事务补偿

时间：2019-11-18 18:46:20 阅读：67 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：结合 guid 进入异常均衡决定验证 static comment

99% 的人都能看懂的「补偿」以及最佳实践

也许你对降级已经有了一些认识，这次，我们来聊一聊在保证对外高可用的同时，憋出的“内伤”该如何通过「补偿」机制来自行消化。

「补偿」机制的意义

以电商的购物场景为例：

客户端 ----> 购物车微服务 ----> 订单微服务 ----> 支付微服务。

这种调用链非常普遍。

那么为什么需要考虑补偿机制呢？

正如之前几篇文章所说，一次跨机器的通信可能会经过 DNS 服务，网卡、交换机、路由器、负载均衡等设备，这些设备都不一定是一直稳定的，在数据传输的整个过程中，只要任意一个环节出错，都会导致问题的产生。

而在分布式场景中，一个完整的业务又是由多次跨机器通信组成的，所以产生问题的概率成倍数增加。

但是，这些问题并不完全代表真正的系统无法处理请求，所以我们应当尽可能的自动消化掉这些异常。

可能你会问，之前也看到过「补偿」和「事务补偿」或者「重试」，它们之间的关系是什么？

你其实可以不用太纠结这些名字，从目的来说都是一样的。就是一旦某个操作发生了异常，如何通过内部机制将这个异常产生的「不一致」状态消除掉。

题外话：在笔者看来，不管用什么方式，只要通过额外的方式解决了问题都可以理解为是「补偿」，所以「事务补偿」和「重试」都是「补偿」的子集。前者是一个逆向操作，而后者则是一个正向操作。

只是从结果来看，两者的意义不同。「事务补偿」意味着“放弃”，当前操作必然会失败。

技术图片
▲事务补偿

「重试」则还有处理成功的机会。这两种方式分别适用于不同的场景。

技术图片
▲重试

因为「补偿」已经是一个额外流程了，既然能够走这个额外流程，说明时效性并不是第一考虑的因素，所以做补偿的核心要点是：宁可慢，不可错。

因此，不要草率的就确定了补偿的实施方案，需要谨慎的评估。虽说错误无法 100% 避免，但是抱着这样的一个心态或多或少可以减少一些错误的发生。

「补偿」该怎么做

做「补偿」的主流方式就前面提到的「事务补偿」和「重试」，以下会被称作「回滚」和「重试」。

我们先来聊聊「回滚」。相比「重试」，它逻辑上更简单一些。

「回滚」

回滚分为 2 种模式，一种叫「显式回滚」（调用逆向接口），一种叫「隐式回滚」（无需调用逆向接口）。

最常见的就是「显式回滚」。这个方案无非就是做 2 个事情：

首先要确定失败的步骤和状态，从而确定需要回滚的范围。一个业务的流程，往往在设计之初就制定好了，所以确定回滚的范围比较容易。但这里唯一需要注意的一点就是：如果在一个业务处理中涉及到的服务并不是都提供了「回滚接口」，那么在编排服务时应该把提供「回滚接口」的服务放在前面，这样当后面的工作服务错误时还有机会「回滚」。

其次要能提供「回滚」操作使用到的业务数据。「回滚」时提供的数据越多，越有益于程序的健壮性。因为程序可以在收到「回滚」操作的时候可以做业务的检查，比如检查账户是否相等，金额是否一致等等。

由于这个中间状态的数据结构和数据大小并不固定，所以 Z 哥建议你在实现这点的时候可以将相关的数据序列化成一个 json，然后存放到一个 nosql 类型的存储中。

「隐式回滚」相对来说运用场景比较少。它意味着这个回滚动作你不需要进行额外处理，下游服务内部有类似“预占”并且“超时失效”的机制的。例如：

电商场景中，会将订单中的商品先预占库存，等待用户在 15 分钟内支付。如果没有收到用户的支付，则释放库存。

下面聊聊可以有很多玩法，也更容易陷入坑里的「重试」。

「重试」

「重试」最大的好处在于，业务系统可以不需要提供「逆向接口」，这是一个对长期开发成本特别大的利好，毕竟业务是天天在变的。所以，在可能的情况下，应该优先考虑使用「重试」。

不过，相比「回滚」来说「重试」的适用场景更少一些，所以我们第一步首先要判断，当前场景是否适合「重试」。比如：

下游系统返回「请求超时」、「被限流中」等临时状态的时候，我们可以考虑重试
而如果是返回“余额不足”、“无权限”等明确无法继续的业务性错误的时候就不需要重试了
一些中间件或者 rpc 框架中返回 Http503、404 等没有何时恢复的预期的时候，也不需要重试

如果确定要进行「重试」，我们还需要选定一个合适的「重试策略」。主流的「重试策略」主要是以下几种。

策略 1. 立即重试。有时故障是候暂时性，可能是因网络数据包冲突或硬件组件流量高峰等事件造成的。在此情况下，适合立即重试操作。不过，立即重试次数不应超过一次，如果立即重试失败，应改用其它的策略。

策略 2. 固定间隔。应用程序每次尝试的间隔时间相同。这个好理解，例如，固定每 3 秒重试操作。（以下所有示例代码中的具体的数字仅供参考。）

策略 1 和策略 2 多用于前端系统的交互式操作中。

策略 3. 增量间隔。每一次的重试间隔时间增量递增。比如，第一次 0 秒、第二次 3 秒、第三次 6 秒，9、12、15 这样。

return (retryCount - 1) * incrementInterval;

使得失败次数越多的重试请求优先级排到越后面，给新进入的重试请求让道。

策略 4. 指数间隔。每一次的重试间隔呈指数级增加。和增量间隔“殊途同归”，都是想让失败次数越多的重试请求优先级排到越后面，只不过这个方案的增长幅度更大一些。

return 2 ^ retryCount;

策略 5. 全抖动。在递增的基础上，增加随机性（可以把其中的指数增长部分替换成增量增长。）。适用于将某一时刻集中产生的大量重试请求进行压力分散的场景。

return random(0 , 2 ^ retryCount);

策略 6. 等抖动。在「指数间隔」和「全抖动」之间寻求一个中庸的方案，降低随机性的作用。适用场景和「全抖动」一样。

复制代码

	var baseNum = 2 ^ retryCount;
	return baseNum + random(0 , baseNum);

3、4、5、6 策略的表现情况大致是这样。(x 轴为重试次数)

技术图片

为什么说「重试」有坑呢？

正如前面聊到的那样，出于对开发成本考虑，你在做「重试」的时候可能是复用的常规调用的接口。那么此时就不得不提一个「幂等性」问题。

如果实现「重试」选用的技术方案不能 100% 确保不会重复发起重试，那么「幂等性」问题是一个必须要考虑的问题。哪怕技术方案可以确保 100% 不会重复发起重试，出于对意外情况的考量，尽量也考虑一下「幂等性」问题。

幂等性：不管对程序发起几次重复调用，程序表现的状态（所有相关的数据变化）与调用一次的结果是一致的话，就是保证了幂等性。

这意味着可以根据需要重复或重试操作，而不会导致意外的影响。对于非幂等操作，算法可能必须跟踪操作是否已经执行。

所以，一旦某个功能支持「重试」，那么整个链路上的接口都需要考虑幂等性问题，不能因为服务的多次调用而导致业务数据的累计增加或减少。

满足「幂等性」其实就是需要想办法识别重复的请求，并且将其过滤掉。思路就是：

给每个请求定义一个唯一标识。
在进行「重试」的时候判断这个请求是否已经被执行或者正在被执行，如果是则抛弃该请求。

第 1 点，我们可以使用一个全局唯一 id 生成器或者生成服务。或者简单粗暴一些，使用官方类库自带的 Guid、uuid 之类的也行。

然后通过 rpc 框架在发起调用的客户端中，对每个请求增加一个唯一标识的字段进行赋值。

第 2 点，我们可以在服务端通过 Aop 的方式切入到实际的处理逻辑代码之前和之后，一起配合做验证。

技术图片

大致的代码思路如下。

【方法执行前】

复制代码

	if(isExistLog(requestId)){ //1. 判断请求是否已被接收过。对应序号 3
	var lastResult = getLastResult(); //2. 获取用于判断之前的请求是否已经处理完成。对应序号 4
	if(lastResult == null){
	var result = waitResult(); // 挂起等待处理完成
	return result;
	}
	else{
	return lastResult;
	}
	}else{
	log(requestId); //3. 记录该请求已接收
	}

	//do something..

【方法执行后】

复制代码

logResult(requestId, result);  //4. 将结果也更新一下。

如果「补偿」这个工作是通过 MQ 来进行的话，这事就可以直接在对接 MQ 所封装的 SDK 中做。在生产端赋值全局唯一标识，在消费端通过唯一标识消重。

「重试」的最佳实践

再聊一些最佳实践吧，都是针对「重试」的，的确这也是工作中最常用的方案。

「重试」特别适合在高负载情况下被「降级」，当然也应当受到「限流」和「熔断」机制的影响。当「重试」的“矛”与「限流」和「熔断」的“盾”搭配使用，效果才是最好。

需要衡量增加补偿机制的投入产出比。一些不是很重要的问题时，应该「快速失败」而不是「重试」。

过度积极的重试策略（例如间隔太短或重试次数过多）会对下游服务造成不利影响，这点一定要注意。

一定要给「重试」制定一个终止策略。

当回滚的过程很困难或代价很大的情况下，可以接受很长的间隔及大量的重试次数，DDD 中经常被提到的「saga」模式其实也是这样的思路。不过，前提是不会因为保留或锁定稀缺资源而阻止其他操作（比如 1、2、3、4、5 几个串行操作。由于 2 一直没处理完成导致 3、4、5 没法继续进行）。

总结

这篇我们先聊了下做「补偿」的意义，以及做补偿的 2 个方式「回滚」和「重试」的实现思路。

然后，提醒你要注意「重试」的时候需要考虑幂等性问题，并且 z 哥也给出了一个解决思路。

最后，分享了几个针对「重试」的最佳实践。
希望对你有所帮助。

微服务架构：最终一致性 + 事务补偿

分布式事务产生的原因

数据库分库分表
微服务化
在微服务架构中，每个服务在用本地事务的时候，知道自己执行的事务是成功还是失败，但是无法知道其他服务节点的事务执行情况，因此需要引入协调者TM，负责协调参与者RM的行为，并最终决定这些参与者是否把事务进行提交。

随着微服务架构的流行，让分布式事务问题日益突出，那么常见的分布式事务解决方案有哪些呢？如何理解最终一致性和它的事务补偿机制呢？

刚性事务 - 强一致性

如上图，这是个标准的全局事务，事务管理器控制着全局事务，管理事务的生命周期，并通过XA协议与资源管理器协调资源；资源管理器负责控制和管理实际的资源（这里的资源管理器，可以是一个DBMS，或者消息服务管理系统）

两阶段提交

它是XA用于在全局事务中协调多个资源的机制，常用于事务管理器和资源管理器之间，解决一致性问题，分两阶段：

提交事务请求
执行事务请求

2PC的问题

效率低，与本地事务相比，XA协议的系统开销比较大（数据被锁定的时间跨度整个事务，直到全局事务的结束），只有支持XA协议的资源才能参与分布式事务。
2PC是反可伸缩模式的，在事务处理过程中，参与者需要一直持有资源直到整个事务的结束，这样当业务规模越来越大的情况下，它的局限性就越明显。
数据不一致，在2pc中的第二阶段时，当TM向RM发送提交请求之后，发生局部的网络异常或者在发送提交请求过程中TM发生故障，这会导致只有一部分RM收到了提交请求，然后没有收到提交请求的RM不会执行事务的提交，于是整个分布式系统便会出现数据不一致。
单点故障，由于TM的重要性，一旦发生故障，整个事务失效

3PC的改进

增加了超时机制，主要解决单点故障问题，并减少资源锁定时间，一旦RM无法及时收到来至TM的信息之后，它会默认执行Commit操作，而不会一直持有事务资源并处于阻塞状态。但是这种机制同样会导致数据不一致的问题，由于网络的原因，TM发送的回滚动作，没有被RM及时的收到，那么RM等待超时后就执行了提交操作，这样就和收到回滚操作并执行的RM之间存在了数据不一致的情况。

柔性事务 - 最终一致性

在2008年，eBay公布了基于BASE准则的最终一致性解决方案，它主要采用了消息队列来辅助实现事务控制流程，其核心通过消息队列的方式来异步执行分布式处理的任务，如果事务失败，则可以发起人工重试的纠正流程（比如对账系统，对处于dead letter queue的问题进行处理）

消息发送一致性

微服务架构下，需要通过网络进行通信，就自然引入了数据传输的不确定性，也就是CAP原理中的P-分区容错，而这里的消息发送一致性是可靠消息的保证。

生成消息的业务动作与消息发送的一致（e.g：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会成功投递出去，否则就丢失消息）

如上图，保证消息发送一致性的一般流程如下：

Producer先把消息发送给消息中间件服务，消息的状态标记为待确认，这个状态并不会被Consumer消费，对于长期待确认的消息，消息中间件会调用Producer的查询接口，查看最新状态，根据结果决定是否删除消息。
Producer执行完业务操作后，向消息中间件服务，发送确认消息
这时消息的状态会被更改为待发送（可发送）
Consumer监听并接收待发送状态的消息，执行业务处理
Consumer业务处理后，向消息中间件服务发送ACK，确认消息已经收到（消息中间件服务将从队列中删除该消息）

消息的ACK确认流程中，任何一个环节都可能会出问题！

对未ACK的消息，采用按规则重新投递的方式进行处理（很多MQ都提供at least once的投递，持久化和重试机制），一般还会设置重发的次数，超过次数的消息会进入dead letter queue，等待人工干预或者延后定时处理。

业务接口的幂等性

消息的重复发送会导致业务接口出现重复调用的问题，主要原因就是消息没有及时收到ACK确认导致的，那如何实现幂等性设计呢？

在实际的业务场景中，业务接口的幂等性设计，常结合查询操作一起使用，

比如根据唯一标识查询消息是否被处理过，或者根据消费日志表，来维护消息消费的记录。

保证最终一致性的模式

可查询模式，任何一个服务操作都提供一个可查询接口，用来向外部输出操作执行的状态，下游Consumer可以通过接口得知服务操作执行的状态，然后根据不同的状态做不同的处理操作（执行或者取消），该模式对业务接口有一定侵入性。
补偿模式，有了查询模式，我们能够知道操作的具体状态，如果处于不正常状态，我们可以修正操作中出现的问题，或许是重新执行，或许取消已经完成的操作，通过修复是的整个分布式系统达到最终一致。
最大努力通知模式，在调用支付宝交易接口或微信支付接口时，一般会在回调页面和接口里，解密参数，然后调用系统中更新交易状态相关的服务，将订单更新为付款成功。同时，只有当回调页面中输出了success字样或者标识业务处理成功相应状态码时，支付宝才会停止回调请求。否则，支付宝会每间隔一段时间后，再向客户方发起回调请求，直到输出成功标识为止。

因为一直学习与尝试负责公司的推送相关业务，包括整个应用的实现，其中就采用了基于消息队列的异步事件驱动模型来做解耦异步处理，所以就要去做了解一些相关的知识点，这边稍作总结，并整理一下消息补偿机制的一套简单实现的代码设计图。

采用基于消息队列的异步事件驱动模型来解决问题的时候，一个计较棘手的问题就是事务的一致性。

案例：现在用户发起一个创建订单的请求，如果我们是单系统架构，那么修改订单表，修改库存表可能都是在同一个事务中完成，所以轻而易举就达到了事物一致性原则，但是这不是我们要讨论的，所以就带过。现在微服务架构在互联网公司大火特火，热度未减，分布式是事务也成为了一个亟待解决的问题，阿里云GTS标榜如何让分布式事务更简单。

比如，用户发起一个创建订单的请求，首先在订单服务上生成了新的订单，同时还要去库存服务中减去库存，因为是分布式架构，所以库存扣减与订单创建可能是在两个遥远的机器上，如果想要通过本地事务来解决那几乎是不可能的，保证两个事务之间的状态一致性——订单创建成功，库存扣减失败，如何回滚订单？一直都是分布式架构中绕不开的挑战。

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