一、简介
本章，我们将要介绍一种生产上最常用的分布式事务解决方案——可靠消息最终一致性方案。所谓可靠消息最终一致性方案，其实就是在分布式系统当中，把一个业务操作转换成一个消息，然后利用消息来实现事务的 最终一致性 。
比如从A账户向B账户转账的操作，当服务A从A账户扣除完金额后，通过消息中间件向服务B发一个消息，服务B收到这条消息后，进行B账户的金额增加操作。
可靠消息最终一致性方案一般有两种实现方式，原理其实是一样的：
- 基于本地消息表
- 基于支持分布式事务的消息中间件，如RocketMQ等
二、本地消息表
基于本地消息表的分布式事务，是最简便的实现方式，其核心思想是将分布式事务拆分成本地事务进行处理，这种思路是来源于eBay。
我们来看下面这张图，基于本地消息服务的分布式事务分为三大部分：
- 可靠消息服务：存储消息，因为通常通过数据库存储，所以也叫本地消息表
- 生产者（上游服务）：生产者是接口的调用方，生产消息
- 消费者（下游服务）：消费者是接口的服务方，消费消息
2.1 可靠消息服务
可靠消息服务就是一个单独的服务，有自己的数据库，其主要作用就是存储消息（包含接口调用信息，全局唯一的消息编号），消息通常包含以下状态：
- 待确认：上游服务发送待确认消息
- 已发送：上游服务发送确认消息
- 已取消（终态）：上游服务发送取消消息
- 已完成（终态）：下游服务确认接口执行完成
2.2 生产者
服务调用方（消息生产者）需要调用下游接口时，不直接通过RPC之类的方式调用，而是先生成一条消息，其主要步骤如下：
- 生产者调用接口前，先发送一条待确认消息（一般称为half-msg，包含接口调用信息）给可靠消息服务，可靠消息服务会将这条记录存储到自己的数据库（或本地磁盘），状态为【待确认】；
- 生产者执行本地事务，本地事务执行成功并提交后，向可靠消息服务发送一条确认消息；如果本地执行失败，则向消息服务发送一条取消消息；
- 可靠消息服务如果收到消息后，修改本地数据库中的那条消息记录的状态改为【已发送】或【已取消】。如果是确认消息，则将消息投递到MQ消息队列；（ 修改消息状态和投递MQ必须在一个事务里，保证要么都成功要么都失败 ）
为了防止出现：生产者的本地事务执行成功，但是发送确认/取消消息超时的情况。可靠消息服务里一般会提供一个后台定时任务，不停的检查消息表中那些【待确认】的消息，然后回调生产者（上游服务）的一个接口，由生产者确认到底是取消这条消息，还是确认并发送这条消息。
通过上面这套机制，可以保证生产者对消息的100%可靠投递。
2.3 消费者
服务提供方（消息消费者），从MQ消费消息，然后执行本地事务。执行成功后，反过来通知可靠消息服务，说自己处理成功了，然后可靠消息服务就会把本地消息表中的消息状态置为最终状态【已完成】 。
这里要注意两种情况：
- 消费者消费消息失败，或者消费成功但执行本地事务失败。
针对这种情况，可靠消息服务可以提供一个后台定时任务，不停的检查消息表中那些【已发送】但始终没有变成【已完成】的消息，然后再次投递到MQ，让下游服务来再次处理。也可以引入zookeeper，由消费者通知zookeeper，生产者监听到zookeeper上节点变化后，进行消息的重新投递。 - 如果消息重复投递，消息者的接口逻辑需要实现幂等性，保证多次处理一个消息不会插入重复数据或造成业务数据混乱。
针对这种情况，消费者可以准备一张消息表，用于判重。消费者消费消息后，需要去本地消息表查看这条消息有没处理成功，如果处理成功直接返回成功。
2.4 总结
这个方案的优点是简单，但最大的问题在于可靠消息服务是 严重依赖于数据库 的，即通过数据库的消息表来管理事务，不太适合并发量很高的场景。
三、分布式消息中间件
许多开源的消息中间件都支持分布式事务，比如RocketMQ、Kafka。其思想几乎是和本地消息表/服务实一样的，只不过是将可靠消息服务和MQ功能封装在一起，屏蔽了底层细节，从而更方便用户的使用。这种方案有时也叫做可靠消息最终一致性方案。
以RocketMQ为例，消息的发送分成2个阶段： Prepare阶段 和 确认阶段 。
3.1 prepare阶段
- 生产者发送一个不完整的事务消息——HalfMsg到消息中间件，消息中间件会为这个HalfMsg生成一个全局唯一标识，生产者可以持有标识，以便下一阶段找到这个HalfMsg；
- 生产者执行本地事务。
注意： 消费者无法立刻消费HalfMsg，生产者可以对HalfMsg进行Commit或者Rollback来终结事务。只有当Commit了HalfMsg后，消费者才能消费到这条消息。
3.2 确认阶段
- 如果生产者执行本地事务成功，就向消息中间件发送一个Commit消息（包含之前HalfMsg的唯一标识），中间件修改HalfMsg的状态为【已提交】，然后通知消费者执行事务；
- 如果生产者执行本地事务失败，就向消息中间件发送一个Rollback消息（包含之前HalfMsg的唯一标识），中间件修改HalfMsg的状态为【已取消】。
消息中间件会定期去向生产者询问，是否可以Commit或者Rollback那些由于错误没有被终结的HalfMsg，以此来结束它们的生命周期，以达成事务最终的一致。之所以需要这个询问机制，是因为生产者可能提交完本地事务，还没来得及对HalfMsg进行Commit或者Rollback，就挂掉了，这样就会处于一种不一致状态。
3.3 ACK机制
消费者消费完消息后，可能因为自身异常，导致业务执行失败，此时就必须要能够重复消费消息。RocketMQ提供了ACK机制，即RocketMQ只有收到服务消费者的ack message后才认为消费成功。
所以，服务消费者可以在自身业务员逻辑执行成功后，向RocketMQ发送ack message，保证消费逻辑执行成功。
四、示例
我们最后以一个电子商务支付系统的核心交易链路为示例，来更好的理解下可靠消息最终一致性方案。
4.1 交易链路
假设我们的系统的核心交易链路如下图。用户支付订单时，首先调用订单服务的对外接口服务，然后开始核心交易链路的调用，依次经过订单业务服务、库存服务、积分服务，全部成功后再通过MQ异步调用仓储服务：
上图中，订单业务服务、库存服务、积分服务都是同步调用的，由于是核心链路，我们可以通过上一章中讲解的TCC分布式事务来保证分布式事务的一致性。而调用仓储服务可以异步执行，所以我们依赖RocketMQ来实现分布式事务。
4.2 事务执行
接着，我们来看下引入RocketMQ来实现分布式事务后，整个系统的业务执行流程发生了哪些变化，整个流程如下图：
- 当用户针对订单发起支付时，首先订单接口服务先发送一个half-msg消息给RocketMQ，收到RocketMQ的成功响应（注意，此时仓储服务还不能消费消息，因为half-msg还没有确认）。
- 然后，订单接口服务调用核心交易链路，如果其中任一服务执行失败，则先执行内部的TCC事务回滚；
- 如果订单接口服务收到链路失败的响应，则向MQ投递一个rollback消息，取消之前的half-msg；
- 如果订单接口服务收到链路成功的响应，则向MQ投递一个commit消息，确认之前的half-msg，那仓库服务就可以消费消息；
- 仓储服务消费消息成功并执行完自身的逻辑后，会向RocketMQ投递一个ack message，以确保消费成功。
注意，如果因为网络原因，导致RocketMQ始终没有收到订单接口服务对half-msg的commit或rollback消息，RocketMQ就会回调订单接口服务的某个接口，以查询该half-msg究竟是进行commit还是rollback。
五、总结
可靠消息最终一致性方案，一般适用于异步的服务调用，比如支付成功后，调用积分服务进行积分累加、调用库存服务进行发货等等。总结一下，可靠消息最终一致性方案其实最基本的思想就两点：
- 通过引入消息中间件，保证生产者对消息的100%可靠投递；
- 通过引入Zookeeper，保证消费者能够对未成功消费的消息进行重新消费（消费者要保证自身接口的幂等性）。
5.1 优缺点
可靠消息最终一致性方案是目前业务主流的分布式事务落地方案，其优缺点主要如下：
优点：
消息数据独立存储，降低业务系统与消息系统间的耦合。
缺点：
一次消息发送需要两次请求，业务服务需要提供消息状态查询的回调接口。
一般来讲，99%的分布式接口调用不需要做分布式事务，通过监控（邮件、短信告警）、记录日志，就可以事后快速定位问题，然后就是排查、出解决方案、修复数据。
因为用分布式事务一定是有成本的，而且这个成本会比较高，特别是对于一些中小型公司。同时，引入分布式事务后，代码复杂度、开发周期会大幅上升，系统性能和吞吐量会大幅下跌，这就导致系统更加更加脆弱，更容易出bug。当然，如果有资源能够持续投入，分布式事务做好了的话，好处就是可以100%保证数据一致性不会出错。
