分布式系统事务一致性解决方案

标签:大数据OLTP

访客:11903  发表于:2016-07-05 11:09:39

开篇

在OLTP系统领域,我们在很多业务场景下都会面临事务一致性方面的需求,例如最经典的Bob给Smith转账的案例。传统的企业开发,系统往往是以单体应用形式存在的,也没有横跨多个数据库。我们通常只需借助开发平台中特有数据访问技术和框架(例如Spring、JDBC、ADO.NET),结合关系型数据库自带的事务管理机制来实现事务性的需求。关系型数据库通常具有ACID特性:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。

而大型互联网平台往往是由一系列分布式系统构成的,开发语言平台和技术栈也相对比较杂,尤其是在SOA和微服务架构盛行的今天,一个看起来简单的功能,内部可能需要调用多个“服务”并操作多个数据库或分片来实现,情况往往会复杂很多。单一的技术手段和解决方案,已经无法应对和满足这些复杂的场景了。

分布式系统的特性

对分布式系统有过研究的读者,可能听说过“CAP定律”、“Base理论”等,非常巧的是,化学理论中ACID是酸、Base恰好是碱。这里笔者不对这些概念做过多的解释,有兴趣的读者可以查看相关参考资料。CAP定律如下图:


分布式系统事务一致性解决方案

在分布式系统中,同时满足“CAP定律”中的“一致性”、“可用性”和“分区容错性”三者是不可能的,这比现实中找对象需同时满足“高、富、帅”或“白、富、美”更加困难。在互联网领域的绝大多数的场景,都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性,系统往往只需要保证“最终一致性”,只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。

分布式事务

提到分布式系统,必然要提到分布式事务。要想理解分布式事务,不得不先介绍一下两阶段提交协议。先举个简单但不精准的例子来说明:

第一阶段,张老师作为“协调者”,给小强和小明(参与者、节点)发微信,组织他们俩明天8点在学校门口集合,一起去爬山,然后开始等待小强和小明答复。

第二阶段,如果小强和小明都回答没问题,那么大家如约而至。如果小强或者小明其中一人回答说“明天没空,不行”,那么张老师会立即通知小强和小明“爬山活动取消”。

细心的读者会发现,这个过程中可能有很多问题的。如果小强没看手机,那么张老师会一直等着答复,小明可能在家里把爬山装备都准备好了却一直等着张老师确认信息。更严重的是,如果到明天8点小强还没有答复,那么就算“超时”了,那小明到底去还是不去集合爬山呢?

这就是两阶段提交协议的弊病,所以后来业界又引入了三阶段提交协议来解决该类问题。

两阶段提交协议在主流开发语言平台,数据库产品中都有广泛应用和实现的,下面来介绍一下XOpen组织提供的DTP模型图:


分布式系统事务一致性解决方案

XA协议指的是TM(事务管理器)和RM(资源管理器)之间的接口。目前主流的关系型数据库产品都是实现了XA接口的。JTA(Java Transaction API)是符合X/Open DTP模型的,事务管理器和资源管理器之间也使用了XA协议。 本质上也是借助两阶段提交协议来实现分布式事务的,下面分别来看看XA事务成功和失败的模型图:


分布式系统事务一致性解决方案


分布式系统事务一致性解决方案

在JavaEE平台下,WebLogic、Webshare等主流商用的应用服务器提供了JTA的实现和支持。而在Tomcat下是没有实现的(其实笔者并不认为Tomcat能算是JavaEE应用服务器),这就需要借助第三方的框架Jotm、Automikos等来实现,两者均支持spring事务整合。

而在Windows .NET平台中,则可以借助ado.net中的TransactionScop API来编程实现,还必须配置和借助Windows操作系统中的MSDTC服务。如果你的数据库使用的mysql,并且mysql是部署在Linux平台上的,那么是无法支持分布式事务的。 由于篇幅关系,这里不展开,感兴趣的读者可以自行查阅相关资料并实践。

总结:这种方式实现难度不算太高,比较适合传统的单体应用,在同一个方法中存在跨库操作的情况。但分布式事务对性能的影响会比较大,不适合高并发和高性能要求的场景。

提供回滚接口

在服务化架构中,功能X,需要去协调后端的A、B甚至更多的原子服务。那么问题来了,假如A和B其中一个调用失败了,那可怎么办呢?

在笔者的工作中经常遇到这类问题,往往提供了一个BFF层来协调调用A、B服务。如果有些是需要同步返回结果的,我会尽量按照“串行”的方式去调用。如果调用A失败,则不会盲目去调用B。如果调用A成功,而调用B失败,会尝试去回滚刚刚对A的调用操作。

当然,有些时候我们不必严格提供单独对应的回滚接口,可以通过传递参数巧妙的实现。

这样的情况,我们会尽量把可提供回滚接口的服务放在前面。举个例子说明:

我们的某个论坛网站,每天登录成功后会奖励用户5个积分,但是积分和用户又是两套独立的子系统服务,对应不同的DB,这控制起来就比较麻烦了。解决思路:

把登录和加积分的服务调用放在BFF层一个本地方法中。

当用户请求登录接口时,先执行加积分操作,加分成功后再执行登录操作

如果登录成功,那当然最好了,积分也加成功了。如果登录失败,则调用加积分对应的回滚接口(执行减积分的操作)。

总结:这种方式缺点比较多,通常在复杂场景下是不推荐使用的,除非是非常简单的场景,非常容易提供回滚,而且依赖的服务也非常少的情况。

这种实现方式会造成代码量庞大,耦合性高。而且非常有局限性,因为有很多的业务是无法很简单的实现回滚的,如果串行的服务很多,回滚的成本实在太高。

本地消息表

这种实现方式的思路,其实是源于ebay,后来通过支付宝等公司的布道,在业内广泛使用。其基本的设计思想是将远程分布式事务拆分成一系列的本地事务。如果不考虑性能及设计优雅,借助关系型数据库中的表即可实现。

举个经典的跨行转账的例子来描述。

第一步伪代码如下,扣款1W,通过本地事务保证了凭证消息插入到消息表中。


分布式系统事务一致性解决方案

第二步,通知对方银行账户上加1W了。那问题来了,如何通知到对方呢?

通常采用两种方式:

采用时效性高的MQ,由对方订阅消息并监听,有消息时自动触发事件

采用定时轮询扫描的方式,去检查消息表的数据。

两种方式其实各有利弊,仅仅依靠MQ,可能会出现通知失败的问题。而过于频繁的定时轮询,效率也不是最佳的(90%是无用功)。所以,我们一般会把两种方式结合起来使用。

解决了通知的问题,又有新的问题了。万一这消息有重复被消费,往用户帐号上多加了钱,那岂不是后果很严重?

仔细思考,其实我们可以消息消费方,也通过一个“消费状态表”来记录消费状态。在执行“加款”操作之前,检测下该消息(提供标识)是否已经消费过,消费完成后,通过本地事务控制来更新这个“消费状态表”。这样子就避免重复消费的问题。

总结:上诉的方式是一种非常经典的实现,基本避免了分布式事务,实现了“最终一致性”。但是,关系型数据库的吞吐量和性能方面存在瓶颈,频繁的读写消息会给数据库造成压力。所以,在真正的高并发场景下,该方案也会有瓶颈和限制的。

MQ(非事务消息)

通常情况下,在使用非事务消息支持的MQ产品时,我们很难将业务操作与对MQ的操作放在一个本地事务域中管理。通俗点描述,还是以上述提到的“跨行转账”为例,我们很难保证在扣款完成之后对MQ投递消息的操作就一定能成功。这样一致性似乎很难保证。

先从消息生产者这端来分析,请看伪代码:


分布式系统事务一致性解决方案

根据上述代码及注释,我们来分析下可能的情况:

操作数据库成功,向MQ中投递消息也成功,皆大欢喜

操作数据库失败,不会向MQ中投递消息了

操作数据库成功,但是向MQ中投递消息时失败,向外抛出了异常,刚刚执行的更新数据库的操作将被回滚

从上面分析的几种情况来看,貌似问题都不大的。那么我们来分析下消费者端面临的问题:

消息出列后,消费者对应的业务操作要执行成功。如果业务执行失败,消息不能失效或者丢失。需要保证消息与业务操作一致

尽量避免消息重复消费。如果重复消费,也不能因此影响业务结果

如何保证消息与业务操作一致,不丢失?

主流的MQ产品都具有持久化消息的功能。如果消费者宕机或者消费失败,都可以执行重试机制的(有些MQ可以自定义重试次数)。

如何避免消息被重复消费造成的问题?

保证消费者调用业务的服务接口的幂等性

通过消费日志或者类似状态表来记录消费状态,便于判断(建议在业务上自行实现,而不依赖MQ产品提供该特性)

总结:这种方式比较常见,性能和吞吐量是优于使用关系型数据库消息表的方案。如果MQ自身和业务都具有高可用性,理论上是可以满足大部分的业务场景的。不过在没有充分测试的情况下,不建议在交易业务中直接使用。

MQ(事务消息)

举个例子,Bob向Smith转账,那我们到底是先发送消息,还是先执行扣款操作?

好像都可能会出问题。如果先发消息,扣款操作失败,那么Smith的账户里面会多出一笔钱。反过来,如果先执行扣款操作,后发送消息,那有可能扣款成功了但是消息没发出去,Smith收不到钱。除了上面介绍的通过异常捕获和回滚的方式外,还有没有其他的思路呢?

下面以阿里巴巴的RocketMQ中间件为例,分析下其设计和实现思路。

RocketMQ第一阶段发送Prepared消息时,会拿到消息的地址,第二阶段执行本地事物,第三阶段通过第一阶段拿到的地址去访问消息,并修改状态。细心的读者可能又发现问题了,如果确认消息发送失败了怎么办?RocketMQ会定期扫描消息集群中的事物消息,这时候发现了Prepared消息,它会向消息发送者确认,Bob的钱到底是减了还是没减呢?如果减了是回滚还是继续发送确认消息呢?RocketMQ会根据发送端设置的策略来决定是回滚还是继续发送确认消息。这样就保证了消息发送与本地事务同时成功或同时失败。如下图:


分布式系统事务一致性解决方案

总结:据笔者的了解,各大知名的电商平台和互联网公司,几乎都是采用类似的设计思路来实现“最终一致性”的。这种方式适合的业务场景广泛,而且比较可靠。不过这种方式技术实现的难度比较大。目前主流的开源MQ(ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka)均未实现对事务消息的支持,所以需二次开发或者新造轮子。比较遗憾的是,RocketMQ事务消息部分的代码也并未开源,需要自己去实现。

其他补偿方式

做过支付宝交易接口的同学都知道,我们一般会在支付宝的回调页面和接口里,解密参数,然后调用系统中更新交易状态相关的服务,将订单更新为付款成功。同时,只有当我们回调页面中输出了success字样或者标识业务处理成功相应状态码时,支付宝才会停止回调请求。否则,支付宝会每间隔一段时间后,再向客户方发起回调请求,直到输出成功标识为止。

其实这就是一个很典型的补偿例子,跟一些MQ重试补偿机制很类似。

一般成熟的系统中,对于级别较高的服务和接口,整体的可用性通常都会很高。如果有些业务由于瞬时的网络故障或调用超时等问题,那么这种重试机制其实是非常有效的。

当然,考虑个比较极端的场景,假如系统自身有bug或者程序逻辑有问题,那么重试1W次那也是无济于事的。那岂不是就发生了“明明已经付款,却显示未付款不发货”类似的悲剧?

其实为了交易系统更可靠,我们一般会在类似交易这种高级别的服务代码中,加入详细日志记录的,一旦系统内部引发类似致命异常,会有邮件通知。同时,后台会有定时任务扫描和分析此类日志,检查出这种特殊的情况,会尝试通过程序来补偿并邮件通知相关人员。

在某些特殊的情况下,还会有“人工补偿”的,这也是最后一道屏障。

小结

上诉的几种方案中,笔者也大致总结了其设计思路,优势,劣势等,相信读者已经有了一定的理解。其实分布式系统的事务一致性本身是一个技术难题,目前没有一种很简单很完美的方案能够应对所有场景。具体还是要使用者根据不同的业务场景去抉择。

作者;丁浪

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