技术干货：分布式事务

微服务倡导将复杂的系统拆分为若干个简单、职责单一、松耦合的服务，可以降低开发难度，便于敏捷开发。而对大多数中小型公司来说，实施微服务架构面临以下困难：

单体应用拆分为分布式系统后，应用间的通讯和故障处理机制变得复杂

微服务化后，一个简单的功能需要调用多个服务并操作多个数据库实现，数据一致性难以保障

大量的微服务，导致其测试、维护、部署变得困难

基于二阶段提交的XA协议

第一阶段：协调者询问所有参与者是否可以执行提交操作，参与者执行准备工作，例如为资源上锁，预留资源，写undo/redo log。

第二阶段：若所有参与者回应“可提交”，则向所有参与者发送正式提交命令；若某个参与者回应“拒绝提交”，则向所有参与者发送回滚命令。

XA协议保障了事务的强一致性，然而由于其采用的阻塞协议带来的巨大性能开销，难以达到较高的系统吞吐量。

TCC模式

TCC提供了一种全局事务解决方案，业务系统只需实现下面三个操作，即可完成分布式事务：

TRY：完成参与者业务检查并预留业务资源

CONFIRM：使用TRY阶段的预留业务资源，并执行业务

CANCEL：释放TRY结算预留的业务资源

TCC模式可以让业务更灵活地定义数据库操作的粒度，使得降低锁冲突、提高吞吐量成为可能，然而它对业务的侵入度较高，实现难度较大。

事务消息

通过消息的异步事务，可以保证本地事务和消息发送同时执行成功或失败，从而保证了数据的最终一致性。

发送prepare消息，该消息对Consumer不可见

执行本地事务

若本地事务执行成功，则向MQ提交消息确认发送指令；若本地事务执行失败，则向MQ发送取消指令

若MQ长时间未收到确认发送或取消发送的指令，则向业务系统询问本地事务状态，并做补偿处理

RocketMQ事务消息

客户端事务消息发送

发送prepare消息复用了普通消息发送，只是给消息增加了TRAN_MSG=true的属性，该属性决定prepare消息对Consumer不可见

消息写入CommitLog

事务消息的CommitLog写入和普通消息一致，它利用文件的顺序写来提升吞吐量，并采用文件映射的方式降低系统开销。

消息写入ConsumeQueue

ConsumeQueue的写入是采用异步方式完成的，ReputMessageSerivce作为一个长驻线程负责查询索引的构造和ConsumeQueue的写入，对于Prepare/Rollback消息不会写ConsumeQueue，从而保证它们对Consumer不可见

Broker端事务提交/回滚

Broker收到提交/回滚指令后，首先从根据offset从CommitLog读出原有的prepare消息，构造新的消息（修改事务状态标识）并写入Broker。对于一条事务消息，RocketMQ会存储两条消息，存在一定资源浪费。其实它是为了保证随后的消费者能尽可能从PageCache中读到该消息，而不是读取较早的prepare消息（可能导致缺页中断），以提升系统吞吐量。

此外，RocketMQ的最新版本(4.2.0)尚未支持本地事务的状态回查，这样可能存在由于网络抖动，导致commit/rollback未提交到broker导致prepare消息长期悬挂的风险。

在RocketMQ的设计文档中，为事务消息增加了一张事务状态表，它维护了消息的Offset、事务状态(P/C/R)信息。可以采用如下思路实现事务消息的回查机制：

在prepare消息写入commitLog后，可以通过CommitLogDispatcher写入一条事务状态记录(state=P)

在提交/回滚事务时，根据transactionId找到对应的事务状态记录，并修改对应的事务状态

通过长驻线程扫描事务状态表，对于超过一定时间的Prepare事务，发起对业务方的事务状态回查，根据回查结果修改事务状态，并向brokder发送相应的Commit/Rollback消息(其实在broker端,也就是服务端,有一个定时任务,它会按照配置的周期去定时扫描长时间没有得到回复的消息,然后通过TCP消息去询问客户端其本地事务的执行状态,客户端会有自定义业务逻辑去告诉服务端,服务端得到消息后会把消息拿到真正的topic中,这个时候消费端才会见到本次消息,才可以拉取这条事物消息)

最后一步就是消费端了,消费端一定要进行幂等逻辑的处理，不处理重复消息,即使消费成功了，但是因为网络原因回复失败了,broker端还是会有重复发消息发过来，这个时候幂等逻辑就起作用了,所以消费端要做好这方面处理。

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