分布式事务的解决方案（一）

本文主要是介绍分布式事务的解决方案（一），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言应用场景

事务必须满足传统事务的特性，即原子性，一致性，分离性和持久性。但是分布式事务处理过程中，

某些场地比如在电商系统中，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吧，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吧，怎么保证？

一本地事务
以用户A转账用户B为例，假设有

　　用户A账户表：A（id，userId，amount）　　

　　用户B账户表：B（id，userId，amount）

　　用户的userId=1；

从用户A转账1万块钱到用户B的动作分为两步：

　　1）用户A表扣除1万：update A set amount=amount-10000 where userId=1;

　　2）用户B表增加1万：update B set amount=amount+10000 where userId=1;

　　如何确保用户A用户B收支平衡呢？有人说这个很简单嘛，可以用事务解决。

  <span style= "color: #000000;" >Begin transaction 
 update A  set  amount</span>=amount-10000  where  userId=1<span style= "color: #000000;" >; 
 update B  set  amount</span>=amount+10000  where  userId=1<span style= "color: #000000;" >; 
 End transaction 
 commit;</span> 
 

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，
比如用户A账户表和用户B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。

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，当用户A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“让用户B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）让用户B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。

4.1 如何可靠保存凭证（消息）

　　有两种方法：

4.1.1 业务与消息耦合的方式

　　用户A在完成扣款的同时，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）；

  <span style= "color: #000000;" >Begin transaction 
 update A  set  amount</span>=amount-10000  where  userId=1<span style= "color: #000000;" >; 
 insert  into  message(userId, amount,status) values(</span>1, 10000, 1<span style= "color: #000000;" >); 
 End transaction 
 commit;</span> 
 

　　上述事务能保证只要用户A账户里被扣了钱，消息一定能保存下来。

　　当上述事务提交成功后，我们通过实时消息服务将此消息通知用户B，用户B处理成功后发送回复成功消息，用户A收到回复后删除该条消息数据。

4.1.2 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。

　　1）用户A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）当用户A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）当用户A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）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用户A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步用户A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。

4.2 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，以我们用户A转账到用户B为例，如果相同的消息被重复投递两次，那么我们用户B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？比如用户B处理完消息msg后，发送了处理成功的消息给用户A，正常情况下用户A应该要删除消息msg，但如果用户A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，在用户B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，每次来一个消息，
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; 
 