在分布式系統(tǒng)中，實現(xiàn)強一致性并不容易。即使2PC、3PC階段提交，也無法保證絕對的強一致性。

我們也不能因為極小的不一致性概率，導(dǎo)致系統(tǒng)整體性能低下，或者擴展性受到影響，并且架構(gòu)也變得極其復(fù)雜。因此，在2PC/3PC提交缺乏大規(guī)模應(yīng)用的情況下，最終一致性是一個較好的方案，在業(yè)界得到了大量使用。

一、重試機制

如下圖所示，Service Consumer 同時調(diào)用 Service A 和 Service B，如果Service A 調(diào)用成功，Service B 調(diào)用識別，為了保證最終一致性，最簡單的辦法是重試。

重試的時候，要注意設(shè)置Service Consumer 的超時時間， 避免長時間等待或卡死，耗盡資源。

Consumer 重試時，需要注意如下幾個方面：

• 超時時間；
• 重試的次數(shù)；
• 重試的間隔時間；
• 重試間隔時間的衰減度；

具體實現(xiàn)細節(jié)，可以參考《 基于Spring-tryer 優(yōu)雅的重試方案》。

二、本地記錄日志

通過本地記錄日志，然后收集到分布式監(jiān)控系統(tǒng)或者其他后端系統(tǒng)中，啟動一個定期檢查的工具。根據(jù)實際情況，可以選擇人工處理。

日志格式：TranID-A-B-Detail

• TransID為事務(wù)ID，可以生成一個隨機序列號；
• Detail 為數(shù)據(jù)的詳細內(nèi)容；
• 如果調(diào)用A成功，則記錄 A success；
• 如果調(diào)用B失敗，或者出現(xiàn)故障，沒有記錄等等，也就是日志中沒有B success，則重新調(diào)用B；
• 可以定期檢測，并處理日志。

收集識別日志的設(shè)計圖，如下所示。

三、可靠消息模式

考慮到實際業(yè)務(wù)場景中發(fā)生故障的概率概率比較低，可以考慮如下方案。

Service Consumer 在調(diào)用 Service B 失敗，先進行重試。如果重試一定的次數(shù)仍然失敗，則直接發(fā)送消息Message Queue，轉(zhuǎn)換為異步處理。

可以采用分布式能力比較強的MQ，如Kafka、RocketMQ等開源分布式消息系統(tǒng)，進行異步處理。

• Service B 可以專門集成一個錯誤處理的組件，不斷從MQ 收集補償消息。
• 或者獨立一個錯誤處理的組件，獨立處理MQ 的補償消息，包括其他Service 組件的異常。

這種方案也有丟失消息的風(fēng)險，就是Service Consumer 的消息還沒有發(fā)出來就掛了，這是小概率事件。

還有一種方案-可靠消息模式，如下圖所示。Service Consumer 發(fā)送一條消息給Message Queue Broker，如RocketMQ、Kafka等等。由Service A和Service B 消費消息。

MQ 可以采用分布式MQ，并且可以持久化，這樣通過MQ 保證消息不丟失，認為MQ 是可靠的。

可靠消息模式的優(yōu)點：

• 提升了吞吐量；
• 在一些場景下，降低了響應(yīng)時間；

存在問題：

• 存在不一致的時間窗口（業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進入了MQ，但是沒有進入DB，導(dǎo)致一些場景讀不到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)）；
• 增加了架構(gòu)的復(fù)雜度；
• 消費者（Service A/B）需要保證冪等性；

針對上述不一致的時間窗口問題，可以進一步優(yōu)化。

• 將業(yè)務(wù)分為：核心業(yè)務(wù)和從屬業(yè)務(wù)
• 核心業(yè)務(wù)服務(wù) - 直接調(diào)用；
• 從屬業(yè)務(wù)服務(wù) - 從MQ 消費消息；

直接調(diào)用訂單服務(wù)（核心服務(wù)），將業(yè)務(wù)訂單數(shù)據(jù)落地DB；同時，發(fā)送向MQ 發(fā)送消息。

考慮到在向MQ 發(fā)送消息之前，Service Consumer（創(chuàng)建訂單）可以會掛掉，也就是說調(diào)用訂單服務(wù)和發(fā)送Message 必須在一個事務(wù)中，因為處理分布式事務(wù)比較麻煩，且影響性能。

因此，創(chuàng)建了另外一張表：事件表，和訂單表在同一個數(shù)據(jù)庫中，可以添加事務(wù)保護，把分布式事務(wù)變成單數(shù)據(jù)庫事務(wù)。

整個流程如下：

（1）創(chuàng)建訂單 - 持久化業(yè)務(wù)訂單數(shù)據(jù)，并在事件表中插入一條事件記錄。注意，這里在一個事務(wù)中完成，可以保證一致性。如果失敗了，無須關(guān)心業(yè)務(wù)服務(wù)的回退，如果成功則繼續(xù)。

（2）發(fā)送消息 - 發(fā)送訂單消息到消息隊列。

• 如果發(fā)送消息失敗，則進行重試，如果重試成功之前，掛掉了，則由補償服務(wù)去重新發(fā)送消息（小概率事件）。
• 補償服務(wù)會不斷地輪詢事件表，找出異常的事件進行補償消息發(fā)送，如果成功則忽略。
• 如果發(fā)送消息成功，或者補償服務(wù)發(fā)送消息成功，則可以考慮刪除事件表中的事件信息記錄（邏輯刪除）。

（3）消費消息 - 其他從屬業(yè)務(wù)服務(wù)，則可以消費MQ中的訂單消息，進行自身業(yè)務(wù)邏輯的處理。

上述設(shè)計方案中，有3點需要說明一下：

（1）直接調(diào)用訂單服務(wù)（核心業(yè)務(wù)），是為了讓業(yè)務(wù)訂單數(shù)據(jù)盡快落地，避免不一致的時間窗口問題，保證寫后讀一致性。

（2）創(chuàng)建訂單業(yè)務(wù)直接發(fā)送消息給MQ，是為了增加實時性，只有異常的情況，才使用補償服務(wù)。如果對實時性要求不高，也可以考慮去掉Message 直接發(fā)送的邏輯。

（3）額外引入一張事件表，是為了將分布式事務(wù)變成單數(shù)據(jù)庫事務(wù)，在一定程度上，也增加了數(shù)據(jù)庫的壓力。