不用框架搞定分布式事务，原来这么简单！

后端

2023-02-26 16:30:38

基于MQ的分布式事务：详解痛点和解决方案

痛点重重：分布式事务的挑战

分布式系统早已成为现代应用程序的基石，但随之而来的分布式事务却成了令人头疼的难题。与传统事务不同，分布式事务涉及多个节点和服务，必须确保所有操作要么全部成功，要么全部失败。

网络延迟、节点故障和数据不一致等分布式系统的固有特性为分布式事务带来了重重挑战。这些问题可能会导致事务失败，破坏数据完整性并造成业务中断。

MQ的救赎：一种可行的解决方案

为了应对这些挑战，业界提出了基于MQ（消息队列）的分布式事务解决方案。MQ充当消息中转站，将分布式事务拆解为一系列步骤，通过MQ连接起来。即使某个步骤失败，重试机制也能保证事务最终成功。

四种基于MQ的解决方案：各显神通

针对分布式事务的不同痛点，基于MQ的解决方案也呈现出多样性。以下是四种广受欢迎的方法：

1. 本地消息表：简单高效的保障

本地消息表是一种简单而有效的解决方案。每个节点或服务维护一个本地消息表，记录事务操作。事务提交后，消息会被发送到MQ，由MQ转发给相关节点。这样即使节点故障，也能通过重试保证事务的成功。

代码示例：

// 创建本地消息表
private static final String TABLE_NAME = "local_message_table";
private static final String CREATE_TABLE_SQL = "CREATE TABLE " + TABLE_NAME + " (id INT NOT NULL, message TEXT NOT NULL, PRIMARY KEY (id))";
// 写入消息
public void writeMessage(int id, String message) {
    try (Connection connection = dataSource.getConnection()) {
        PreparedStatement statement = connection.prepareStatement("INSERT INTO " + TABLE_NAME + " (id, message) VALUES (?, ?)");
        statement.setInt(1, id);
        statement.setString(2, message);
        statement.executeUpdate();
    } catch (SQLException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}
// 发送消息
public void sendMessage(Message message) {
    try {
        mqClient.send(message);
    } catch (MessagingException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

2. 可靠消息机制：无惧遗漏和重复

可靠消息机制通过在MQ中维护一个可靠的消息队列来提高事务的保障级别。事务消息会可靠地传递给相关节点，即使在网络故障或MQ故障的情况下也不会丢失或重复。

代码示例：

// 创建可靠消息队列
private static final String QUEUE_NAME = "reliable_message_queue";
private static final String CREATE_QUEUE_SQL = "CREATE QUEUE " + QUEUE_NAME;
// 发送可靠消息
public void sendReliableMessage(Message message) {
    try {
        mqClient.send(QUEUE_NAME, message);
    } catch (MessagingException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

3. 双阶段提交：经典严谨的流程

双阶段提交遵循经典的两阶段过程。事务协调器向所有参与者发送准备消息，参与者执行事务操作但不提交。随后，协调器发送提交消息或回滚消息，参与者根据指令提交或回滚事务。

代码示例：

// 事务协调器
public void twoPhaseCommit() {
    // 第一阶段：准备
    List<Participant> participants = getParticipants();
    for (Participant participant : participants) {
        participant.prepare();
    }
    // 第二阶段：提交或回滚
    boolean commit = true; // 根据业务逻辑判断是否提交
    for (Participant participant : participants) {
        if (commit) {
            participant.commit();
        } else {
            participant.rollback();
        }
    }
}

4. TCC：基于补偿的创新方案

TCC是一种基于补偿机制的分布式事务解决方案。事务分为三个阶段：Try、Confirm和Cancel。参与者在Try阶段执行操作，在Confirm阶段提交事务，在Cancel阶段回滚事务。

代码示例：

// Try阶段
public void tryPhase() {
    // 执行业务操作，但不对数据库进行修改
}
// Confirm阶段
public void confirmPhase() {
    // 对数据库进行修改，完成事务
}
// Cancel阶段
public void cancelPhase() {
    // 回滚数据库操作，补偿Try阶段的操作
}