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分布式事务四_基于可靠消息的最终一致性-copy

作者:互联网

消息发送一致性(可靠消息的前提保障)

一、消息中间件的应用场景


消息中间件在分布式系统中的主要作用:异步通讯、解耦、并发缓冲
如图:通过引入消息中间件来解耦应用间(服务间)的直接调用,同时也会起到异步通讯和缓冲并发的作用
二、消息发送和投递的不可靠性

 


分布式部署环境下,需要通过网络进行通讯,就引入了数据传输的不确定性也就是CAP理论中的P(分区容错性的问题)

三、消息发送一致性
消息发送一致性:是指产生消息的业务动作与消息发送的一致。

(也就是说,如果业务操作成功,那么由这个业务操作所产生的消息一定要成功投递出去,否则就丢消息) 

四、消息发送一致性如何保障?
1. 处理方式1
/** 支付订单处理 **/
public void completeOrder() {
// 订单处理(业务操作)
orderBiz.process();
// 发送会记原始凭证消息(发送消息)
sendAccountingVoucherMsg ();
}
如果业务操作成功,执行消息发送前应用故障,消息发不出去,导致消息丢失(订单系统与会计系统的数据不一致)
如果业务操作成功,应用正常,但消息系统故障或网络故障,也会导致消息发不出去(订单系统与会计系统的数据不一致)
2. 处理方式2
/** 支付订单处理 **/
public void completeOrder() {
// 发送会记原始凭证消息(发送消息)
sendAccountingVoucherMsg ();
// 订单处理(业务操作)
orderBiz.process();
}
这种情况下,更不可控,消息发出去了,但业务可能会失败(订单系统与会计系统的数据不一致)
前面两种方式,都不能保证业务数据的一致性。

五、JMS标准中的XA协议方式是否可以保障发送一致性?
JMS协议标准的API中,有很多以XA开头的接口,其实就是前面课程讲到的支持XA协议(基于两阶段提交协议)的 全局事务型接口。JMS中的XA系列接口,可以提供分布式事务支持。 但引用了XA方式的分布式事务,又会带来很多的局限:

要求业务操作的资源必须支持XA协议(并不是所有资源都支持XA)
两阶段提交协议的成本
持久化成本等DTP模型的局限性(全局锁定,成本高,性能低)
引入XA,违背了柔性事务的初衷

 

六、消息发送一致性:变通的做法


主动方应用先把消息发给消息中间件,消息状态标记为“待确认”;
消息中间件收到消息后,把消息持久化到消息存储中,但并不向被动方应用投递消息;
消息中间件返回消息持久化结果(成功/失败),主动方应用根据返回结果进行判断如何进行业务操作处理:
失败:放弃业务操作处理,结束(必要时向上层返回失败结果);
成功:执行业务操作处理;
业务操作完成后,把业务操作结果(成功/失败)发送给消息中间件;
消息中间件收到业务操作结果后,根据业务结果进行处理;
失败:删除消息存储中的消息,结束;
成功:更新消息存储中的消息状态为“待发送(可发送)”,紧接着执行消息投递;
前面的正向流程都成功后,向被动方应用投递消息;
七、待解决问题
消息发送一致性方案的正向流程是可行的,但异常流程怎么处理呢? 消息发送到消息中间件中能得到保障了,但消息的准确消费(投递)又如何保障呢? 有没有支持这种发送一致性流程的现成消息中间件?

八、待续
分布式事务五
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原文链接:https://blog.csdn.net/qq_27384769/article/details/79305402

标签:可靠消息,XA,业务,发送,消息,消息中间件,一致性,copy,分布式
来源: https://www.cnblogs.com/hanease/p/14466200.html