一基于MQ的最终一致性事务（原理）
一 基于MQ的最终一致性事务（原理）
无论是 2PC & 3PC 还是 TCC、事务状态表，基本都遵守 XA 协议的思想，即这些方案本质上都是事务协调者协调各个事务参与者的本地事务的进度，使所有本地事务共同提交或回滚，最终达成一种全局的 ACID 特性。在协调的过程中，协调者需要收集各个本地事务的当前状态，并根据这些状态发出下一阶段的操作指令。
但是这些全局事务方案由于操作繁琐、时间跨度大，或者在全局事务期间会排他地锁住相关资源，使得整个分布式系统的全局事务的并发度不会太高。这很难满足电商等高并发场景对事务吞吐量的要求，因此互联网服务提供商探索出了很多与 XA 协议背道而驰的分布式事务解决方案。其中利用消息中间件实现的最终一致性全局事务就是一个经典方案。
基于消息中间件的最终一致性事务方案是互联网公司在高并发场景中探索出的一种创新型应用模式，利用 MQ 实现微服务之间的异步调用、解耦合和流量削峰，保证分布式数据记录的最终一致性。它显然不遵守 XA 协议。
为了表现出这种方案的精髓，我将使用如下的电商系统微服务结构来进行描述：
在这个模型中，用户不再是请求整合后的 shopping-service 进行下单，而是直接请求 order-service 下单，order-service 一方面添加订单记录，另一方面会调用 repo-service 扣减库存。
0.1 MQ最终一致性错误设计
这种基于消息中间件的最终一致性事务方案常常被误解成如下的实现方式：
这种实现方式的流程是：
1）order-service 负责向 MQ server 发送扣减库存消息（repo_deduction_msg）；repo-service 订阅 MQ server 中的扣减库存消息，负责消费消息。
2）用户下单后，order-service 先执行插入订单记录的查询语句，后将 repo_deduction_msg 发到消息中间件中，这两个过程放在一个本地事务中进行，一旦“执行插入订单记录的查询语句”失败，导致事务回滚，“将 repo_deduction_msg 发到消息中间件中”就不会发生；同样，一旦“将 repo_deduction_msg 发到消息中间件中”失败，抛出异常，也会导致“执行插入订单记录的查询语句”操作回滚，最终什么也没有发生。
3）repo-service 接收到 repo_deduction_msg 之后，先执行库存扣减查询语句，后向 MQ sever 反馈消息消费完成 ACK，这两个过程放在一个本地事务中进行，一旦“执行库存扣减查询语句”失败，导致事务回滚，“向 MQ sever 反馈消息消费完成 ACK”就不会发生，MQ server 在 Confirm 机制的驱动下会继续向 repo-service 推送该消息，直到整个事务成功提交；同样，一旦“向 MQ sever 反馈消息消费完成 ACK”失败，抛出异常，也对导致“执行库存扣减查询语句”操作回滚，MQ server 在 Confirm 机制的驱动下会继续向 repo-service 推送该消息，直到整个事务成功提交。
这种做法看似很可靠。但没有考虑到网络二将军问题的存在，有如下的缺陷：
1）存在网络的 2 将军问题，上面第 2）步中 order-service 发送 repo_deduction_msg 消息失败，对于发送方 order-service 来说，可能是消息中间件没有收到消息；也可能是中间件收到了消息，但向发送方 order-service 响应的 ACK 由于网络故障没有被 order-service 收到。因此 order-service 贸然进行事务回滚，撤销“执行插入订单记录的查询语句”，是不对的，因为 repo-service 那边可能已经接收到 repo_deduction_msg 并成功进行了库存扣减，这样 order-service 和 repo-service 两方就产生了数据不一致问题。
2）repo-service 和 order-service 把网络调用（与 MQ server 通信）放在本地数据库事务里，可能会因为网络延迟产生数据库长事务，影响数据库本地事务的并发度。
一 最终一致性事务方案
正确的设计方案如下：
上图所示的方案，利用消息中间件如 rabbitMQ 来实现分布式下单及库存扣减过程的最终一致性。对这幅图做以下说明：
1）order-service 中，
在 t_order 表添加订单记录 &&
在 t_local_msg 添加对应的扣减库存消息
这两个过程要在一个事务中完成，保证过程的原子性。同样，repo-service 中，
检查本次扣库存操作是否已经执行过 &&
执行扣减库存如果本次扣减操作没有执行过 &&
写判重表 &&
向 MQ sever 反馈消息消费完成 ACK
这四个过程也要在一个事务中完成，保证过程的原子性。
2）order-service 中有一个后台程序，源源不断地把消息表中的消息传送给消息中间件，成功后则删除消息表中对应的消息。如果失败了，也会不断尝试重传。由于存在网络 2 将军问题，即当 order-service 发送给消息中间件的消息网络超时时，这时候消息中间件可能收到了消息但响应 ACK 失败，也可能没收到，order-service 会再次发送该消息，直至消息中间件响应 ACK 成功，这样可能发生消息的重复发送，不过没关系，只要保证消息不丢失，不乱序就行，后面 repo-service 会做去重处理。
3）消息中间件向 repo-service 推送 repo_deduction_msg，repo-service 成功处理完成后会向中间件响应 ACK，消息中间件收到这个 ACK 才认为 repo-service 成功处理了这条消息，否则会重复推送该消息。但是有这样的情形：repo-service 成功处理了消息，向中间件发送的 ACK 在网络传输中由于网络故障丢失了，导致中间件没有收到 ACK 重新推送了该消息。这也要靠 repo-service 的消息去重特性来避免消息重复消费。
4）在 2）和 3）中提到了两种导致 repo-service 重复收到消息的原因，一是生产者重复生产，二是中间件重传。为了实现业务的幂等性，repo-service 中维护了一张判重表，这张表中记录了被成功处理的消息的 id。repo-service 每次接收到新的消息都先判断消息是否被成功处理过，若是的话不再重复处理。
通过这种设计，实现了消息在发送方不丢失，消息在接收方不被重复消费，联合起来就是消息不漏不重，严格实现了 order-service 和 repo-service 的两个数据库中数据的最终一致性。
基于消息中间件的最终一致性全局事务方案是互联网公司在高并发场景中探索出的一种创新型应用模式，利用 MQ 实现微服务之间的异步调用、解耦合和流量削峰，支持全局事务的高并发，并保证分布式数据记录的最终一致性。
