RocketMQ事务的使用场景

单体架构下的事务

在单体系统的开发过程中,假如某个场景下需要对数据库的多张表进行操作,为了保证数据的一致性,一般会使用事务,将所有的操作全部提交或者在出错的时候全部回滚。以创建订单为例,假设下单后需要做两个操作:

  1. 在订单表生成订单
  2. 在积分表增加本次订单增加的积分记录

在单体架构下只需使用@Transactional开启事务,就可以保证数据的一致性:

  1. @Transactional
  2. public void order() {
  3. String orderId = UUID.randomUUID().toString();
  4. // 生成订单
  5. orderService.createOrder(orderId);
  6. // 增加积分
  7. creditService.addCredits(orderId);
  8. }

然而现在越来越多系统开始使用分布式架构,在分布式架构下,订单系统和积分系统可能是两个独立的服务,此时就不能使用上述的方法开启事务了,因为它们不处于同一个事务中,在出错的情况下,无法进行全部回滚,只能对当前服务的事务进行回滚,所以就有可能出现订单生成成功但是积分服务增加积分失败的情况(也可能相反),此时数据处于不一致的状态。

分布式架构下的事务

分布式架构下如果需要保证事务的一致性,需要使用分布式事务,分布式事务的实现方式有多种,这里我们先看通过RocketMQ事务的实现方式。

同样以下单流程为例,在分布式架构下的处理流程如下:

  1. 订单服务生成订单
  2. 发送订单生成的MQ消息,积分服务订阅消息,有新的订单生成之后消费消息,增加对应的积分记录

普通MQ消息存在的问题

如果使用@Transactional + 发送普通MQ的方式,看下存在的问题:

  1. 假如订单创建成功,MQ消息发送成功,但是order方法在返回的前一刻,服务突然宕机,由于开启了事务,事务还未提交(方法结束后才会正常提交),所以订单表并未生成记录,但是MQ却已经发送成功并且被积分服务消费,此时就会存在订单未创建但是积分记录增加的情况
  2. 假如先发送MQ消息再创建订单呢,此时问题就更明显了,如果MQ消息发送成功,创建订单失败,那么同样处于不一致的状态
  1. @Transactional
  2. public void order() {
  3. String orderId = UUID.randomUUID().toString();
  4. // 创建订单
  5. Order order = orderService.createOrder(orderDTO.getOrderId());
  6. // 发送订单创建的MQ消息
  7. sendOrderMessge(order);
  8. return;
  9. }

解决上述问题的方式就是使用RocketMQ事务消息。

RocketMQ事务消息的使用

使用事务消息需要实现自定义的事务监听器,TransactionListener提供了本地事务执行和状态回查的接口,executeLocalTransaction方法用于执行我们的本地事务,checkLocalTransaction是一种补偿机制,在异常情况下如果未收到事务的提交请求,会调用此方法进行事务状态查询,以此决定是否将事务进行提交/回滚:

  1. public interface TransactionListener {
  2. /**
  3. * 执行本地事务
  4. *
  5. * @param msg Half(prepare) message half消息
  6. * @param arg Custom business parameter
  7. * @return Transaction state
  8. */
  9. LocalTransactionState executeLocalTransaction(final Message msg, final Object arg);
  10. /**
  11. * 本地事务状态回查
  12. *
  13. * @param msg Check message
  14. * @return Transaction state
  15. */
  16. LocalTransactionState checkLocalTransaction(final MessageExt msg);
  17. }

这里我们实现自定义的事务监听器OrderTransactionListenerImpl:

  • executeLocalTransaction方法中创建订单,如果创建成功返回COMMIT_MESSAGE,如果出现异常返回ROLLBACK_MESSAGE
  • checkLocalTransaction方法中回查事务状态,根据消息体中的订单ID查询订单是否已经创建,如果创建成功提交事务,如果未获取到认为失败,此时回滚事务。
  1. public class OrderTransactionListenerImpl implements TransactionListener {
  2. @Autowired
  3. private OrderService orderService;
  4. @Override
  5. public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
  6. try {
  7. String body = new String(msg.getBody(), Charset.forName("UTF-8"));
  8. OrderDTO orderDTO = JSON.parseObject(body, OrderDTO.class);
  9. // 模拟生成订单
  10. orderService.createOrder(orderDTO.getOrderId());
  11. } catch (Exception e) {
  12. // 出现异常,返回回滚状态
  13. return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
  14. }
  15. // 创建成功,返回提交状态
  16. return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
  17. }
  18. @Override
  19. public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
  20. String body = new String(msg.getBody(), Charset.forName("UTF-8"));
  21. OrderDTO orderDTO = JSON.parseObject(body, OrderDTO.class);
  22. try {
  23. // 根据订单ID查询订单是否存在
  24. Order order = orderService.getOrderByOrderId(orderDTO.getOrderId());
  25. if (null != order) {
  26. return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
  27. }
  28. } catch (Exception e) {
  29. return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
  30. }
  31. return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
  32. }
  33. }

接下来看如何发送事务消息,事务消息对应的生产者为TransactionMQProducer,创建TransactionMQProducer之后,设置上一步自定义的事务监听器OrderTransactionListenerImpl,然后将订单ID放入消息体中, 调用sendMessageInTransaction发送事务消息:

  1. public class TransactionProducer {
  2. public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
  3. // 创建下单事务监听器
  4. TransactionListener transactionListener = new OrderTransactionListenerImpl();
  5. // 创建生产者
  6. TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("order_group");
  7. // 事务状态回查线程池
  8. ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 100, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2000), new ThreadFactory() {
  9. @Override
  10. public Thread newThread(Runnable r) {
  11. Thread thread = new Thread(r);
  12. thread.setName("client-transaction-msg-check-thread");
  13. return thread;
  14. }
  15. });
  16. // 设置线程池
  17. producer.setExecutorService(executorService);
  18. // 设置事务监听器
  19. producer.setTransactionListener(transactionListener);
  20. // 启动生产者
  21. producer.start();
  22. try {
  23. // 创建订单消息
  24. OrderDTO orderDTO = new OrderDTO();
  25. // 模拟生成订单唯一标识
  26. orderDTO.setOrderId(UUID.randomUUID().toString());
  27. // 转为字节数组
  28. byte[] msgBody = JSON.toJSONString(orderDTO).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET);
  29. // 构建消息
  30. Message msg = new Message("ORDER_TOPIC", msgBody);
  31. // 调用sendMessageInTransaction发送事务消息
  32. SendResult sendResult = producer.sendMessageInTransaction(msg, null);
  33. System.out.printf(sendResult.toString());
  34. Thread.sleep(10);
  35. } catch (MQClientException | UnsupportedEncodingException e) {
  36. e.printStackTrace();
  37. }
  38. for (int i = 0; i < 100000; i++) {
  39. Thread.sleep(1000);
  40. }
  41. producer.shutdown();
  42. }
  43. }

事务的执行流程:

  1. 在订单服务下单后,向Borker发送生成订单的事务消息,投递到ORDER_TOPIC主题中
  2. Broker收到事务消息之后,不会直接投递到ORDER_TOPIC主题中,而是先放在另外一个主题中,也叫half主题,half主题对消费者不可见
  3. half主题加入消息成功之后,会回调事务监听器的的executeLocalTransaction方法,执行本地事务,也就是订单创建,如果创建成功返回COMMIT状态,如果出现异常返回ROLLBACK状态
  4. 根据上一步的返回状态,进行结束事务的处理
    • 提交:从half主题中删除消息,然后将消息投送到ORDER_TOPIC主题中,积分服务订阅ORDER_TOPIC主题进行消费,生成积分记录
    • 回滚:从half主题中删除消息即可
  5. 如果本地事务返回的执行结果状态由于网络原因或者其他原因未能成功的发送给Broker,Broker未收到事务的执行结果,在补偿机制定时检查half主题中消息的事务执行状态时,会回调事务监听器checkLocalTransaction的接口,进行状态回查,判断订单是否创建成功,然后进行结束事务的处理

使用事务消息不会存在订单创建失败但是消息发送成功的情况,不过你可能还有一个疑问,假如订单创建成功了,消息已经投送到队列中,但是积分服务在消费的时候失败了,这样数据还是处于不一致的状态,个人感觉,积分服务可以在失败的时候进行重试或者进行一些其他的补偿机制来保证积分记录成功的生成,在极端情况下积分记录依旧没有生成,此时可能就要人工接入处理了。

RocketMQ事务实现原理

事务消息发送

一、 生产者发送事务消息

生产者在发送事务消息的时候,会在消息属性中设置PROPERTY_TRANSACTION_PREPARED属性,然后向Broker发送消息。

Broker收到消息后,会判断消息是否含有PROPERTY_TRANSACTION_PREPARED属性,如果没有该属性,表示是普通消息,按照普通消息的写入流程执行即可,如果有该属性

表示开启事务,还不能直接加入到实际的消息队列中,否则一旦加入就会被消费者消费,所以需要先对消息暂存,等收到消息提交请求时才可以添加到实际的消息队列中,RocketMQ设置了一个RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC主题来暂存事务消息,放入这个主题中的消息被称为half消息,它的处理逻辑如下:

  1. 设置消息实际的主题和队列ID,待收到事务提交请求后恢复实际的主题和队列ID,向实际的队列中添加消息(类似于延迟消息的实现);
  2. 更改消息的主题为half消息主题RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC
  3. 更改消息队列,默认使用RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC主题下ID为0的那个消息队列,将消息先投递到此队列中;

二、 执行本地事务

在上一步中,生产者向Broker发送了事务消息,发送之后生产者会根据返回的响应结果来判断消息是否发送成功:

(1)发送成功,此时执行本地事务,并返回本地事务执行结果状态,执行结果一般有以下三种;

* COMMIT_MESSAGE:表示执行成功;

* ROLLBACK_MESSAGE:执行失败需要回滚事务;

* UNKNOW:未知状态;

(2)未发送成功,比如FLUSH_DISK_TIMEOUT刷盘超时、FLUSH_SLAVE_TIMEOUTSLAVE_NOT_AVAILABLE从节点不可用等状态,此时意味着消息发送失败,本地事务状态置为ROLLBACK_MESSAGE准备回滚事务;

三、结束事务

经过了前两步骤之后,消息暂存在Broker的half主题中,也得到了本地事务的执行结果状态,接下来就需要根据本地事务的执行结果状态来决定回滚还是提交事务,首先会构建一个结束事务的请求头EndTransactionRequestHeader,请求头中会设置消息的偏移量等信息,然后根据事务的执行结果来设置不同的标识,上面知道事务执行结果一般有三种状态:

  1. COMMIT_MESSAGE:表示执行成功,可以提交事务,请求头中设置TRANSACTION_COMMIT_TYPE标识表示提交事务;
  2. ROLLBACK_MESSAGE:表示需要回滚事务,请求头中设置TRANSACTION_ROLLBACK_TYPE标识进行事务回滚;
  3. UNKNOW:事务执行结果未知状态,请求头中设置TRANSACTION_NOT_TYPE标识未知状态的事务;

之后会向Broker发送这个结束事务的请求,Broker收到请求后会做如下处理:

  1. 判断自己是否是从节点,从节点没有结束事务的权限,如果是从节点返回SLAVE_NOT_AVAILABLE状态;
  2. 从请求头中获取事务的提交类型,如果是TRANSACTION_NOT_TYPE打印warn信息,然后返回NULL,如果是其他类型,做如下处理:

    (1)TRANSACTION_COMMIT_TYPE标识:表示提交事务,请求信息中携带了消息的偏移量,会根据偏移量先查找消息是否存在,如果存在与请求头中携带的消息信息进行对比校验是否一致,校验通过才可以提交事务,此时会恢复消息原本的主题和队列,将消息投递到对应的队列中,然后将对应的half消息进行删除;

    (2)TRANSACTION_ROLLBACK_TYPE标识:表示回滚事务,同样会先根据请求中的消息偏移量进行查找并校验,通过之后,将对应的half消息进行删除;

消息删除

由于CommitLog追加写的性质,RocketMQ并不会直接将half消息从CommitLog中删除,而是使用了另外一个主题RMQ_SYS_TRANS_OP_HALF_TOPIC以下简称OP主题/队列),将已经删除的half消息记录在OP主题队列中,在事务状态检查时,需要通过这个OP队列来判断消息是否被标记了删除。

事务状态检查

由于各种原因有可能未成功收到提交/回滚事务的请求,所以RocketMQ需要定期检查half消息,检查事务的执行结果。在检查的时候会获取half主题(RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC)下的所有消息队列,遍历所有的half消息队列,对队列中的消息进行处理。

每个half消息队列,会有一个对应的OP队列,里面记录了被删除的half消息,首先需要从这个OP队列中拉取消息(因为不知道每条消息在OP队列中的哪个位置,所以需要不断拉取进行查找,每次会拉取32条),并放入到一个集合removeMap中,用于判断当前消息是否已经被标记了删除。

Broker记录了每个half队列的消费进度,每次检查时会获取上一次处理的位置,从这个位置之后继续处理队列中的每一条消息:

  1. 时间校验,如果当前时间减去检查开始时间大于最大处理时间,表示此次检查超时,终止循环等待下一次;
  2. 如果removeMap中包含当前消息,表示消息已经被删除,不需要进行处理;
  3. 如果removeMap不包含当前half消息,会根据消息偏移量获取half消息,如果消息获取不为空继续下一步;
  4. 判断当前half消费是否需要被丢弃或者跳过:
    • 丢弃:每次检查会记录本条消息的检查次数,并记在属性中,如果超过了最大的次数,表示消息需要做丢弃处理;
    • 跳过:如果消息在队列中的存留时间是否超过了设置的最大的保留时间,表示需要跳过,不进行处理;
  5. 判断消息的的存入时间是否大于本次开始检查的时间,如果大于说明是新加入的消息,由于事务消息发送后不会立刻提交,所以此时暂不需要进行检查,中断当前处理等待下一次检查;
  6. 如果消息属性中设置了PROPERTY_CHECK_IMMUNITY_TIME_IN_SECONDS(事务最晚回查时间),判断half消息的存留时间是否超过了个值,如果未超过说明此时还未到回查的时间,并且当前消息未被删除,会将当前的消息重新加入half队列中,因为需要继续往后处理并在结束时更新进度,如果不重新将消息加入到队列中,这条消息就没办法再次处理;
  7. 判断是否需要进行事务回查,发送回查请求(处理回查请求时会调用checkLocalTransaction进行状态检查),回查请求通过线程池异步实现的,所以需要将half消息重新加入到队列中等待下次检查;
  8. 更新half队列的处理进度和OP队列的消费进度;

事务相关源码:【RocketMQ】【源码】事务的实现原理

参考

RocketMQ事务官方文档

【RocketMQ】事务实现原理总结的更多相关文章

  1. RocketMQ源码分析之RocketMQ事务消息实现原理上篇(二阶段提交)

    在阅读本文前,若您对RocketMQ技术感兴趣,请加入 RocketMQ技术交流群 根据上文的描述,发送事务消息的入口为: TransactionMQProducer#sendMessageInTra ...

  2. rocketmq事务消息

    rocketmq事务消息 参考: https://blog.csdn.net/u011686226/article/details/78106215 https://yq.aliyun.com/art ...

  3. 【转】RocketMQ事务消费和顺序消费详解

    RocketMQ事务消费和顺序消费详解 转载说明:该文章纯转载,若有侵权或给原作者造成不便望告知,仅供学习参考. 一.RocketMq有3中消息类型 1.普通消费 2. 顺序消费 3.事务消费 顺序消 ...

  4. RocketMQ源码分析之从官方示例窥探:RocketMQ事务消息实现基本思想

    摘要: RocketMQ源码分析之从官方示例窥探RocketMQ事务消息实现基本思想. 在阅读本文前,若您对RocketMQ技术感兴趣,请加入RocketMQ技术交流群 RocketMQ4.3.0版本 ...

  5. 关于 RocketMQ 事务消息的正确打开方式 → 你学废了吗

    开心一刻 昨晚和一哥们一起吃夜宵,点了几瓶啤酒 不一会天空下起了小雨,哥们突然道:糟了 我:怎么了 哥们:外面下雨了,我老婆还在等着我去接她 他给了自己一巴掌,说道:真他妈不是个东西 我心想:哥们真是 ...

  6. RocketMQ应用及原理剖析

    主流消息队列选型对比分析 基础项对比 可用性.可靠性对比 功能性对比 对比分析 Kafka:系统间的流数据通道 RocketMQ:高性能的可靠消息传输 RabbitMQ:可靠消息传输 RocketMQ ...

  7. Atitit 数据库事务实现原理

    Atitit 数据库事务实现原理   1.1. 自己在程序中实现事务操作. 如果只是需要事务的话,你自己给mongo操作加上事务功能就可以啦..数据库事务只不过是他自己实现了而已..如果数据库不支持事 ...

  8. Spring 事务管理原理探究

    此处先粘贴出Spring事务需要的配置内容: 1.Spring事务管理器的配置文件: 2.一个普通的JPA框架(此处是mybatis)的配置文件: <bean id="sqlSessi ...

  9. Kafka设计解析(八)- Exactly Once语义与事务机制原理

    原创文章,首发自作者个人博客,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/transaction/ 写在前面的话 本 ...

  10. 通俗的讲法理解spring的事务实现原理

    拿房屋买卖举例,流程:销售房屋 -- 接待员 -- 销售员 -- 财务 售楼处 存放着所有待售和已售的房屋数据(数据源 datasource) 总经理 带领一套自己的班底,下属员工都听自己的,服务于售 ...

随机推荐

  1. C++面试八股文:在C++中,有哪些可执行体?

    某日二师兄参加XXX科技公司的C++工程师开发岗位第14面: 面试官:在C++中,有哪些可执行体? 二师兄:可执行体? 面试官:也就是可调用对象. 二师兄:让我想一想.函数.函数指针.类的静态方法.类 ...

  2. 【HarmonyOS】【ArkTS】如何使用HTTP网络请求获取动态数据刷新UI界面

    ​ [关键字] HttpRequest.ArkTS.网络数据请求.@ohos.net.http [前言] 在使用ArkTS开发HarmonyOS应用时,需要调用HTTP网络请求 @ohos.net.h ...

  3. CKS 考试题整理 (08)-Pod指定ServiceAccount

    Context 您组织的安全策略包括: ServiceAccount 不得自动挂载 API 凭据 ServiceAccount 名称必须以 "-sa" 结尾 清单文件 /cks/s ...

  4. 解放计算力:使用并行处理提升python for循环速度

    Python 是一门功能强大的编程语言,但在处理大规模数据或复杂计算任务时,性能可能成为一个瓶颈.幸运的是,Python 提供了多种方法来提升性能,其中之一是利用并行处理来加速循环操作.本文将介绍如何 ...

  5. 自然语言处理 Paddle NLP - 检索式文本问答-理论

    问答系统(Question Answering System,QA) 是信息检索系统的一种高级形式,它能用准确.简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题.其研究兴起的主要原因是人们对快速.准确地获取 ...

  6. 教程 | Datavines 自定义数据质量检查规则(Metric)

    Metric 是 Datavines 中一个核心概念,一个 Metric 表示一个数据质量检查规则,比如空值检查和表行数检查都是一个规则.Metric 采用插件化设计,用户可以根据自己的需求来实现一个 ...

  7. 浅析switch和if(开发中这两者的优缺点;分析出优缺点在使用就能更确定自己需要使用哪个函数了)

    分析 Switch 相较于 if 的优点 1.switch 执行效率  高于  if 的执行效率 分析: switch是在编译阶段将子函数的地址和判断条件绑定了,只要直接将a的直接映射到子函数地址去执 ...

  8. docker部署zabbix6.0及企业微信发送告警

    1 前言 1.1 实验背景 因zabbix 6.0新增许多新特性,为熟悉界面特意在本地部署一套简易版(未启用HA功能).原本想要在烧制了centos7.9系统树莓派上部署,一查之下armv7果然冷门, ...

  9. Redis 主从同步原理

    一.什么是主从同步? 主从同步,就是将数据冗余备份,主库(Master)将自己库中的数据,同步给从库(Slave). 从库可以一个,也可以多个,如图所示: 二.为什么需要主从同步? Redis 虽然有 ...

  10. GoRedisLock:Golang保障数据一致性的分布式锁解决方案

    在现代分布式系统中,多个节点之间共享资源是常见的需求.然而,并发访问共享资源可能导致数据不一致性和竞争条件.为了解决这些问题,我们需要引入分布式锁.GoRedisLock是一个出色的分布式锁库,它结合 ...