前面我们聊了微服务的 9 个痛点，有些痛点没有好的解决方案，而有些痛点刚好有一些对策，后面的几篇文章我们就来聊聊某些痛点对应的解决方案。

本篇文章我们先解决数据一致性问题。

一、业务场景

使用微服务时，很多时候我们往往需要跨多个服务去更新多个数据库的数据，类似下图所示的架构。

如果业务正常运转，3 个服务的数据应该变为 a2、b2、c2，此时数据才一致。但是如果出现网络抖动、服务超负荷或者数据库超负荷等情况，整个处理链条有可能在步骤二失败，这时数据就会变成 a2、b1、c1，当然也有可能在步骤三失败，最终数据就会变成 a2、b2、c1，这样数据就对不上了，即数据不一致。

在以往的架构经历中，因为项目非常赶，所以我们完全没有精力处理数据一致性的问题，最终业务系统会出现很多错误数据。然后业务部门会发工单告知数据有问题，经过一番检查后，我们发现是分布式更新的原因导致了数据不一致。

此时，我们不得不抽出时间针对数据一致性问题给出一个完美解决方案。于是，整个部门人员坐一起商量，并把数据一致性的问题归类为以下 2 种场景。

二、第一种场景：实时数据不一致不要紧，保证数据最终一致性就行

因为一些服务出现错误，导致图 1 的步骤三失败，此时处理完请求后，数据就变成了 a2、 b2、c1，不过不要紧，我们只需保证最终数据是 a2、b2、 c2 就行。

比如：零售下单时，一般需要实现在商品服务中扣除商品的库存、在订单服务中生成一个订单、在交易服务中生成一个交易单这三个步骤。 假设交易单生成失败，就会出现库存扣除了、订单生成了、交易单没生成的情况，此时我们只需保证最终交易单成功生成就行，这就是最终一致性。

三、第二种场景：必须保证实时一致性

如果上图中的步骤二和步骤三成功了，数据就会变成 b2、c2，但是如果步骤三失败，那么步骤一和步骤二会立即回滚，保证数据变回 a1、b1。

在以往的一个项目中，业务场景类似这样：使用积分换折扣券时，需要实现扣除用户积分、生成一张折扣券给用户这 2 个步骤。如果我们还是使用最终一致性方案的话，有可能出现用户积分扣除了而折扣券还未生成的情况，此时用户进入账户一看，积分没了也没有折扣券，立马就会投诉。

此时怎么办呢？我们直接将前面的步骤回滚，并告知用户处理失败请继续重试就行，这就是实时一致性。

针对以上两种具体的场景，其具体解决方案是什么呢？下面我们一起来看看。

四、最终一致性方案

对于数据要求最终一致性的场景，实现思路是这样的：

1. 每个步骤完成后，生产一条消息给 MQ，告知下一步处理接下来的数据；

2. 消费者收到这条消息后，将数据处理完成后，与步骤一一样触发下一步；

3. 消费者收到这条消息后，如果数据处理失败，这条消息应该保留，直到消费者下次重试。

为了方便你理解这部分内容，我梳理了一个大概的流程图，如下图所示：

关于上图，详细实现逻辑如下：

1. 调用端调用 Service A；

2. Service A 将数据库中的 a1 改为 a2；

3. Service A 生成一条步骤 2（姑且命名为 Step2）的消息给到 MQ；

4. Service A 返回成功给调用端；

5. Service B 监听 Step2 的消息，拿到一条消息。

6. Service B 将数据库中的 b1 改为 b2；

7. Service B 生成一条步骤 3（姑且命名为 Step3）的消息给到 MQ；

8. Service B 将 Step2 的消息设置为已消费；

9. Service C 监听 Step3 的消息，拿到一条消息；

10. Service C 将数据库中的 c1 改为 c2；

11. Service C 将 Step3 的消息设置为已消费。

接下来我们考虑下，如果每个步骤失败了该怎么办？

1. 调用端调用 Service A。

解决方案：如果这步失败，直接返回失败给用户，用户数据不受影响。

2. Service A 将数据库中的 a1 改为 a2。

解决方案：如果这步失败，利用本地事务数据直接回滚就行，用户数据不受影响。

3. Service A 生成一条步骤 2（姑且命名为 Step2）的消息给到 MQ。

解决方案：如果这步失败，利用本地事务数据将步骤 2 直接回滚就行，用户数据不受影响。

4. Service A 返回成功给调用端。

解决方案：如果这步失败，不做处理。

5. Service B 监听 Step2 的消息，拿到一条消息。

解决方案：如果这步失败，MQ 有对应机制，我们无须担心。

6. Service B 将数据库中的 b1 改为 b2。

解决方案：如果这步失败，利用本地事务直接将数据回滚，再利用消息重试的特性重新回到步骤 5 。

7. Service B 生成一条步骤 3（姑且命名为 Step3）的消息给到 MQ。

解决方案：如果这步失败，MQ 有生产消息失败重试机制。要是出现极端情况，服务器会直接挂掉，因为 Step2 的消息还没消费，MQ 会有重试机制，然后找另一个消费者重新从步骤 5 执行。

8. Service B 将 Step2 的消息设置为已消费。

解决方案：如果这步失败，MQ 会有重试机制，找另一个消费者重新从步骤 5 执行。

9. Service C 监听 Step3 的消息，拿到一条消息。

解决方案：如果这步失败，参考步骤 5 的解决方案。

10. Service C 将数据库中的 c1 改为 c2。

解决方案：如果这步失败，参考步骤 6 的解决方案。

11. Service C 将 Step3 的消息设置为已消费。

解决方案：如果这步失败，参考步骤 8 的解决方案。

以上就是最终一致性的解决方案，如果你仔细思考了该方案，就会与当初的我一样存在以下 2 点疑问。

1. 因为我们利用了 MQ 的重试机制，就有可能出现步骤 6 跟步骤 10 重复执行的情况，此时该怎么办？比如上面流程中的步骤 8 失败了，需要从步骤 5 重新执行，这时就会出现步骤 6 执行 2 遍的情况。为此，在下游（步骤 6 和 步骤 10）更新数据时，我们需要保证业务代码的幂等性（关于幂等性，我们在 01 讲提过）。

2. 如果每个业务流程都需要这样处理，岂不是需要额外写很多代码？那我们是否可以将类似处理流程的重复代码抽取出来？答案是可以的，这里使用的 MQ 相关逻辑在其他业务流程中也通用，最终我们就是将这些代码进行了抽取并封装。关于重复代码抽取的方法比较简单，这里就不赘述了。

五、实时一致性方案

实时一致性，其实就是我们常说的分布式事务。

MySQL 其实有一个两阶段提交的分布式事务方案（MySQL XA），但是该方案存在严重的性能问题。比如，一个数据库的事务与多个数据库间的 XA 事务性能可能相差 10 倍。另外，在 XA 的事务处理过程中它会长期占用锁资源，所以一开始我们并不考虑这个方案。

那时，市面上比较流行的方案是使用 TCC 模式，下面我们简单介绍一下。

在 TCC 模式中，我们会把原来的一个接口分为 Try 接口、Confirm 接口、Cancel 接口。

• Try 接口用来检查数据、预留业务资源。

• Confirm 接口用来确认实际业务操作、更新业务资源。

• Cancel 接口是指释放 Try 接口中预留的资源。

比如积分兑换折扣券的例子中需要调用账户服务减积分、营销服务加折扣券这两个服务，那么针对账户服务减积分这个接口，我们需要写 3 个方法，如下代码所示：

public boolean prepareMinus(BusinessActionContext businessActionContext, final String accountNo, final double amount) {       //校验账户积分余额       //冻结积分金额   }public boolean Confirm(BusinessActionContext businessActionContext) {       //扣除账户积分余额       //释放账户 冻结积分金额   }public boolean Cancel(BusinessActionContext businessActionContext) {        //回滚所有数据变更}

同样，针对营销服务加折扣券这个接口，我们也需要写 3 个方法，而后调用的大体步骤如下：

上图中绿色代表成功的调用路径，如果中间出错，就会先调用相关服务的回退方法，再进行手工回退。原本我们只需要在每个服务中写一段业务代码就行，现在需要拆成 3 段来写，而且还涉及以下 5 点注意事项：

1. 我们需要保证每个服务的 Try 方法执行成功后，Confirm 方法在业务逻辑上能够执行成功；

2. 可能会出现 Try 方法执行失败而 Cancel 被触发的情况，此时我们需要保证正确回滚；

3. 可能因为网络拥堵出现 Try 方法的调用被堵塞的情况，此时事务控制器判断 Try 失败并触发了 Cancel 方法，后来 Try 方法的调用请求到了服务这里，此时我们应该拒绝 Try 请求逻辑；

4. 所有的 Try、Confirm、Cancel 都需要确保幂等性；

5. 整个事务期间的数据库数据处于一个临时的状态，其他请求需要访问这些数据时，我们需要考虑如何正确被其他请求使用，而这种使用包括读取和并发的修改。

所以 TCC 模式是一个很麻烦的方案，除了每个业务代码的工作量 X3 之外，出错的概率也高，因为我们需要通过相应逻辑保证上面的注意事项都被处理。

后来，我们刚好看到了一篇介绍 Seata 的文章，了解到 AT 模式也能解决这个问题。

六、Seata 中 AT 模式的自动回滚

对于使用 Seata 的人来说操作比较简单，只需要在触发整个事务的业务发起方的方法中加入 @GlobalTransactional 标注，且使用普通的 @Transactional 包装好分布式事务中相关服务的相关方法即可。

在 Seata 内在机制中，AT 模式的自动回滚往往需要执行以下步骤：

（一）一阶段

1. 解析每个服务方法执行的 SQL，记录 SQL 的类型（Update、Insert 或 Delete），修改表并更新 SQL 条件等信息；

2. 根据前面的条件信息生成查询语句，并记录修改前的数据镜像；

3. 执行业务的 SQL；

4. 记录修改后的数据镜像；

5. 插入回滚日志：把前后镜像数据及业务 SQL 相关的信息组成一条回滚日志记录，插入 UNDO_LOG 表中；

6. 提交前，向 TC 注册分支，并申请相关修改数据行的全局锁 ；

7. 本地事务提交：业务数据的更新与前面步骤生成的 UNDO LOG 一并提交；

8. 将本地事务提交的结果上报给事务控制器。

（二）二阶段-回滚

收到事务控制器的分支回滚请求后，我们会开启一个本地事务，并执行如下操作：

1. 查找相应的 UNDO LOG 记录；

2. 数据校验：拿 UNDO LOG 中的后镜像数据与当前数据进行对比，如果存在不同，说明数据被当前全局事务之外的动作做了修改，此时我们需要根据配置策略进行处理；

3. 根据 UNDO LOG 中的前镜像和业务 SQL 的相关信息生成回滚语句并执行；

4. 提交本地事务，并把本地事务的执行结果（即分支事务回滚的结果）上报事务控制器。

（三）二阶段-提交

1. 收到事务控制器的分支提交请求后，我们会将请求放入一个异步任务队列中，并马上返回提交成功的结果给事务控制器。

2. 异步任务阶段的分支提交请求将异步地、批量地删除相应 UNDO LOG 记录。

以上就是 Seata 的 AT 模式的简单介绍。

七、尝试 Seata

当时， Seata 虽然还没有更新到 1.0，且官方也不推荐线上使用，但是最终我们还是使用了它，原因如下：

1. 因为实时一致性的场景很少，而且发生频率低，因此并不会大规模使用，对我们来说影响面在可控范围内。如果实时一致性的场景发生频率高，并发量就高，业务人员对性能要求也高，此时我们就会与业务商量，采用最终一致性的方案。

2. Seata AT 模式与 TCC 模式相比，它只是增加了一个 @GlobalTransactional 的工作量，因此两者的工作量实在差太多了，所以我们愿意冒这个险，这也是 Seata 发展很快的原因。

后面，我们就在线上环境使用了 Seata。虽然它有点小毛病，但是瑕不掩瑜。

八、总结

最终一致性与实时一致性的解决方案设计完后，不仅没有给业务开发人员带来额外工作量，也没有影响日常推进业务项目的进度，还大大减少了数据不一致的出现概率，因此数据不一致的痛点算是大大缓解了。

不过该方案存在一点不足，因为某个服务需要依赖其他服务的数据，使得我们需要额外写很多业务逻辑，关于此问题的解决方案我们已在 前面的文章中详细说明，感兴趣的小伙伴可以去看看。

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