
一、背景
在微服务架构中,我们常常使用异步化的手段来提升系统的 吞吐量 和 解耦 上下游,而构建异步架构最常用的手段就是使用 消息队列(MQ)
,那异步架构怎样才能实现数据一致性呢?本文主要介绍如何使用RocketMQ
的事务消息
来解决一致性问题。
RocketMQ 是阿里巴巴开源的分布式消息中间件,目前已成为 Apache 的顶级项目。历经多次天猫双十一海量消息考验,具有高性能、低延时和高可靠等特性
PS:同步场景怎样保证一致性?请看文章《Spring Cloud同步场景分布式事务怎样做?试试Seata》
二、MQ选型
可以看到在 业务处理 方面来说 RocketMQ
优于其他对手,而且原生支持 事务消息

PS:业务系统用的是其他 MQ
产品但是又需要 事务消息 怎么办?学习原理自己开发实现!
三、什么是事务消息
例如下图的场景:生成订单记录 -> MQ -> 增加积分

我们是应该先 创建订单记录,还是先 发送MQ消息 呢?
-
先发送MQ消息:这个明显是不行的,因为如果消息发送成功,而订单创建失败的话是没办法把消息收回来的
-
先创建订单记录:如果订单创建成功后MQ消息发送失败 抛出异常,因为两个操作都在本地事务中所以订单数据是可以 回滚 的
上面的 方式二 看似没问题,但是 网络是不可靠的!如果 MQ
的响应因为网络原因没有收到,所以在面对不确定的结果只好进行回滚;但是 MQ
端又确实是收到了这条消息的,只是回给客户端的 响应丢失 了!
所以 事务消息
就是用来保证 本地事务 与 MQ消息发送 的原子性!
四、RocketMQ事务消息原理

主要的逻辑分为两个流程:
-
事务消息发送及提交:
- 发送
half消息
-
MQ服务端
响应消息写入结果 - 根据发送结果执行
本地事务
(如果写入失败,此时half消息对业务 不可见,本地逻辑不执行) - 根据本地事务状态执行
Commit
或者Rollback
(Commit操作生成消息索引,消息对消费者 可见)
- 发送
-
回查流程:
- 对于长时间没有
Commit/Rollback
的事务消息(pending
状态的消息),从服务端发起一次 回查 -
Producer
收到回查消息,检查回查消息对应的本地事务状态
- 根据本地事务状态,重新
Commit
或者Rollback
- 对于长时间没有
逻辑时序图

五、异步架构一致性实现思路
从上面的原理可以发现 事务消息
仅仅只是保证本地事务和MQ消息发送形成整体的 原子性
,而投递到MQ服务器后,并无法保证消费者一定能消费成功!
如果 消费端消费失败 后的处理方式,建议是记录异常信息然后 人工处理,并不建议回滚上游服务的数据(因为两者是 解耦 的,而且 复杂度 太高)
我们可以利用 MQ
的两个特性 重试
和 死信队列
来协助消费端处理:
- 消费失败后进行一定次数的
重试
- 重试后也失败的话该消息丢进
死信队列
里 - 另外起一个线程监听消费
死信队列
里的消息,记录日志并且预警!
因为有 重试
所以消费者需要实现 幂等性
六、分布式事务场景样例
下面就用刚刚提到的场景:生成订单记录 -> MQ -> 增加积分;来简单讲一下 Spring Cloud
中应该怎么做,详细代码请 下载demo 查看。
PS:怎样安装部署RocketMQ可以参考《Apache RocketMQ 消息队列部署与可视化界面安装》
6.1. 引入依赖
使用 spring-cloud-stream
框架来访问 RocketMQ

Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动的框架,通过抽象的定义实现应用与MQ消息队列之间的解耦,目前支持
RabbitMQ
、kafka
和RocketMQ
mark
6.2. 开启事务消息
消息生产者需要添加 transactional: true
开启 事务消息

6.3. 订单服务发送half消息

因为开启了
事务消息
所以这里发送的是half消息
对于消费端是不可见
的
6.4. 订单服务监听half消息
使用 @RocketMQTransactionListener
注解监听 半消息,并实现 RocketMQLocalTransactionListener
接口,该接口有两个方法
- executeLocalTransaction:用于提交本地事务
- checkLocalTransaction:用于事务回查

如果提交事务消息失败,需等待约1分钟左右 事务回查 方法才会被调用
6.5. 积分服务消费消息

注意:因为有
重试
,这里如果是真实的业务需要自行实现幂等性
6.6. 消费死信队列预警

监听并消费死信队列中的消息,用于记录错误日志,并且预警通知运维人员等
6.7. 测试用例
demo中提供了3个接口分别测试不同的场景:
-
事务成功
http://localhost:11002/success
流程如下:- 订单创建 成功
- 提交事务消息 成功
- 消费消息增加积分 成功
-
订单创建成功但提交事务消息失败
http://localhost:11002/produceError
流程如下:- 订单创建 成功
- 提交事务消息 失败
- 事务回查(等待1分钟左右) 成功
- 提交事务消息 成功
- 消费消息增加积分 成功
-
消费消息失败
http://localhost:11002/consumeError
流程如下:- 订单创建 成功
- 提交事务消息 成功
- 消费消息增加积分 失败
- 重试消费消息 失败
- 进入死信队列 成功
- 消费死信队列的消息 成功
- 记录日志并发出预警 成功
七、demo下载地址
推荐阅读
- 日志排查问题困难?分布式日志链路跟踪来帮你
- zuul集成Sentinel最新的网关流控组件
- 阿里注册中心Nacos生产部署方案
- Spring Boot自定义配置项在IDE里面实现自动提示
- Spring Cloud Zuul的动态路由怎样做?集成Nacos实现很简单
- Spring Cloud开发人员如何解决服务冲突和实例乱窜?
- Spring Cloud同步场景分布式事务怎样做?试试Seata
扫码关注有惊喜!

网友评论