如何保证一致性和可靠性java mq保证事务一致性

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数据科学探索者 2023-11-08 22:51:31

文章标签 如何保证一致性和可靠性java 发送消息 kafka 数据 文章分类 Java 后端开发

数据库事务与MQ发送一致性

技术背景

在进行服务改造的时候，会需要进行服务技术架构的选型。其中比较关键的就是通信中间件的选择。
不同服务之间，同步通信比较典型的代表是 RPC ，异步通信的典型代表是 MQ 。

问题现状

在电商业务中，如果需要使用 MQ 作为消息通信中间件，那么需要解决 MQ 的一致性问题。MQ 提供一致性保障又分为两个方面。

发消息时确保业务操作和发消息是一致的；接收消息的时候要确保消息最终被正常处理了。

发送方一般通过事务保证，消费方通常使用消费 ACK 和重试来达到一致性。

数据库事务解决 MQ 发送一致性

以 MySQL 为例，在同一实例中的不同 db ，如果共享同一个 Connection 的话，是可以在同一个事务中的。

同一实例，指的是使用同一台机器；同一个 Connection ，指的是同一个服务使用这台机器。

那么这种情况下，执行下面这种操作，是可以支持在同一事务中进行操作的。

begin transaction;
insert into A.tbl1(name, age) values('admin', 18);
insert into B.tbl2(num) values(20);
end transaction;

依托于这样的实现，我们可以在所有的 MySQL 实例中，均创建出一个专门负责 MQ 的 db 。且这个 db 对于应用透明，那么我们可以在使用的时候，将发送消息与业务操作放在同一个事务中即可。
在电商业务场景中，在支付的时候要插入支付流水，同时还需要发送一条消息通知其他业务系统。那么在这种场景下，我们需要保证两个处理同时完成。

@Transactional
public void pay(order order) {
    PayTransaction t = buildPayTransaction(order);
    payDao.append(t);
    producer.sendMessage(buildMessage(t));
    final Message message = buildMessage(t);
    messageDao.insert(message);
    // 在事务提交后执行
    triggerAfterTransactionCommit(()-> {
        messageclient.send(message);
        messageDao.delete(message);
    });
}

实际上在 producer.sendMessage 执行的时候，消息并没有通过网络发送出去，而仅仅是往业务 DB 同一个实例上的消息库插入一条记录，然后注册事务的回调。在这个事务真正提交后消息才从网络发送出去，这个时候如果发送到 consumer 成功的话消息会被立即删除掉。而如果消息发送失败则消息就留在消息库里，这个时候我们会有一个补偿任务会将这些消息从指定的 message db 消息库里捞出然后重新发送，直到发送成功。

整个流程图如图所示：

如何保证一致性和可靠性java mq保证事务一致性_数据

这样的结构下，每次发送消息，第一个可以利用 db 中已经持久化的数据进行，第二个可以使用定时任务做数据补偿。

简单模式下的事务 MQ 一致性

在一个事务中，同时保证事务和 MQ 的发送一致性，可以使用事务监听的方式实现。
在 Spring 中的声明式事务方式中，可以使用 TransactionSynchronizationManager 事务同步管理器，对事务进行后置增强，指定发送 MQ 的操作在事务提交之后完成。但是对于 MQ 的发送成功，需要做一些其他的补偿机制。 MQ 发送到 Exchange 的过程中，如果发生问题，可能会导致发送失败的情况。
这种情况下，比较好的能提高发送成功的概率的方法，是可以使用@Retryable注解的。多重试几次，直到确认为止。

@Transactional
public void finishOrder(Order order){
    // 添加订单成功
    insertOrderSuccess(order);
    
    // 发送消息到 MQ
    TransactionSynchronizationManager.registerSynchronization(new TransactionSynchronizationAdapter(){
        @Override
        public void afterCommit() {
            mqService.send(order);
        }
    });
}

这种直接写样板模式的代码，耦合度比较高，而且会造成大量重复。这种情况下，需要判断当前是否存在事务，否则会报错：

java.lang.IllegalStateException: Transaction synchronization is not active

正确方式是：

private final ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();

public void sendLog() {
    // 判断当前是否存在事务
    if (!TransactionSynchronizationManager.isSynchronizationActive()) {
        // 无事务，异步发送消息给kafka
        
        executor.submit(() -> {
            // 发送消息给kafka
            try {
                // 发送消息给kafka
            } catch (Exception e) {
                // 记录异常信息，发邮件或者进入待处理列表，让开发人员感知异常
            }
        });
        return;
    }
    
    // 有事务，则添加一个事务同步器，并重写afterCompletion方法（此方法在事务提交后会做回调）
    TransactionSynchronizationManager.registerSynchronization(new TransactionSynchronizationAdapter() {
        
        @Override
        public void afterCompletion(int status) {
            if (status == TransactionSynchronization.STATUS_COMMITTED) {
                // 事务提交后，再异步发送消息给kafka
                executor.submit(() -> {
                    try {
                        // 发送消息给kafka
                    } catch (Exception e) {
                        // 记录异常信息，发邮件或者进入待处理列表，让开发人员感知异常
                    }
                });
            }
        }
        
    });
    
}

为了方便使用，可以进行事务监听，遵循这样的业务流程：

注册事件 -> 事件监听 -> 事务提交 -> 事件执行

解耦之后的代码：

@Service
@Slf4j
public class UserServiceImpl extends implements UserService {

	@Autowired
    UserMapper userMapper;
    	
	@Autowired
    ApplicationEventPublisher eventPublisher;
	
	public void userRegister(User user){
		userMapper.insertUser(user);
		eventPublisher.publishEvent(new UserRegisterEvent(new Date()));
	}
}

自定义事件：

public class UserRegisterEvent extends ApplicationEvent {

    private Date registerDate;

    public UserRegisterEvent(Date registerDate) {
        super(registerDate);
        this.registerDate = registerDate;
    }
}

事件监听器：

@Slf4j
@Component
public class UserListener {

    @Autowired
    UserService userService;

    @Async
    @TransactionalEventListener(phase = TransactionPhase.AFTER_COMMIT, classes = UserRegisterEvent.class)
    public void onUserRegisterEvent(UserRegisterEvent event) {
        userService.sendActivationCode(event.getRegisterDate());
    }
}

消息驱动事务补偿

事件背景

在 DDD 架构中，要实现领域事件驱动优化，需要将不同的领域消息进行抽象，使用 MQ 消息来进行事件驱动，完成事件的最终一致性。

领域事件

在实践之前，需要了解一下领域事件的概念。
领域事件（Domain Events）是领域驱动设计（Domain Driven Design，DDD）中的一个概念，用于捕获我们所建模的领域中所发生过的事情。
它用来表示领域中发生的事件。一个领域事件将导致进一步的业务操作，在实现业务解耦的同时，还有助于形成完整的业务闭环。
举例来说的话，领域事件可以是业务流程的一个步骤，比如投保业务缴费完成后，触发投保单转保单的动作；也可能是定时批处理过程中发生的事件，比如批处理生成季缴保费通知单，触发发送缴费邮件通知操作；或者一个事件发生后触发的后续动作，比如密码连续输错三次，触发锁定账户的动作。
如何识别领域事件：在做用户旅程或者场景分析时，我们要捕捉业务、需求人员或领域专家口中的关键词：“如果发生……，则……”“当做完……的时候，请通知……”“发生……时，则……”等。在这些场景中，如果发生某种事件后，会触发进一步的操作，那么这个事件很可能就是领域事件。

实践过程

在实践中，需要做的是：

事件发布 -> 消息发布 -> 消息传递 -> 消息消费 -> 事件处理

主要分为五个步骤来划分这一过程。现在需要着重处理的是上游业务，也就是事件发布和消息发布。
在事件发布中，我们通常定义一个通用的领域事件，通常需要包含事件 ID 、时间、主题、数据等。

public class DomainEvent<T> {
    private String eventId;
    private String eventTopic;
    private Date eventTime;
    private T eventData;
}

之后通常会需要创建一个事件发布器：

/**
* 事件预发布，在有事务的时候需要先保存事件，之后再通过MQ进行发布
*/
public <T> void prePublish(DomainEvent<T> domainEvent) {
    domainEventService.save(domainEvent);
    // 将消息添加到ThreadLocal中
    addDomainEvent(domainEventEntity);
}

消息的发布：

public void publish() {
    // 移除ThreadLocal中的消息并进行发送
    List<DomainEvent> list = removeAndGet();
    for (DomainEvent event : list) {
        try {
            // 发送消息
            MqService.send(event);
        } catch (Exception e) {
            // 抛出异常
            throw new Exception();
        }
    }
}

整体的执行流程：