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微服务架构-利用事件驱动实现最终一致性

程序员文章站 2022-03-12 20:01:20
事务一致性 首先,我们来回顾一下ACID原则: Atomicity:原子性,改变数据状态要么是一起完成,要么一起失败 Consistency:一致性,数据的状态是完整一致的 Isolation:隔离线,即使有并发事务,互相之间也不影响 Durability:持久性, 一旦事务提交,不可撤销 在单体应 ......

事务一致性

首先,我们来回顾一下acid原则:

  • atomicity:原子性,改变数据状态要么是一起完成,要么一起失败
  • consistency:一致性,数据的状态是完整一致的
  • isolation:隔离线,即使有并发事务,互相之间也不影响
  • durability:持久性, 一旦事务提交,不可撤销

在单体应用中,我们可以利用关系型数据库的特性去完成事务一致性,但是一旦应用往微服务发展,根据业务拆分成不用的模块,而且每个模块的数据库已经分离开了,这时候,我们要面对的就是分布式事务了,需要自己在代码里头完成acid了。比较流行的解决方案有:两阶段提交、补偿机制、本地消息表(利用本地事务和mq)、mq的事务消息(rocketmq)。
大家可以到此篇文章去了解一下:分布式事务的四种解决方案

cap定理

1998年,加州大学的计算机科学家 eric brewer 提出,分布式系统有三个指标。

  • consistency:一致性
  • availability:可用性
  • partition tolerance:分区容错

eric brewer 说,这三个指标不可能同时做到。这个结论就叫做 cap 定理。
微服务中,不同模块之间使用的数据库是不同的,不同模块之间部署的服务去也有可能是不用的,那么分区容错是无法避免的,因为服务之间的调用不能保证百分百的没问题,所以系统设计必须考虑这种情况。因此,我们可以认为cap的p总是成立的,剩下的c和a无法同时做到。
实际上根据分布式系统中cap原则,当p(分区容忍)发生的时候,强行追求c(一致性),会导致(a)可用性、吞吐量下降,此时我们一般用最终一致性来保证我们系统的ap能力。当然不是放弃c,而是放弃强一致性,而且在一般情况下cap都能保证,只是在发生分区容错的情况下,我们可以通过最终一致性来保证数据一致。

事件驱动实现最终一致性

事件驱动架构在领域对象之间通过异步的消息来同步状态,有些消息也可以同时发布给多个服务,在消息引起了一个服务的同步后可能会引起另外消息,事件会扩散开。严格意义上的事件驱动是没有同步调用的。

例子:

在电商里面,用户下单必须根据库存来确定订单是否成交。
项目架构:springboot2+mybatis+tk-mybatis+activemq【因为小例子,不做成spring cloud架构】

首先,我们来看看正常的服务之间调用:

微服务架构-利用事件驱动实现最终一致性
代码:

@override
@transactional(rollbackfor = exception.class)
public result placeorder(orderquery query) {
    result result = new result();
    // 先远程调用stock-service去减少库存
    resttemplate resttemplate = new resttemplate();
    //请求头
    httpheaders headers = new httpheaders();
    headers.setcontenttype(mediatype.application_json);
    //封装成一个请求对象
    httpentity entity = new httpentity(query, headers);
    // 同步调用库存服务的接口
    result stockresult = resttemplate.postforobject("http://127.0.0.1:8081/stock/reducestock",entity,result.class);
    if (stockresult.getcode() == result.resultconstants.success){
        order order = new order();
        beanutils.copyproperties(query,order);
        order.setorderstatus(1);
        integer insertcount = ordermapper.insertselective(order);
        if (insertcount == 1){
            result.setmsg("下单成功");
        }else {
            result.setmsg("下单失败");
        }
    }else {
        result.setcode(result.resultconstants.fail);
        result.setmsg("下单失败:"+stockresult.getmsg());
    }
    return result;
}

我们可以看到,这样的服务调用的弊端多多:

1、订单服务需同步等待库存服务的返回结果,接口结果返回延误。
2、订单服务直接依赖于库存服务,只要库存服务崩了,订单服务不能再正常运行。
3、订单服务需考虑并发问题,库存最后可能为负。
下面开始利用事件驱动实现最终一致性

1、在订单服务新增订单后,订单的状态是“已开启”,然后发布一个order created事件到消息队列上
微服务架构-利用事件驱动实现最终一致性
代码:

@transactional(rollbackfor = exception.class)
public result placeorderbymq(orderquery query) {
    result result = new result();
    // 先创建订单,状态为下单0
    order order = new order();
    beanutils.copyproperties(query,order);
    order.setorderstatus(0);
    integer insertcount = ordermapper.insertselective(order);
    if (insertcount == 1){
        // 发送 订单消息
        mqordermsg mqordermsg = new mqordermsg();
        mqordermsg.setid(order.getid());
        mqordermsg.setgoodcount(query.getgoodcount());
        mqordermsg.setgoodname(query.getgoodname());
        mqordermsg.setstockid(query.getstockid());
        jmsproducer.sendordercreatedmsg(mqordermsg);
        // 此时的订单只是开启状态
        result.setmsg("下单成功");
    }
    return result;
}

2、库存服务在监听到消息队列ordercreated中的消息,将库存表中商品的库存减去下单数量,然后再发送一个stock locked事件给消息队列。
微服务架构-利用事件驱动实现最终一致性
代码:

/**
 * 接收下单消息
 * @param message 接收到的消息
 * @param session 上下文
 */
@jmslistener(destination = order_create,containerfactory = "mylistenercontainerfactory")
@transactional(rollbackfor = exception.class)
public void receiveordercreatedmsg(message message, session session){
    try {
        if (message instanceof activemqobjectmessage){
            mqstockmsg result = new mqstockmsg();
            activemqobjectmessage objectmessage=(activemqobjectmessage)message;
            mqordermsg msg = (mqordermsg)objectmessage.getobject();
            integer updatecount = stockmapper.updatenumbystockid(msg.getstockid(),msg.getgoodcount());
            if (updatecount >= 1){
                result.setsuccess(true);
                result.setorderid(msg.getid());
            }else {
                result.setsuccess(false);
            }
            // 手动ack,使消息出队列,不然会不断消费
            message.acknowledge();
            // 发送库存锁定消息到mq
            jmsproducer.sendstocklockedmsg(result);
        }
    } catch (jmsexception e) {
        log.error("接收订单创建消息报错:"+e.getmessage());
    }
}

仔细的朋友可能会看到:message.acknowledge(),即手动确认消息。因为在保证库存服务的逻辑能正常执行后再确认消息已消费,可以保证消息的投递可靠性,万一在库存服务执行时报出异常,我们可以做到重新消费该下单消息。
3、订单服务接收到stock locked事件,将订单的状态改为“已确认”
微服务架构-利用事件驱动实现最终一致性
代码:

/**
 * 判断是否还有库存,有库存更新订单状态为1,无库存更新订单状态为2,并且通知用户(websocket)
 * @param message
 */
@jmslistener(destination = stock_locked,containerfactory = "mylistenercontainerfactory")
@transactional(rollbackfor = exception.class)
public void receivestocklockedmsg(message message, session session){
    try {
        if (message instanceof activemqobjectmessage){
            activemqobjectmessage objectmessage=(activemqobjectmessage)message;
            mqstockmsg msg = (mqstockmsg)objectmessage.getobject();
            if (msg.issuccess()){
                order updateorder = new order();
                updateorder.setid(msg.getorderid());
                updateorder.setorderstatus(1);
                ordermapper.updatebyprimarykeyselective(updateorder);
                log.info("订单【"+msg.getorderid()+"】下单成功");
            }else {
                order updateorder = new order();
                updateorder.setid(msg.getorderid());
                updateorder.setorderstatus(2);
                ordermapper.updatebyprimarykeyselective(updateorder);
                // 通知用户库存不足,订单被取消
                log.error("订单【"+msg.getorderid()+"】因库存不足被取消");
            }
            // 手动ack,使消息出队列,不然会不断消费
            message.acknowledge();
        }
    } catch (jmsexception e) {
        log.error("接收库存锁定消息报错:"+e.getmessage());
    }
}

同样,这里我们也是会利用手动确认消息来保证消息的投递可靠性。
至此,已经全部搞定了。我们看一下和正常的服务调用对比如何:

1、订单服务不再直接依赖于库存服务,而是将下单事件发送到mq中,让库存监听。
2、订单服务能真正的作为一个模块独立运行。
3、解决了并发问题,而且mq的队列处理效率非常的高。

但是也存在下面的问题:

1、用户体验改变了:因为使用事件机制,订单是立即生成的,可是很有可能过一会,系统会提醒你没货了。。这就像是排队抢购一样,排着排着就被通知没货了,不用再排队了。
2、数据库可能会存在很对没有完成下单的订单。

最后,如果真的要考虑用户体验,并且不想数据库存在很多不必要的数据,该怎么办?
那就把订单服务和库存服务聚合在一起吧。解决当前的问题应当是首先要考虑的,我们设计微服务的目的是本想是解决业务并发量。而现在面临的却是用户体验的问题,所以架构设计也是需要妥协的。
最主要是,我们是经过思考和分析的,每个方案能做到哪种程度,能应用到哪种场景。正所谓,技术要和实际场景结合,我们不能为了追求新技术而生搬硬套。