业务场景
使用微服务时，很多时候我们往往需要跨多个服务去更新多个数据库的数据，类似下图所示的架构
如图所示，如果业务正常运转，3 个服务的数据应该变为 a2、b2、c2，此时数据才一致。但是如果出现网络抖动、服务超负荷或者数据库超负荷等情况，整个处理链条有可能在步骤二失败，这时数据就会变成 a2、b1、c1，当然也有可能在步骤三失败，最终数据就会变成 a2、b2、c1，这样数据就对不上了，即数据不一致
为了针对数据一致性问题给出一个完美解决方案，把数据一致性的问题归类为以下 2 种场景
第一种场景：实时数据不一致不要紧，保证数据最终一致性就行
因为一些服务出现错误，导致图 1 的步骤三失败，此时处理完请求后，数据就变成了 a2、 b2、c1，不过不要紧，我们只需保证最终数据是 a2、b2、 c2 就行
业务场景：零售下单时，一般需要实现在商品服务中扣除商品的库存、在订单服务中生成一个订单、在交易服务中生成一个交易单这三个步骤。 假设交易单生成失败，就会出现库存扣除了、订单生成了、交易单没生成的情况，此时我们只需保证最终交易单成功生成就行，这就是最终一致性
第二种场景：必须保证实时一致性
如果图 1 中的步骤二和步骤三成功了，数据就会变成 b2、c2，但是如果步骤三失败，那么步骤一和步骤二会立即回滚，保证数据变回 a1、b1
业务场景：使用积分换折扣券时，需要实现扣除用户积分、生成一张折扣券给用户这 2 个步骤。如果我们还是使用最终一致性方案的话，有可能出现用户积分扣除了而折扣券还未生成的情况，此时用户进入账户一看，积分没了也没有折扣券，立马就会投诉，此时怎么办呢？我们直接将前面的步骤回滚，并告知用户处理失败请继续重试就行，这就是实时一致性
最终一致性方案
对于数据要求最终一致性的场景，实现思路是这样的
- 每个步骤完成后，生产一条消息给 MQ，告知下一步处理接下来的数据；
- 消费者收到这条消息后，将数据处理完成后，与步骤一一样触发下一步；
- 消费者收到这条消息后，如果数据处理失败，这条消息应该保留，直到消费者下次重试
为了方便理解这部分内容，梳理了一个大概的流程图，如下图所示
详细的实现逻辑如下（类似于用责任链模式实现）
- 调用端调用 Service A；
- Service A 将数据库中的 a1 改为 a2；
- Service A 生成一条步骤 2（姑且命名为 Step2）的消息给到 MQ；
- Service A 返回成功给调用端；
- Service B 监听 Step2 的消息，拿到一条消息
- Service B 将数据库中的 b1 改为 b2；
- Service B 生成一条步骤 3（姑且命名为 Step3）的消息给到 MQ；
- Service B 将 Step2 的消息设置为已消费；
- Service C 监听 Step3 的消息，拿到一条消息；
- Service C 将数据库中的 c1 改为 c2；
- Service C 将 Step3 的消息设置为已消费
接下来考虑下，如果每个步骤失败了该怎么办？
1. 调用端调用 Service A
解决方案：如果这步失败，直接返回失败给用户，用户数据不受影响
2. Service A 将数据库中的 a1 改为 a2
解决方案：如果这步失败，利用本地事务数据直接回滚就行，用户数据不受影响
3. Service A 生成一条步骤 2（姑且命名为 Step2）的消息给到 MQ
解决方案：如果这步失败，利用本地事务数据将步骤 2 直接回滚就行，用户数据不受影响
4. Service A 返回成功给调用端
解决方案：如果这步失败，不做处理
5. Service B 监听 Step2 的消息，拿到一条消息
解决方案：如果这步失败，MQ 有对应机制，我们无须担心
6. Service B 将数据库中的 b1 改为 b2
解决方案：如果这步失败，利用本地事务直接将数据回滚，再利用消息重试的特性重新回到步骤 5
7. Service B 生成一条步骤 3（姑且命名为 Step3）的消息给到 MQ
解决方案：如果这步失败，MQ 有生产消息失败重试机制。要是出现极端情况，服务器会直接挂掉，因为 Step2 的消息还没消费，MQ 会有重试机制，然后找另一个消费者重新从步骤 5 执行
8. Service B 将 Step2 的消息设置为已消费
解决方案：如果这步失败，MQ 会有重试机制，找另一个消费者重新从步骤 5 执行
9. Service C 监听 Step3 的消息，拿到一条消息
解决方案：如果这步失败，参考步骤 5 的解决方案
10. Service C 将数据库中的 c1 改为 c2
解决方案：如果这步失败，参考步骤 6 的解决方案
11. Service C 将 Step3 的消息设置为已消费
解决方案：如果这步失败，参考步骤 8 的解决方案
实时一致性方案
实时一致性，其实就是我们常说的分布式事务
MySQL 其实有一个两阶段提交的分布式事务方案（MySQL XA），但是该方案存在严重的性能问题。比如，一个数据库的事务与多个数据库间的 XA 事务性能可能相差 10 倍。另外，在 XA 的事务处理过程中它会长期占用锁资源，所以一开始我们并不考虑这个方案
TCC 模式
在 TCC 模式中，我们会把原来的一个接口分为 Try 接口、Confirm 接口、Cancel 接口
- Try 接口用来检查数据、预留业务资源
- Confirm 接口用来确认实际业务操作、更新业务资源
- Cancel 接口是指释放 Try 接口中预留的资源
比如积分兑换折扣券的例子中需要调用账户服务减积分、营销服务加折扣券这两个服务，那么针对账户服务减积分这个接口，我们需要写 3 个方法，如下代码所示
public boolean prepareMinus(BusinessActionContext businessActionContext, final String accountNo, final double amount) {
//校验账户积分余额 //冻结积分金额
}
public boolean Confirm(BusinessActionContext businessActionContext) {
//扣除账户积分余额 //释放账户 冻结积分金额
}
public boolean Cancel(BusinessActionContext businessActionContext) {
//回滚所有数据变更
}同样，针对营销服务加折扣券这个接口，也需要写3个方法，而后调用的大体步骤如下
图中绿色代表成功的调用路径，如果中间出错，就会先调用相关服务的回退方法，再进行手工回退。原本只需要在每个服务中写一段业务代码就行，现在需要拆成 3 段来写，而且还涉及以下 5 点注意事项
- 我们需要保证每个服务的 Try 方法执行成功后，Confirm 方法在业务逻辑上能够执行成功；
- 可能会出现 Try 方法执行失败而 Cancel 被触发的情况，此时我们需要保证正确回滚；
- 可能因为网络拥堵出现 Try 方法的调用被堵塞的情况，此时事务控制器判断 Try 失败并触发了 Cancel 方法，后来 Try 方法的调用请求到了服务这里，此时我们应该拒绝 Try 请求逻辑；
- 所有的 Try、Confirm、Cancel 都需要确保幂等性；
- 整个事务期间的数据库数据处于一个临时的状态，其他请求需要访问这些数据时，我们需要考虑如何正确被其他请求使用，而这种使用包括读取和并发的修改
TCC 模式是一个很麻烦的方案，除了每个业务代码的工作量 X3 之外，出错的概率也高，因为需要通过相应逻辑保证上面的注意事项都被处理
Seata 中 AT 模式的自动回滚
对于使用 Seata 的人来说操作比较简单，只需要在触发整个事务的业务发起方的方法中加入@GlobalTransactional 标注，且使用普通的 @Transactional 包装好分布式事务中相关服务的相关方法即可
在 Seata 内在机制中，AT 模式的自动回滚往往需要执行以下步骤
一阶段
- 解析每个服务方法执行的 SQL，记录 SQL 的类型（Update、Insert 或 Delete），修改表并更新 SQL 条件等信息；
- 根据前面的条件信息生成查询语句，并记录修改前的数据镜像；
- 执行业务的 SQL；
- 记录修改后的数据镜像；
- 插入回滚日志：把前后镜像数据及业务 SQL 相关的信息组成一条回滚日志记录，插入 UNDO_LOG 表中；
- 提交前，向 TC 注册分支，并申请相关修改数据行的全局锁 ；
- 本地事务提交：业务数据的更新与前面步骤生成的 UNDO LOG 一并提交；
- 将本地事务提交的结果上报给事务控制器
二阶段-回滚
收到事务控制器的分支回滚请求后，会开启一个本地事务，并执行如下操作
- 查找相应的 UNDO LOG 记录；
- 数据校验：拿 UNDO LOG 中的后镜像数据与当前数据进行对比，如果存在不同，说明数据被当前全局事务之外的动作做了修改，此时我们需要根据配置策略进行处理；
- 根据 UNDO LOG 中的前镜像和业务 SQL 的相关信息生成回滚语句并执行；
- 提交本地事务，并把本地事务的执行结果（即分支事务回滚的结果）上报事务控制器
二阶段-提交
- 收到事务控制器的分支提交请求后，我们会将请求放入一个异步任务队列中，并马上返回提交成功的结果给事务控制器
- 异步任务阶段的分支提交请求将异步地、批量地删除相应 UNDO LOG 记录
