本篇用故事的方式讲解订单系统中的补偿事务方案。

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阅读目录

• 一、背景

• 二、“大唐啥都有”网站的代码

• 三、SQL 中的事务

• 四、那如何优化无事务的代码？

• 五、如何解决无事务的问题？

• 六、具有补偿功能的解决方案

一、背景

悟空和师父一行人正在前往西天取经的路上，师父在线上买了一个福袋，订单状态显示订单已支付，但是电子福袋状态为未发送。

悟空来到了这家网站的后台，找到了开发人员“小黑熊”。

悟空：嘿，快查下我师父的订单，钱都给了，福袋怎么还没有到？

小黑熊：大圣，我们也收到异常通知了，更新福袋表的时候因网络原因导致福袋记录没有更新成功，所以福袋还是未发送的。

悟空：福袋没发出来，那为什么订单状态还一直是已支付？你这小儿，可不要瞒我！

小黑熊：大圣，我们数据库用的是 MongoDB 3.0，不支持事务啊。

悟空：你说的事务是什么意思？

小黑熊：事务就是保持多个更新或删除或增加操作，要么都成功，要么都失败。

悟空：也就是说第一步顶单状态从未支付到订单成功已经执行成功了，但是第二步更新福袋的时候失败了，没有自动将第一步订单的状态给改回去？

小黑熊：是的，大圣。

悟空：那你们怎么没有退款啊？

小黑熊：大圣，我们也没有想到有这种异常发生。

悟空：容我看下你们的代码。

二、“大唐啥都有”网站的代码

该网站购物的内部逻辑简化后如下图所示：

try {        order.status = "已支付"; //第一步，更新订单状态：订单已支付        order.save(); //保存订单        luckyBag.status = "已发送"; // 第二步，更新福袋状态：福袋已发送        luckyBag.save(); //保存福袋        goodCounts.count -= 1;// 第三步，更新库存        goodCounts.save(); // 保存库存        order.status="订单成功" // 第四步，更新订单状态：订单成功        order.save(); //保存订单    }    catch (excption e) {        logError();    }

那这样的代码会有什么问题呢？

如果第一步执行成功，第二步执行失败了，抛出了异常，则第一步订单状态还是订单成功的，福袋状态未更新，也就是师父遇到的问题。

那如何保证两步操作的一致性呢？（要么都更新，要么都不更新。）

我们都知道 SQL 中是有事务这种解决方案的，我们先来看看 SQL 中的事务。

三、SQL 中的事务

之前写过一篇文章，专门来讲 SQL 中的事务：30 分钟全面解析-SQL 事务+隔离级别+阻塞+死锁。在这里用伪代码来说明下什么事务。

举个购买商品的例子：用户下了一笔单，付款了，然后发放福袋，涉及到订单表 order 更新，福袋表 luckyBag 更新。

start transaction // 开始事务　　try {　　        update order // 第一步，更新订单状态           update luckyBag // 第二步，更新福袋状态           commit // 提交两部操作的更改　  } catch (excption e) {        rollback // 回滚所有操作     }end transaction // 结束事务

更新订单状态和更新福袋状态两部操作成功，则全部提交到数据库执行，如果其中任意一步出现问题，则全部回滚，就像没有执行更新操作一样，以保证数据的一致性。

四、那如何优化无事务的代码？

由于 MongoDB 3.0 不支持事务，所以很有可能出现数据不一致的情况（订单已支付，福袋未发送）。

那我们既然不能享受到事务的一致性，有什么办法来优化这部分代码呢？

我们先看下代码的时序图：

从上面的顺序图来看，分步保存是有问题的，第一步保存成功后，第二步如果保存失败，则数据不一致。那我们可以将保存往后移吗？

我们来看下优化后的时序图，整体将保存往后移。

伪代码如下：

try {        order.status = "已支付"; //第一步，更新订单状态：订单已支付        luckyBag.status = "已发送"; // 第二步，更新福袋状态：福袋已发送        goodCounts.count -= 1;// 第三步，更新库存　        order.status="订单成功" //第一步，更新订单状态：订单已支付         luckyBag.save(); //保存福袋记录        goodCounts.save(); // 保存库存记录        order.save(); //保存订单记录    }    catch (excption e) {        logError();    }

那这种方式又有什么优缺点呢？

优点：前四步的业务逻辑处理任意一步如果出错了，并不会影响数据库的记录

缺点：后三步的保存如果出错了，和最开始的方案一样，存在数据不一致的问题。

那如何进行解决这种问题？

五、如何解决无事务的问题？

优化后的代码还是可能存在数据不一致的情况，那我们怎么来解决？

问题 1.如果福袋没有自动发出去，现在还可以补发吗？怎么补发？

问题 2.可以退款吗？手动退款还是自动退款？分别有什么优点和缺点？怎么优化？

问题 3.如果第三步更新库存失败，那又该怎么做呢？

问题 4.如何退款失败，那又该怎么做呢？

围绕上面几个问题，我们展开来论述。

问题 1.1：对于补发问题，我们怎么来补发呢？

方案 1：第二步失败时，立即重试几次（第一次 3s，第二次间隔 8s，第三次间隔 20s，为什么间隔时间不一样？可以留言哦^_^）

方案 2：将失败的数据放到队列里面（可以是存到数据库或者 redis 里面，建议存放到数据库），定时从队列里面获取异常数据，进行重新发送。

问题 1.2：自动补发的优点和缺点分别是什么呢？

方案 1 的优点和缺点

优点：

（1）如果是临时出现的网络问题，可以立即在短时间内重试几次，可以解决问题。

缺点：

（1）如果是接口或数据问题，短时间内重试再多次也是会失败的；

（2）另外如果有大量失败，重试也是会占用系统资源的。

方案 2 的优点和缺点

优点：

（1）将重试放到异步任务中来做，可以减少系统资源的占用；

（2）如果是长时间出现的网络问题，等网络恢复后，一定会重试成功；

缺点：

（1）异常数据无法通过重试来解决，则队列里面的数据将一直会进行重试，无法终止；

（2）如果有大量数据因接口或代码问题导致失败，则会积累大量失败数据，而大量数据进行重试也会对系统资源造成一定压力；

（3）重试失败会进行 error log 的记录，大量的 error log 对线上排查问题会造成干扰。

那补发如果一直失败，是不是还有更好的方式？给用户退款是不是更合理？（顾客等得很着急，赶紧把钱先退了吧。）这其实就是一种补偿措施。

问题 2.1 可以退款吗？

当然可以退款

问题 2.2 自动退款的优缺点？

优点：减少运营人员的工作量

缺点：在某些情况下，异常订单需要多方排查核实才能退款，就不能走自动退款。比如代码的逻辑没有 handle 某些场景，一刀切的退款会导致钱退了，商品还发给了客户。

问题 2.3 怎么优化？

那怎么优化？提供自动和手动的两种方式，当某些异常场景需要手动退款的，等开发人员核实后，再进行手动退款。

账不平怎么处理？通过对账的方式找出哪些账不平。

问题 3 第三步更新库存失败怎么处理？

我们很容易想到的方案是及时 retry 或 队列 retry。那有什么问题呢？对于秒杀活动，队列 retry 肯定不可行。

那我们可以做一次补偿操作吗？（发起退款，更新订单状态为失败。）

答案是可以的。

问题 4 如果退款失败怎么处理

每一步失败我们都会做补偿处理，但是中间某一步补偿失败，我们该怎么处理？比如最后钱退不了。

常见方案：

1.退款失败后主动报警通知运维人员或开发人员

2.手动退款（缺点：人工操作，容易出错，比如找订单找错了）

或 3.加入队列，自动退款（缺点：一般退款失败都是代码级别问题或微信侧问题，所以还是需要排查问题原因，在这期间，所有退款失败异常都会报警，对日常的监控造成不必要的干扰）

在我现在做的项目都会将退款失败的消息以下面两种形式推送给我：

1.微信的模板消息

2.云服务商提供的日志报警短信服务

这样方便我去排查问题，以及快速退款。

六、具有补偿功能的解决方案

我们可以设计一个具有补偿功能的解决方案：

1.如果第一步失败，则发起退款

2.如果第二步失败，则更新订单状态为失败，并发起退款

3.如果第三步更新库存失败，则退回福袋，且更新订单状态为失败，并发起退款

4.如果第四步更新订单为成功时失败，则库存+1，退回福袋，更新订单状态失败，并发起退款

欢迎大家留言讨论自家系统是怎么做的？

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作者简介：8 年互联网职场老兵｜全栈工程师｜90 后超级奶爸｜开源践行者｜公众号万粉原创号主。 蓝桥签约作者，著有《JVM 性能调优实战》专栏，手写了一套 7 万字 SpringCloud 实战总结和 3 万字分布式算法总结。 欢迎关注我的公众号「悟空聊架构」，免费获取资料学习。

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