如何用消息系统避免分布式事务？

从支付宝转账1万块钱到余额宝，这是日常生活的一件普通小事，但作为互联网研发人员的职业病，就得思考支付宝扣除1万之后，如果系统挂掉怎么办，这时余额宝账户并没有增加1万，数据就会出现不一致情况。

上述场景在各个类型的系统中都能找到相似影子，比如在电商系统中，当有用户下单后，除了在订单表插入一条记录外，对应商品表的这个商品数量必须减1，怎么保证？！在搜索广告系统中，当用户点击某广告后，除了在点击事件表中增加一条记录外，还得去商家账户表中找到这个商家并扣除广告费，怎么保证？！等等，相信大家或多或少都能碰到相似情景。

这些问题本质上都可以抽象为：当一个表数据更新后，怎么保证另一个表的数据也必须更新成功。

1、本地事务
还是以支付宝转账余额宝为例，假设有
支付宝账户表：A（id，userId，amount）　　
余额宝账户表：B（id，userId，amount）
用户的userId=1；

从支付宝转账1万块钱到余额宝的动作分为两步：
1）支付宝表扣除1万：update A set amount=amount-10000 where userId=1;
2）余额宝表增加1万：update B set amount=amount+10000 where userId=1;

如何确保支付宝余额宝收支平衡呢？有人说这个很简单嘛，可以用事务解决。

Begin transaction
         update A set amount=amount-10000 where userId=1;
         update B set amount=amount+10000 where userId=1;
End transaction
commit;

非常正确！如果你使用spring的话一个注解就能搞定上述事务功能。

@Transactional(rollbackFor=Exception.class)
public void update() {
    updateATable(); //更新A表
    updateBTable(); //更新B表
}

如果系统规模较小，数据表都在一个数据库实例上，上述本地事务方式可以很好地运行，但是如果系统规模较大，比如支付宝账户表和余额宝账户表显然不会在同一个数据库实例上，他们往往分布在不同的物理节点上，这时本地事务已经失去用武之地。

既然本地事务失效，分布式事务自然就登上舞台。

2、分布式事务—两阶段提交协议（不推荐）
现如今实现基于两阶段提交的分布式事务也没那么困难了，如果使用java，那么可以使用开源软件atomikos来快速实现。

不过但凡使用过的上述两阶段提交的同学都可以发现性能实在是太差，根本不适合高并发的系统。为什么？
1）两阶段提交涉及多次节点间的网络通信，通信时间太长！
2）事务时间相对于变长了，锁定的资源的时间也变长了，造成资源等待时间也增加好多！

正是由于分布式事务存在很严重的性能问题，大部分高并发服务都在避免使用，往往通过其他途径来解决数据一致性问题。

3、使用消息队列来避免分布式事务
如果仔细观察生活的话，生活的很多场景已经给了我们提示。

比如在北京很有名的姚记炒肝点了炒肝并付了钱后，他们并不会直接把你点的炒肝给你，往往是给你一张小票，然后让你拿着小票到出货区排队去取。为什么他们要将付钱和取货两个动作分开呢？原因很多，其中一个很重要的原因是为了使他们接待能力增强（并发量更高）。

还是回到我们的问题，只要这张小票在，你最终是能拿到炒肝的。同理转账服务也是如此，当支付宝账户扣除1万后，我们只要生成一个凭证（消息）即可，这个凭证（消息）上写着“让余额宝账户增加 1万”，只要这个凭证（消息）能可靠保存，我们最终是可以拿着这个凭证（消息）让余额宝账户增加1万的，即我们能依靠这个凭证（消息）完成最终一致性。

3.1 如何可靠保存凭证（消息）
有两种方法：

3.1.1 业务与消息耦合的方式
支付宝在完成扣款的同时记录消息数据，这个消息数据与业务数据保存在同一数据库实例里（消息记录表表名为message）；

Begin transaction
     update A set amount=amount-10000 where userId=1;
     insert into message(userId, amount,status) values(1, 10000, 1);
End transaction
commit;

上述事务能保证只要支付宝账户里被扣了钱，消息一定能保存下来。

当上述扣款事务提交成功后，通过实时消息服务将此消息通知余额宝进行加钱，余额宝处理成功后发送回复成功消息，支付宝收到回复后删除该条消息数据。

3.1.2 业务与消息解耦方式
上述保存消息的方式使得消息数据和业务数据紧耦合在一起，从架构上看不够优雅，而且容易诱发其他问题。为了解耦，可以采用以下方式。

上述保存消息的方式使得消息数据和业务数据紧耦合在一起，从架构上看不够优雅，而且容易诱发其他问题。为了解耦，可以采用以下方式。
1）保存消息数据
支付宝在扣款事务提交之前，向实时消息服务请求发送消息，实时消息服务只记录消息数据，而不真正发送，只有消息发送成功后才会提交事务；
2）扣款事务提交成功后，发送消息
当支付宝扣款事务被提交成功后，向实时消息服务确认发送。只有在得到确认发送指令后，实时消息服务才真正发送该消息；
3）扣款事务提交失败后，取消发送消息
当支付宝扣款事务提交失败回滚后，向实时消息服务取消发送。在得到取消发送指令后，该消息将不会被发送；
4）定时处理未确认或者取消的消息
对于那些未确认的消息或者取消的消息，需要有一个消息状态确认系统定时去支付宝系统查询这个消息的状态并进行更新。为什么需要这一步骤，举个例子：假设在第2步支付宝扣款事务被成功提交后，系统挂了，此时消息状态并未被更新为“确认发送”，从而导致消息不能被发送。

优点：消息数据独立存储，降低业务系统与消息系统间的耦合；
缺点：一次消息发送需要两次请求；业务处理服务需要实现消息状态回查接口。

3.2 如何解决消息重复投递的问题
还有一个很严重的问题就是消息重复投递，以我们支付宝转账到余额宝为例，如果相同的消息被重复投递两次，那么我们余额宝账户将会增加2万而不是1万了。

为什么相同的消息会被重复投递？比如余额宝处理完消息msg后，发送了处理成功的消息给支付宝，正常情况下支付宝应该要删除消息msg，但如果支付宝这时候悲剧的挂了，重启后一看消息msg还在，就会继续发送消息msg。

解决方法很简单，在余额宝这边增加消息应用状态表（message_apply），通俗来说就是个账本，用于记录消息的消费情况，每次来一条消息，在真正执行之前，先去消息应用状态表中查询一遍，如果找到说明是重复消息，丢弃即可，如果没找到才执行，同时插入到消息应用状态表（同一事务）。

for each msg in queue
  Begin transaction
    select count(*) as cnt from message_apply where msg_id=msg.msg_id;
    if cnt==0 then
      update B set amount=amount+10000 where userId=1;
      insert into message_apply(msg_id) values(msg.msg_id);
End transaction
commit;