1.13 分布式事务

两阶段提交协议

通常在复杂场景下是不推荐使用的，除非是非常简单的场景，非常容易提供回滚，而且依赖的服务也非常少的情况。 这种实现方式会造成代码量庞大，耦合性高。而且非常有局限性，因为有很多的业务是无法很简单的实现回滚的，如果串行的服务很多，回滚的成本实在太高。

本地消息表

这种实现方式的思路，其实是源于ebay，后来通过支付宝等公司的布道，在业内广泛使用。其基本的设计思想是将远程分布式事务拆分成一系列的本地事务。如果不考虑性能及设计优雅，借助关系型数据库中的表即可实现。 举个经典的跨行转账的例子来描述。 第一步伪代码如下，扣款1W，通过本地事务保证了凭证消息插入到消息表中。 第二步，通知对方银行账户上加1W了。那问题来了，如何通知到对方呢？ 通常采用两种方式：

1. 采用时效性高的MQ，由对方订阅消息并监听，有消息时自动触发事件
2. 采用定时轮询扫描的方式，去检查消息表的数据 两种方式其实各有利弊，仅仅依靠MQ，可能会出现通知失败的问题。而过于频繁的定时轮询，效率也不是最佳的（90%是无用功）。所以，我们一般会把两种方式结合起来使用。 解决了通知的问题，又有新的问题了。万一这消息有重复被消费，往用户帐号上多加了钱，那岂不是后果很严重？ 仔细思考，其实我们可以消息消费方，也通过一个“消费状态表”来记录消费状态。在执行“加款”操作之前，检测下该消息（提供标识）是否已经消费过，消费完成后，通过本地事务控制来更新这个“消费状态表”。这样子就避免重复消费的问题。 总结：上诉的方式是一种非常经典的实现，基本避免了分布式事务，实现了“最终一致性”。但是，关系型数据库的吞吐量和性能方面存在瓶颈，频繁的读写消息会给数据库造成压力。所以，在真正的高并发场景下，该方案也会有瓶颈和限制的。

MQ（事务消息）

总结：据笔者的了解，各大知名的电商平台和互联网公司，几乎都是采用类似的设计思路来实现“最终一致性”的。这种方式适合的业务场景广泛，而且比较可靠。不过这种方式技术实现的难度比较大。目前主流的开源MQ（ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka）均未实现对事务消息的支持，所以需二次开发或者新造轮子。比较遗憾的是，RocketMQ事务消息部分的代码也并未开源，需要自己去实现。 其他补偿方式 集成过支付宝交易接口的同学都知道，我们一般会在支付宝的回调页面和接口里，解密参数，然后调用系统中更新交易状态相关的服务，将订单更新为付款成功。同时，只有当我们回调页面中输出了success字样或者标识业务处理成功相应状态码时，支付宝才会停止回调请求。否则，支付宝会每间隔一段时间后，再向客户方发起回调请求，直到输出成功标识为止。 其实这就是一个很典型的补偿例子，跟一些MQ重试补偿机制很类似。 一般成熟的系统中，对于级别较高的服务和接口，整体的可用性通常都会很高。如果有些业务由于瞬时的网络故障或调用超时等问题，那么这种重试机制其实是非常有效的。 当然，考虑个比较极端的场景，假如系统自身有bug或者程序逻辑有问题，那么重试1W次那也是无济于事的。那岂不是就发生了“明明已经付款，却显示未付款不发货”类似的悲剧？ 其实为了交易系统更可靠，我们一般会在类似交易这种高级别的服务代码中，加入详细日志记录的，一旦系统内部引发类似致命异常，会有邮件通知。同时，后台会有定时任务扫描和分析此类日志，检查出这种特殊的情况，会尝试通过程序来补偿并邮件通知相关人员。 在某些特殊的情况下，还会有“人工补偿”的，这也是最后一道屏障。 小结 上诉的几种方案中，笔者也大致总结了其设计思路，优势，劣势等，相信读者已经有了一定的理解。其实分布式系统的事务一致性本身是一个技术难题，目前没有一种很简单很完美的方案能够应对所有场景。具体还是要使用者根据不同的业务场景去抉择。