一款分布式消息中间件,基于erlang开发, 具备语言级别的高并发处理能力。和Spring框架是同一家公司。支持持久化、高可用。
核心概念
- Queue: 真正存储数据的地方
- Exchange: 接收请求,转存数据
- Bind: 收到请求后存储到哪里
- 消息生产者:发送数据的应用
- 消息消费者: 取出数据处理的应用
分布式事务是一个业务问题,不能脱离具体场景。
- 美团点评系统架构
多系统间的分布式事务问题
- 用户下单生成订单
- 需要传递订单数据,由此产生两个事务一致性问题
错误案例
当接口调用失败时
订单系统事务回滚,提示用户操作失败。
自以为这样的接口调用写法,就不会有分布式事务问题。
接口调用成功或失败
都会产生分布式事务问题:
- 接口调用成功
订单系统数据库事务提交失败,运单系统没有回滚,产生数据 - 接口调用超时
订单系统数据库事务回滚,运单系统接口继续执行,产生数据
所以都会导致数据不一致问题。
3 正确实现分布式事务(五步法)- 之前都是订单系统直接HTTP请求运单系统的接口,出问题了!
- 因此考虑发消息给MQ,异步暂存
3.1 整体设计思路
外卖下订单后,慢慢等待运单中心数据生成,并非强制要求同时。但要保证:
- 可靠生产
保证消息一定要发送到Rabitmq服务 - 可靠消费
保证消息取出来一定正确消费掉
最终使多方数据达到一致。
实现步骤
步骤1 - 可靠的消息生产记录消息发送
隐患
- 可能消息发送失败:
为确保数据一定成功发送到MQ。在同一事务中,增加一个记录表的操作, 记录每一条发往MQ的数据以及它的发送状态
。 - 于是在订单系统中增加一个本地信息表
不再通过HTTP请求直接调用运单系统接口,而是使用MQ:
生成订单时,也保存本地信息表
步骤2-可靠消息生产(修改消息发送状态)
-
利用RabbitMQ的事务发布确认机制(confirm):开启后,MQ准确受理消息会返回回执
-
然后就能知道如何更新本地信息表
-
确保在SpringBoot项目中开启Confirm机制
代码实现
- 若出现回执没收到、消息状态修改失败等特殊情况
兜底方案:定时检查消息表,超时没发送成功,再次重发。
步骤3 - 可靠消息处理(正常处理)
- 运单系统收到消息数据后,突然宕机或访问运单DB时,DB突然宕机,消息数据不就丢了?
于是还需要如下处理:
➢ 幂等性
防止重复消息数据的处理,一次用户操作,只对应一次数据处理
➢ 开启手动ACK模式
由消费者控制消息的重发/清除/丢弃
步骤4 - 可靠消息处理(消息重发)
消费者处理失败,需要MQ重发给消费者。出现异常一般会重试几次,由消费者自身记录重试次数,并进行次数控制。
步骤五 - 可靠消息处理(消息丢弃)
消费者处理失败,直接丢弃或者转移到死信队列(DLQ)。重试次数过多、消息内容格式错误等情况,通过线上预警机制通知运维
。
MQ实现分布式事务分析
优点
- 通用性强
- 拓展性强
- 方案成熟
缺点
- 基于消息中间件,只适合异步场景
- 消息处理会有延迟,需要业务上能够容忍
尽量避免分布式事务,尽量将非核心事务做成异步。
参考