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在分布式系统中，为了保证数据一致性是必须使用分布式事务。分布式事务实现方式就很多种，今天主要介绍一下使用 RocketMQ 事务消息，实现分布事务。 文末有彩蛋，看完再走
为什么需要事务消息？很多同学可能不知道事务消息是什么，没关系，举一个真实业务场景，先来带你了解一下普通的消息存在问题。 上面业务场景中，当用户支付成功，将会更新支付订单，然后发送 MQ 消息。手续费系统将会通过拉取消息，计算手续费然后保存到另外一个手续费数据库中。 由于计算手续费这个步骤可以离线计算，所以这里采用 MQ 解耦支付与计算手续费的流程。 流程主要涉及三个步骤： 上面提到的步骤，任何一个都会失败，如果我们没有处理，就会使两边数据不一致，将会造成下面两种情况： - 订单数据更新了，手续费数据没有生成
- 手续费数据生成，订单数据却没有更新
这可是涉及到真正的钱，一旦少计算，就会造成资损，真的赔不起！ 对于最后一步来讲，比较简单。如果消费消息失败，只要没有提交消息确认，MQ 服务端将会自动重试。 最大的问题在于我们无法保证更新操作与发送消息一致性。无论我们采用先更新订单数据，再发送消息，还是先发送消息，再更新订单数据，都在存在一个成功，一个失败的可能。 如下所示，采用先发送消息，然后再更新数据库的方式。 上面流程消息发送成功之后，再进行本地事务的提交。这个流程看起来很完美，但是想象一下，如果在提交事务时数据库执行失败，导致事务回滚了。 然而此时消息已经发送出去，无法撤回。这就导致手续费系统紧接会消费消息，计算手续费并更新到数据库中。这就造成支付数据未更新，手续费系统却生成的不一致的情况。 那如果我们流程反一下，是不是就好了呢？ 我们使用下面的伪码表示： // 开始事务try { // 1.执行数据库操作 // 2.提交事务}catch (Exception e){ // 3.回滚事务}// 4.发送 mq 消息这里如果事务提交成功，但是 mq 消息发送失败，就会导致支付数据更新但是手续费数据未生成的的不一致情况。 这里有的同学可能会想到，将发送 mq 消息步骤移动到事务中，消息发送失败，回滚事务，不就完美了吗？ 伪码如下： // 开始事务try { // 1.执行数据库操作 // 2.发送 mq 消息 // 3.提交事务}catch (Exception e){ // 4.回滚事务}上面代码看起来确实没什么问题，消息发送失败，回滚事务。 但是实际上第二步有可能存在消息已经发送到 MQ 服务端，但是由于网络问题未及时收到 MQ 的响应消息，从而导致消息发送端认为消息消息发送失败。 这就会导致订单事务回滚了，但是手续费系统却能消费消息，两边数据库又不一致了。 熟悉 MQ 的同学，可能会想到，消息发送失败，可以重试啊。 是的，我们可以增加重试次数，重新发送消息。但是这里我们需要注意，由于消息发送耦合在事务中，过多的重试会拉长数据库事务执行时间，事务处理时间过长，导致事务中锁的持有时间变长，影响整体的数据库吞吐量。 实际业务中，不太建议将消息发送耦合在数据库事务中。 事务消息事务消息是 RocketMQ 提供的事务功能，可以实现分布式事务，从而保证上面事务操作与消息发送要么都成功，要么都失败。 使用事务消息，整体流程如下： 首先我们将会发送一个半(half) 消息到 MQ 中，通知其开启一个事务。这里半消息并不是说消息内容不完整，实际上它包含所有完整的消息内容。 这个半消息与普通的消息唯一的区别在于，在事物提交之前，这个消息对消费者来说是不可见的，消费者不会消费这个消息。 一旦半消息发送成功，我们就可以执行数据库事务。然后根据事务的执行结果再决定提交或回滚事务消息。 如果事务提交成功，将会发送确认消息至 MQ，手续费系统就可以成功消费到这条消息。 如果事务被回滚，将会发送回滚通知至 MQ，然后 MQ 将会删除这条消息。对于手续费系统来说，都不会知道这条消息的存在。 这就解决了要么都成功，要么都失败的一致性要求。 实际上面的流程还是存在问题，如果我们提交/回滚事务消息失败怎么办？ 对于这个问题，RocketMQ 给出一种事务反查的机制。我们需要需要注册一个回调接口，用于反查本地事务状态。 RocketMQ 若未收到提交或回滚的请求，将会定期去反查回调接口，然后可以根据反查结果决定回滚还是提交事务。 RocketMQ 事务消息流程整体如下： 事务消息示例代码如下： public class TransactionMQProducerExample { public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException, UnsupportedEncodingException { TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("test_transaction_producer"); // 不定义将会使用默认的 ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 100, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2000), new ThreadFactory() { @Override public Thread newThread(Runnable r) { Thread thread = new Thread(r); thread.setName("client-transaction-msg-check-thread"); return thread; } }); producer.setExecutorService(executorService); TransactionListener transactionListener = new TransactionListenerImpl(); producer.setTransactionListener(transactionListener); // 改成自己的地址 producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876"); producer.start(); Order order = new Order("66666", "books"); Message msg = new Message("transaction_tp", JSON.toJSONString(order).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET)); // 发送半消息 SendResult sendResult = producer.sendMessageInTransaction(msg, null); System.out.println(sendResult.getSendStatus()); producer.shutdown(); } public static class TransactionListenerImpl implements TransactionListener { /** * 半消息发送成功将会自动执行该逻辑 * * @param msg * @param arg * @return */ @Override public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) { // 执行本地事务 Order order = null; try { order = JSON.parseObject(new String(msg.getBody(), RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET), Order.class); boolean isSuccess = updateOrder(order); if (isSuccess) { // 本地事务执行成功，提交半消息 System.out.println("本地事务执行成功，提交事务事务消息"); return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE; } else { // 本地事务执行成功，回滚半消息 System.out.println("本地事务执行失败，回滚事务消息"); return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE; } } catch (Exception e) { System.out.println("本地事务执行异常"); } // 异常情况返回未知状态 return LocalTransactionState.UNKNOW; } /** * 更新订单 * 这里模拟数据库更新，返回事务执行成功 * * @param order * @return */ private boolean updateOrder(Order order) throws InterruptedException { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); return true; } /*** * 若提交/回滚事务消息失败，rocketmq 自动反查事务状态 * @param msg * @return */ @Override public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) { try { Order order = JSON.parseObject(new String(msg.getBody(), RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET), Order.class); boolean isSuccess = queryOrder(order.getOrderId()); if (isSuccess) { // 本地事务执行成功，提交半消息 return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE; } else { // 本地事务执行成功，回滚半消息 return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE; } } catch (Exception e) { System.out.println("查询失败"); } // 异常情况返回未知状态 return LocalTransactionState.UNKNOW; } /** * 查询订单状态 * 模拟返回查询成功 * * @param orderId * @return */ private boolean queryOrder(String orderId) throws InterruptedException { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); return true; } } @Data public static class Order { private String orderId; private String goods; public Order(String orderId, String goods) { this.orderId = orderId; this.goods = goods; } }}上面代码中： - 我们需要为生产者指定一个唯一的 ProducerGroup
- 需要继承 TransactionListener 注解回调接口，其中 executeLocalTransaction 方法执行本地事务，checkLocalTranscation 用来执行检查本地事务。
- 返回事务状态有三种：
- LocalTransactionState.UNKNOW 中间状态，RocketMQ 将会反查
- LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE 提交事务，消息这后续将会消费这条消息
- LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE，回滚事务，RocketMQ 将会删除这条消息
事务消息使用注意点事务消息最大反查次数 由于单个消息反查次数过多，将会导致半消息队列堆积，影响性能。 RocketMQ 默认将单个消息的检查次数限制为 15 次。 我们可以通过修改 broker 配置文件，增加如下配置： # N 为最大检查次数transactionCheckMax=N当检查次数超过最大次数后，RocketMQ 将会丢弃消息并且打印错误日志。 若想自定义丢弃消息行为，需要修改 RocketMQ broker 端代码，继承 AbstractTransactionalMessageCheckListener 重写 resolveDiscardMsg 方法，加入自定义逻辑。 同步的双重写入机制 为了确保事务消息不丢失，并且保证事务完整性，需要将事务消息复制到集群其他节点，建议使用同步双重写入机制。 事务反查时间设置 我们可以设置以下参数，设置 MQ 服务端多久之后开始反查事务消息（自事务消息保存成功之后开始计算）。 msg.putUserProperty(MessageConst.PROPERTY_CHECK_IMMUNITY_TIME_IN_SECONDS, "10");或者我们可以在 broker.conf 设置以下参数： # 单位为 ms,默认为 6 stransactionTimeout=60000发送端主动设置配置参数优先级大于 broker 端配置。 另外 RocketMQ 还有一个配置用于控制事务性消息检查间隔： ## 默认为 60stransactionCheckInterval=5000如果自定义配置如上,事务消息检查间隔为 5 秒，事务消息设置检查时间为 60 s。 这就代表 broker 每隔 5s 检查一次事务消息，如果此时事务消息到 MQ 服务端时间还未超过 60s，此时将不会反查，直到时间大于 60s。 彩蛋查找事务消息资料的时候，发现 RocketMQ 文档存在相关错误。 如上两处实际是错误的，应该修改为：AbstractTransactionalMessageCheckListener 与 transactionTimeout。 顺手修改了一下，提交 PR 。哈哈，也为开源项目贡献了一份力量。
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