmq、kafka等)。本文介绍基于kafka简单实现原理。

描述：

不同于单一架构应用(Monolith), 分布式环境下, 进行事务操作将变得困难, 因为分布式环境通常会有多个数据源, 只用本地数据库事务难以保证多个数据源数据的一致性. 这种情况下, 可以使用两阶段或者三阶段提交协议来完成分布式事务.但是使用这种方式一般来说性能较差, 因为事务管理器需要在多个数据源之间进行多次等待. 有一种方法同样可以解决分布式事务问题, 并且性能较好, 这就是我这篇文章要介绍的使用事件,本地事务以及消息队列来实现分布式事务.

我们从一个简单的实例入手. 基本所有互联网应用都会有用户注册的功能. 在这个例子中, 我们对于用户注册有两步操作:

1. 注册成功, 保存用户信息.
2. 需要给用户发放一张代金券, 目的是鼓励用户进行消费.
   如果是一个单一架构应用, 实现这个功能非常简单: 在一个本地事务里, 往用户表插一条记录, 并且在代金券表里插一条记录, 提交事务就完成了. 但是如果我们的应用是用微服务实现的, 可能用户和代金券是两个独立的服务, 他们有各自的应用和数据库, 那么就没有办法简单的使用本地事务来保证操作的原子性了. 现在来看看如何使用事件机制和消息队列来实现这个需求.(我在这里使用的消息队列是kafka, 原理同样适用于ActiveMQ/RabbitMQ等其他队列)

我们会为用户注册这个操作创建一个事件, 该事件就叫做用户创建事件(USER_CREATED). 用户服务成功保存用户记录后, 会发送用户创建事件到消息队列, 代金券服务会监听用户创建事件, 一旦接收到该事件, 代金券服务就会在自己的数据库中为该用户创建一张代金券. 好了, 这些步骤看起来都相当的简单直观, 但是怎么保证事务的原子性呢? 考虑下面这两个场景:

1. 用户服务在保存用户记录, 还没来得及向消息队列发送消息之前就宕机了. 怎么保证用户创建事件一定发送到消息队列了?
2. 代金券服务接收到用户创建事件, 还没来得及处理事件就宕机了. 重新启动之后如何消费之前的用户创建事件?
   这两个问题的本质是: 如何让操作数据库和操作消息队列这两个操作成为一个原子操作. 不考虑2PC, 这里我们可以通过事件表来解决这个问题. 下面是类图.
   

EventPublish是记录待发布事件的表. 其中:
id: 每个事件在创建的时候都会生成一个全局唯一ID, 例如UUID.
status: 事件状态, 枚举类型. 现在只有两个状态: 待发布(NEW), 已发布(PUBLISHED).
payload: 事件内容. 这里我们会将事件内容转成json存到这个字段里.
eventType: 事件类型, 枚举类型. 每个事件都会有一个类型, 比如我们之前提到的创建用户USER_CREATED就是一个事件类型.
EventProcess是用来记录待处理的事件. 字段与EventPublish基本相同.

我们首先看看事件的发布过程. 下面是用户服务发布用户创建事件的顺序.
图

1. 用户服务在接收到用户请求后开启事务, 在用户表创建一条用户记录, 并且在EventPublish表创建一条status为NEW的记录, payload记录的是事件内容, 提交事务.
2. 用户服务中的定时器首先开启事务, 然后查询EventPublish是否有status为NEW的记录, 查询到记录之后, 拿到payload信息, 将消息发布到kafka中对应的topic.
   发送成功之后, 修改数据库中EventPublish的status为PUBLISHED, 提交事务.

下面是代金券服务处理用户创建事件的顺序图.

1. 代金券服务接收到kafka传来的用户创建事件(实际上是代金券服务主动拉取的消息, 先忽略消息队列的实现), 在EventProcess表创建一条status为NEW的记录, payload记录的是事件内容, 如果保存成功, 向kafka返回接收成功的消息.
2. 代金券服务中的定时器首先开启事务, 然后查询EventProcess是否有status为NEW的记录, 查询到记录之后, 拿到payload信息, 交给事件回调处理器处理, 这里是直接创建代金券记录. 处理成功之后修改数据库中EventProcess的status为PROCESSED, 最后提交事务.

回过头来看我们之前提出的两个问题:

1. 用户服务在保存用户记录, 还没来得及向消息队列发送消息之前就宕机了. 怎么保证用户创建事件一定发送到消息队列了?
   根据事件发布的顺序图, 我们把创建事件和发布事件分成了两步操作. 如果事件创建成功, 但是在发布的时候宕机了. 启动之后定时器会重新对之前没有发布成功的事件进行发布. 如果事件在创建的时候就宕机了, 因为事件创建和业务操作在一个数据库事务里, 所以对应的业务操作也失败了, 数据库状态的一致性得到了保证.
2. 代金券服务接收到用户创建事件, 还没来得及处理事件就宕机了. 重新启动之后如何消费之前的用户创建事件?
   根据事件处理的顺序图, 我们把接收事件和处理事件分成了两步操作. 如果事件接收成功, 但是在处理的时候宕机了. 启动之后定时器会重新对之前没有处理成功的事件进行处理. 如果事件在接收的时候就宕机了, kafka会重新将事件发送给对应服务.

通过这种方式, 我们不用2PC, 也保证了多个数据源之间状态的最终一致性.
和2PC/3PC这种同步事务处理的方式相比, 这种异步事务处理方式具有异步系统通常都有的优点:

1. 事务吞吐量大. 因为不需要等待其他数据源响应.
2. 容错性好. A服务在发布事件的时候, B服务甚至可以不在线.
   缺点:
3. 编程与调试较复杂.
4. 容易出现较多的中间状态. 比如上面的例子, 在用户服务已经保存了用户并发布了事件, 但是代金券服务还没来得及处理之前, 用户如果登录系统, 会发现自己是没有代金券的. 这种情况可能在有些业务中是能够容忍的, 但是有些业务却不行. 所以开发之前要考虑好.

3、与具体业务场景绑定，偶尔性强，不可以共用

4、消息数据和业务数据同一个库，占用业务数据库资源

另外, 上面的流程在实现的过程中还有一些可以改进的地方:

1. 定时器在更新EventPublish状态为PUBLISHED的时候, 可以一次批量更新多个EventProcess的状态.
2. 定时器查询EventProcess并交给事件回调处理器处理的时候, 可以使用线程池异步处理, 加快EventProcess处理周期.
3. 在保存EventPublish和EventProcess的时候同时保存到Redis, 之后的操作可以对Redis中的数据进行, 但是要小心处理缓存和数据库可能状态不一致问题.
4. 针对Kafka, 因为Kafka的特点是可能重发消息, 所以在接收事件并且保存到EventProcess的时候可能报主键冲突的错误(因为重复消息id是相同的), 这个时候可以直接丢弃该消息.

本文转自 https://www.cnblogs.com/520playboy/p/6715438.html

原文地址：https://www.cnblogs.com/aliases/p/11636373.html