本篇文章為大家展示了怎么使用RocketMQ事務(wù)消息解決分布式事務(wù)，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

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初步認(rèn)識RocketMQ的核心模塊

rocketmq模塊

rocketmq-broker：接受生產(chǎn)者發(fā)來的消息并存儲（通過調(diào)用rocketmq-store），消費者從這里取得消息。

rocketmq-client：提供發(fā)送、接受消息的客戶端API。

rocketmq-namesrv：NameServer，類似于Zookeeper，這里保存著消息的TopicName，隊列等運行時的元信息。（有點NameNode的味道）

rocketmq-common：通用的一些類，方法，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等

rocketmq-remoting：基于Netty4的client/server + fastjson序列化 + 自定義二進(jìn)制協(xié)議

rocketmq-store：消息、索引存儲等

rocketmq-filtersrv：消息過濾器Server，需要注意的是，要實現(xiàn)這種過濾，需要上傳代碼到MQ！【一般而言，我們利用Tag足以滿足大部分的過濾需求，如果更靈活更復(fù)雜的過濾需求，可以考慮filtersrv組件】

rocketmq-tools：命令行工具

分布式消息隊列RocketMQ—事務(wù)消息—解決分布式事務(wù)

說到分布式事務(wù)，就會談到那個經(jīng)典的”賬號轉(zhuǎn)賬”問題：2個賬號，分布處于2個不同的DB，或者說2個不同的子系統(tǒng)里面，A要扣錢，B要加錢，如何保證原子性？

一般的思路都是通過消息中間件來實現(xiàn)“最終一致性”：A系統(tǒng)扣錢，然后發(fā)條消息給中間件，B系統(tǒng)接收此消息，進(jìn)行加錢。

但這里面有個問題：A是先update DB，后發(fā)送消息呢？ 還是先發(fā)送消息，后update DB？

假設(shè)先update DB成功，發(fā)送消息網(wǎng)絡(luò)失敗，重發(fā)又失敗，怎么辦？
假設(shè)先發(fā)送消息成功，update DB失敗。消息已經(jīng)發(fā)出去了，又不能撤回，怎么辦？

所以，這里下個結(jié)論： 只要發(fā)送消息和update DB這2個操作不是原子的，無論誰先誰后，都是有問題的。

那這個問題怎么解決呢？

錯誤的方案0

有人可能想到了，我可以把“發(fā)送消息”這個網(wǎng)絡(luò)調(diào)用和update DB放在同1個事務(wù)里面，如果發(fā)送消息失敗，update DB自動回滾。這樣不就保證2個操作的原子性了嗎？

這個方案看似正確，其實是錯誤的，原因有2：

（1）網(wǎng)絡(luò)的2將軍問題：發(fā)送消息失敗，發(fā)送方并不知道是消息中間件真的沒有收到消息呢？還是消息已經(jīng)收到了，只是返回response的時候失敗了？

     如果是已經(jīng)收到消息了，而發(fā)送端認(rèn)為沒有收到，執(zhí)行update db的回滾操作。則會導(dǎo)致A賬號的錢沒有扣，B賬號的錢卻加了。

（2）把網(wǎng)絡(luò)調(diào)用放在DB事務(wù)里面，可能會因為網(wǎng)絡(luò)的延時，導(dǎo)致DB長事務(wù)。嚴(yán)重的，會block整個DB。這個風(fēng)險很大。

     基于以上分析，我們知道，這個方案其實是錯誤的！

方案1–業(yè)務(wù)方自己實現(xiàn)

假設(shè)消息中間件沒有提供“事務(wù)消息”功能，比如你用的是Kafka。那如何解決這個問題呢？

解決方案如下：
（1）Producer端準(zhǔn)備1張消息表，把update DB和insert message這2個操作，放在一個DB事務(wù)里面。

（2）準(zhǔn)備一個后臺程序，源源不斷的把消息表中的message傳送給消息中間件。失敗了，不斷重試重傳。允許消息重復(fù)，但消息不會丟，順序也不會打亂。

（3）Consumer端準(zhǔn)備一個判重表。處理過的消息，記在判重表里面。實現(xiàn)業(yè)務(wù)的冪等。但這里又涉及一個原子性問題：如果保證消息消費 + insert message到判重表這2個操作的原子性？

消費成功，但insert判重表失敗，怎么辦？關(guān)于這個，在Kafka的源碼分析系列，第1篇， exactly once問題的時候，有過討論。

通過上面3步，我們基本就解決了這里update db和發(fā)送網(wǎng)絡(luò)消息這2個操作的原子性問題。

但這個方案的一個缺點就是：需要設(shè)計DB消息表，同時還需要一個后臺任務(wù)，不斷掃描本地消息。導(dǎo)致消息的處理和業(yè)務(wù)邏輯耦合額外增加業(yè)務(wù)方的負(fù)擔(dān)。

方案2 – RocketMQ 事務(wù)消息

為了能解決該問題，同時又不和業(yè)務(wù)耦合，RocketMQ提出了“事務(wù)消息”的概念。

具體來說，就是把消息的發(fā)送分成了2個階段：Prepare階段和確認(rèn)階段。

具體來說，上面的2個步驟，被分解成3個步驟：
(1) 發(fā)送Prepared消息
(2) update DB
(3) 根據(jù)update DB結(jié)果成功或失敗，Confirm或者取消Prepared消息。

可能有人會問了，前2步執(zhí)行成功了，最后1步失敗了怎么辦？這里就涉及到了RocketMQ的關(guān)鍵點：RocketMQ會定期（默認(rèn)是1分鐘）掃描所有的Prepared消息，詢問發(fā)送方，到底是要確認(rèn)這條消息發(fā)出去？還是取消此條消息？

具體代碼實現(xiàn)如下：

也就是定義了一個checkListener，RocketMQ會回調(diào)此Listener，從而實現(xiàn)上面所說的方案。

// 也就是上文所說的，當(dāng)RocketMQ發(fā)現(xiàn)`Prepared消息`時，會根據(jù)這個Listener實現(xiàn)的策略來決斷事務(wù)
TransactionCheckListener transactionCheckListener = new TransactionCheckListenerImpl();
// 構(gòu)造事務(wù)消息的生產(chǎn)者
TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("groupName");
// 設(shè)置事務(wù)決斷處理類
producer.setTransactionCheckListener(transactionCheckListener);
// 本地事務(wù)的處理邏輯，相當(dāng)于示例中檢查Bob賬戶并扣錢的邏輯
TransactionExecuterImpl tranExecuter = new TransactionExecuterImpl();
producer.start()
// 構(gòu)造MSG，省略構(gòu)造參數(shù)
Message msg = new Message(......);
// 發(fā)送消息
SendResult sendResult = producer.sendMessageInTransaction(msg, tranExecuter, null);
producer.shutdown();

然后執(zhí)行本地事務(wù)，具體代碼如下

public TransactionSendResult sendMessageInTransaction(.....)  {
    // 邏輯代碼，非實際代碼
    // 1.發(fā)送消息
    sendResult = this.send(msg);
    // sendResult.getSendStatus() == SEND_OK
    // 2.如果消息發(fā)送成功，處理與消息關(guān)聯(lián)的本地事務(wù)單元
    LocalTransactionState localTransactionState = tranExecuter.executeLocalTransactionBranch(msg, arg);
    // 3.結(jié)束事務(wù)
    this.endTransaction(sendResult, localTransactionState, localException);
}

上面所說的消息中間件上注冊的listener，超時以后會回調(diào)producer的接口以確定事務(wù)執(zhí)行情況

總結(jié)：對比方案2和方案1，RocketMQ最大的改變，其實就是把“掃描消息表”這個事情，不讓業(yè)務(wù)方做，而是消息中間件幫著做了。

至于消息表，其實還是沒有省掉。因為消息中間件要詢問發(fā)送方，事物是否執(zhí)行成功，還是需要一個“變相的本地消息表”，記錄事物執(zhí)行狀態(tài)。

人工介入

可能有人又要說了，無論方案1，還是方案2，發(fā)送端把消息成功放入了隊列，但消費端消費失敗怎么辦？

消費失敗了，重試，還一直失敗怎么辦？是不是要自動回滾整個流程？

答案是人工介入。從工程實踐角度講，這種整個流程自動回滾的代價是非常巨大的，不但實現(xiàn)復(fù)雜，還會引入新的問題。比如自動回滾失敗，又怎么處理？

對應(yīng)這種極低概率的case，采取人工處理，會比實現(xiàn)一個高復(fù)雜的自動化回滾系統(tǒng)，更加可靠，也更加簡單。

上述內(nèi)容就是怎么使用RocketMQ事務(wù)消息解決分布式事務(wù)，你們學(xué)到知識或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。