JAVA中的分布式事务05-本地消息表(最终一致性)

方案简介

本地消息表的方案最初是由ebay提出，核心思路是将分布式事务拆分成本地事务进行处理。

方案通过在事务主动发起方额外新建事务消息表，事务发起方处理业务和记录事务消息在本地事务中完成，轮询事务消息表的数据发送事务消息，事务被动方基于消息中间件消费事务消息表中的事务。

这样设计可以避免”业务处理成功 + 事务消息发送失败“，或”业务处理失败 + 事务消息发送成功“的棘手情况出现，保证2个系统事务的数据一致性。

处理流程

下面把分布式事务最先开始处理的事务方成为事务主动方，在事务主动方之后处理的业务内的其他事务成为事务被动方。

为了方便理解，下面继续以电商下单为例进行方案解析，这里把整个过程简单分为扣减库存，订单创建2个步骤，库存服务和订单服务分别在不同的服务器节点上，其中库存服务是事务主动方，订单服务是事务被动方。

事务的主动方需要额外新建事务消息表，用于记录分布式事务的消息的发生、处理状态。

整个业务处理流程如下：

步骤1 事务主动方处理本地事务。
事务主动发在本地事务中处理业务更新操作和写消息表操作。
上面例子中库存服务阶段再本地事务中完成扣减库存和写消息表(图中1、2)。

步骤2 事务主动方通过消息中间件，通知事务被动方处理事务通知事务待消息。
消息中间件可以基于Kafka、RocketMQ消息队列，事务主动方法主动写消息到消息队列，事务消费方消费并处理消息队列中的消息。
上面例子中，库存服务把事务待处理消息写到消息中间件，订单服务消费消息中间件的消息，完成新增订单（图中3 - 5）。

步骤3 事务被动方通过消息中间件，通知事务主动方事务已处理的消息。
上面例子中，订单服务把事务已处理消息写到消息中间件，库存服务消费中间件的消息，并将事务消息的状态更新为已完成(图中6 - 8)

为了数据的一致性，当处理错误需要重试，事务发送方和事务接收方相关业务处理需要支持幂等。具体保存一致性的容错处理如下：

1、当步骤1处理出错，事务回滚，相当于什么都没发生。

2、当步骤2、步骤3处理出错，由于未处理的事务消息还是保存在事务发送方，事务发送方可以定时轮询为超时消息数据，再次发送的消息中间件进行处理。事务被动方消费事务消息重试处理。

3、如果是业务上的失败，事务被动方可以发消息给事务主动方进行回滚。

4、如果多个事务被动方已经消费消息，事务主动方需要回滚事务时需要通知事务被动方回滚。

方案总结

方案的优点如下：

从应用设计开发的角度实现了消息数据的可靠性，消息数据的可靠性不依赖于消息中间件，弱化了对MQ中间件特性的依赖。
方案轻量，容易实现。

缺点如下：

与具体的业务场景绑定，耦合性强，不可公用。
消息数据与业务数据同库，占用业务系统资源。
业务系统在使用关系型数据库的情况下，消息服务性能会受到关系型数据库并发性能的局限。