MQ消息的最终解决方案

随着分布式服务架构的流行与普及，原来在单体应用中执行的多个逻辑操作，现在被拆分成了多个服务之间的远程调用。虽然服务化为我们的系统带来了水平伸缩的能力，然而随之而来挑战就是分布式事务问题，多个服务之间使用自己单独维护的数据库，它们彼此之间不在同一个事务中，假如A执行成功了，B执行却失败了，而A的事务此时已经提交，无法回滚，那么最终就会导致两边数据不一致性的问题；尽管很早之前就有基于两阶段提交的XA分布式事务，但是这类方案因为需要资源的全局锁定，导致性能极差；因此后面就逐渐衍生出了消息最终一致性、TCC等柔性事务的分布式事务方案，本文主要分析的是基于消息的最终一致性方案。

普通消息的处理流程

 

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1. 消息生成者发送消息
2. MQ收到消息，将消息进行持久化，在存储中新增一条记录
3. 返回ACK给生产者
4. MQ push 消息给对应的消费者，然后等待消费者返回ACK
5. 如果消息消费者在指定时间内成功返回ack，那么MQ认为消息消费成功，在存储中删除消息，即执行第6步；如果MQ在指定时间内没有收到ACK，则认为消息消费失败，会尝试重新push消息,重复执行4、5、6步骤
6. MQ删除消息

普通消息处理存在的一致性问题

我们以订单创建为例，订单系统先创建订单(本地事务)，再发送消息给下游处理；如果订单创建成功，然而消息没有发送出去，那么下游所有系统都无法感知到这个事件，会出现脏数据；

public void processOrder() {
    // 订单处理(业务操作) 
    orderService.process();
    // 发送订单处理成功消息(发送消息) 
    sendBizMsg ();
}

如果先发送订单消息，再创建订单；那么就有可能消息发送成功，但是在订单创建的时候却失败了，此时下游系统却认为这个订单已经创建，也会出现脏数据。

public void processOrder() {
   // 发送订单处理成功消息(发送消息) 
    sendBizMsg ();
    // 订单处理(业务操作) 
    orderService.process();
}

一个错误的想法

此时可能有同学会想，我们可否将消息发送和业务处理放在同一个本地事务中来进行处理，如果业务消息发送失败，那么本地事务就回滚，这样是不是就能解决消息发送的一致性问题呢?

@Transactionnal
public void processOrder() {
    try{
        // 订单处理(业务操作) 
        orderService.process(); 
        // 发送订单处理成功消息(发送消息) 
        sendBizMsg ();
    }catch(Exception e){
         事务回滚;   
    }
}

消息发送的异常情况分析

从上面的情况分析，我们可以看到，使用普通的处理方式，无论如何，都无法保证业务处理与消息发送两边的一致性，其根本的原因就在于：远程调用，结果最终可能为成功、失败、超时；而对于超时的情况，处理方最终的结果可能是成功，也可能是失败，调用方是无法知晓的。 笔者就曾经在项目中出现类似的情况，调用方先在本地写数据，然后发起RPC服务调用，但是处理方由于DB数据量比较大，导致处理超时，调用方在出现超时异常后，直接回滚本地事务，从而导致调用方这边没数据，而处理方那边数据却已经写入了，最终导致两边业务数据的不一致。为了保证两边数据的一致性，我们只能从其他地方寻找新的突破口。

事务消息

由于传统的处理方式无法解决消息生成者本地事务处理成功与消息发送成功两者的一致性问题，因此事务消息就诞生了，它实现了消息生成者本地事务与消息发送的原子性，保证了消息生成者本地事务处理成功与消息发送成功的最终一致性问题。

事务消息处理的流程

 

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1. 事务消息与普通消息的区别就在于消息生产环节，生产者首先预发送一条消息到MQ(这也被称为发送half消息)

2. MQ接受到消息后，先进行持久化，则存储中会新增一条状态为待发送的消息

3. 然后返回ACK给消息生产者，此时MQ不会触发消息推送事件

4. 生产者预发送消息成功后，执行本地事务

5. 执行本地事务，执行完成后，发送执行结果给MQ

6. MQ会根据结果删除或者更新消息状态为可发送

7. 如果消息状态更新为可发送，则MQ会push消息给消费者，后面消息的消费和普通消息是一样的

注意点：由于MQ通常都会保证消息能够投递成功，因此，如果业务没有及时返回ACK结果，那么就有可能造成MQ的重复消息投递问题。因此，对于消息最终一致性的方案，消息的消费者必须要对消息的消费支持幂等，不能造成同一条消息的重复消费的情况。

事务消息异常情况分析

支持事务消息的MQ

现在目前较为主流的MQ，比如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ等，只有RocketMQ支持事务消息。据笔者了解，早年阿里对MQ增加事务消息也是因为支付宝那边因为业务上的需求而产生的。因此，如果我们希望强依赖一个MQ的事务消息来做到消息最终一致性的话，在目前的情况下，技术选型上只能去选择RocketMQ来解决。上面我们也分析了事务消息所存在的异常情况，即MQ存储了待发送的消息，但是MQ无法感知到上游处理的最终结果。对于RocketMQ而言，它的解决方案非常的简单，就是其内部实现会有一个定时任务，去轮训状态为待发送的消息，然后给producer发送check请求，而producer必须实现一个check监听器，监听器的内容通常就是去检查与之对应的本地事务是否成功(一般就是查询DB)，如果成功了，则MQ会将消息设置为可发送，否则就删除消息。

常见的问题

1. 问：如果预发送消息失败，是不是业务就不执行了？

   答：是的，对于基于消息最终一致性的方案，一般都会强依赖这步，如果这个步骤无法得到保证，那么最终也 就不可能做到最终一致性了。

2. 问：为什么要增加一个消息预发送机制，增加两次发布出去消息的重试机制，为什么不在业务成功之后，发送失败的话使用一次重试机制？

   答：如果业务执行成功，再去发消息，此时如果还没来得及发消息，业务系统就已经宕机了，系统重启后，根本没有记录之前是否发送过消息，这样就会导致业务执行成功，消息最终没发出去的情况。

3. 如果consumer消费失败，是否需要producer做回滚呢？

   答：这里的事务消息，producer不会因为consumer消费失败而做回滚，采用事务消息的应用，其所追求的是高可用和最终一致性，消息消费失败的话，MQ自己会负责重推消息，直到消费成功。因此，事务消息是针对生产端而言的，而消费端，消费端的一致性是通过MQ的重试机制来完成的。

4. 如果consumer端因为业务异常而导致回滚，那么岂不是两边最终无法保证一致性?

   答：基于消息的最终一致性方案必须保证消费端在业务上的操作没障碍，它只允许系统异常的失败，不允许业务上的失败，比如在你业务上抛出个NPE之类的问题，导致你消费端执行事务失败，那就很难做到一致了。

由于并非所有的MQ都支持事务消息，假如我们不选择RocketMQ来作为系统的MQ，是否能够做到消息的最终一致性呢？答案是可以的。

基于本地消息的最终一致性

 

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基于本地消息的最终一致性方案的最核心做法就是在执行业务操作的时候，记录一条消息数据到DB，并且消息数据的记录与业务数据的记录必须在同一个事务内完成，这是该方案的前提核心保障。在记录完成后消息数据后，后面我们就可以通过一个定时任务到DB中去轮训状态为待发送的消息，然后将消息投递给MQ。这个过程中可能存在消息投递失败的可能，此时就依靠重试机制来保证，直到成功收到MQ的ACK确认之后，再将消息状态更新或者消息清除；而后面消息的消费失败的话，则依赖MQ本身的重试来完成，其最后做到两边系统数据的最终一致性。基于本地消息服务的方案虽然可以做到消息的最终一致性，但是它有一个比较严重的弊端，每个业务系统在使用该方案时，都需要在对应的业务库创建一张消息表来存储消息。针对这个问题，我们可以将该功能单独提取出来，做成一个消息服务来统一处理，因而就衍生出了我们下面将要讨论的方案。

独立消息服务的最终一致性

 

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独立消息服务最终一致性与本地消息服务最终一致性最大的差异就在于将消息的存储单独地做成了一个RPC的服务，这个过程其实就是模拟了事务消息的消息预发送过程，如果预发送消息失败，那么生产者业务就不会去执行，因此对于生产者的业务而言，它是强依赖于该消息服务的。不过好在独立消息服务支持水平扩容，因此只要部署多台，做成HA的集群模式，就能够保证其可靠性。在消息服务中，还有一个单独地定时任务，它会定期轮训长时间处于待发送状态的消息，通过一个check补偿机制来确认该消息对应的业务是否成功，如果对应的业务处理成功，则将消息修改为可发送，然后将其投递给MQ；如果业务处理失败，则将对应的消息更新或者删除即可。因此在使用该方案时，消息生产者必须同时实现一个check服务，来供消息服务做消息的确认。对于消息的消费，该方案与上面的处理是一样，都是通过MQ自身的重发机制来保证消息被消费。

总结：上游事务提交之后，在基于MQ的场景下就不考虑回滚了。失败的可能是由于网络、服务宕机所导致，文章中提到说业务上执行是无障碍的。如果下游服务长时间没有恢复，那么就应该设置告警，在这里有几种机制来解决一些牛皮癣类型的问题，假如上游消息始终发送失败（这种可能性基本不存在除非代码是假的）这种情况我们可以设置报警机制比如发生异常时可以打印日志，发送短信，发送邮件，将异常订单保存到数据库，这些措施可以同时用于下游一些异常订单，同时也可以在发生异常的时候新建一个异常Topic的消息提示，让人工来介入数据订正。