前言
之前我们说到，分布式事务是一个复杂的技术问题。没有通用的解决方案，也缺乏简单高效的手段。
不过，如果我们的系统不追求强一致性，那么最常用的还是最终一致性方案。今天，我们就基于 RocketMQ来实现消息最终一致性方案的分布式事务。
本文代码不只是简单的demo，考虑到一些异常情况、幂等性消费和死信队列等情况，尽量向可靠业务场景靠拢。
另外，在最后还有《RocketMQ技术内幕》一书中，关于分布式事务示例代码的错误流程分析，所以篇幅较长，希望大家耐心观看。
一、事务消息
在这里，笔者不想使用大量的文字赘述 RocketMQ事务消息的原理，我们只需要搞明白两个概念。
暂时不能被 Consumer消费的消息。Producer已经把消息发送到 Broker端，但是此消息的状态被标记为不能投递，处于这种状态下的消息称为半消息。事实上，该状态下的消息会被放在一个叫做 RMQSYSTRANSHALFTOPIC的主题下。
当 Producer端对它二次确认后，也就是 Commit之后，Consumer端才可以消费到；那么如果是Rollback，该消息则会被删除，永远不会被消费到。
我们想，可能会因为网络原因、应用问题等，导致Producer端一直没有对这个半消息进行确认，那么这时候 Broker服务器会定时扫描这些半消息，主动找Producer端查询该消息的状态。
当然，什么时候去扫描，包含扫描几次，我们都可以配置，在后文我们再细说。
简而言之，RocketMQ事务消息的实现原理就是基于两阶段提交和事务状态回查，来决定消息最终是提交还是回滚的。
在本文，我们的代码就以 订单服务、积分服务为例。结合上文来看，整体流程如下：
二、订单服务
在订单服务中，我们接收前端的请求创建订单，保存相关数据到本地数据库。
1、事务日志表
在订单服务中，除了有一张订单表之外，还需要一个事务日志表。
它的定义如下：
CREATE TABLE transactionlog (
id varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4bin NOT NULL COMMENT '事务ID',
business varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4bin NOT NULL COMMENT '业务标识',
foreignkey varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4bin NOT NULL COMMENT '对应业务表中的主键',
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4bin;
这张表专门作用于事务状态回查。当提交业务数据时，此表也插入一条数据，它们共处一个本地事务中。通过事务ID查询该表，如果返回记录，则证明本地事务已提交；如果未返回记录，则本地事务可能是未知状态或者是回滚状态。
2、TransactionMQProducer
我们知道，通过 RocketMQ发送消息，需先创建一个消息发送者。值得注意的是，如果发送事务消息，在这里我们的创建的实例必须是 TransactionMQProducer。
@Component
public class TransactionProducer {
private String producerGroup = "ordertransgroup";
private TransactionMQProducer producer;
@Autowired
OrderTransactionListener orderTransactionListener;
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 60,
TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(50));
@PostConstruct
public void init(){
producer = new TransactionMQProducer(producerGroup);
producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
producer.setSendMsgTimeout(Integer.MAX_VALUE);
producer.setExecutorService(executor);
producer.setTransactionListener(orderTransactionListener);
this.start();
}
private void start(){
try {
this.producer.start();
} catch (MQClientException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public TransactionSendResult send(String data, String topic) throws MQClientException {
Message message = new Message(topic,data.getBytes());
return this.producer.sendMessageInTransaction(message, null);
}
}
上面的代码中，主要就是创建事务消息的发送者。在这里，我们重点关注 OrderTransactionListener，它负责执行本地事务和事务状态回查。
3、OrderTransactionListener
@Component
public class OrderTransactionListener implements TransactionListener {
@Autowired
OrderService orderService;
@Autowired
TransactionLogService transactionLogService;
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
@Override
public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message message, Object o) {
logger.info("开始执行本地事务....");
LocalTransactionState state;
try{
String body = new String(message.getBody());
OrderDTO order = JSONObject.parseObject(body, OrderDTO.class);
orderService.createOrder(order,message.getTransactionId());
state = LocalTransactionState.COMMITMESSAGE;
logger.info("本地事务已提交。{}",message.getTransactionId());
}catch (Exception e){
logger.info("执行本地事务失败。{}",e);
state = LocalTransactionState.ROLLBACKMESSAGE;
}
return state;
}
@Override
public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt messageExt) {
logger.info("开始回查本地事务状态。{}",messageExt.getTransactionId());
LocalTransactionState state;
String transactionId = messageExt.getTransactionId();
if (transactionLogService.get(transactionId)>0){
state = LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
}else {
state = LocalTransactionState.UNKNOW;
}
logger.info("结束本地事务状态查询：{}",state);
return state;
}
}
在通过 producer.sendMessageInTransaction发送事务消息后，如果消息发送成功，就会调用到这里的executeLocalTransaction方法，来执行本地事务。在这里，它会完成订单数据和事务日志的插入。
该方法返回值 LocalTransactionState代表本地事务状态，它是一个枚举类。
public enum LocalTransactionState {
COMMITMESSAGE,
ROLLBACKMESSAGE,
UNKNOW;
}
那么， checkLocalTransaction 方法就是用于事务状态查询。在这里，我们通过事务ID查询transaction_log这张表，如果可以查询到结果，就提交事务消息；如果没有查询到，就返回未知状态。
注意，这里还涉及到另外一个问题。如果是返回未知状态，RocketMQ Broker服务器会以1分钟的间隔时间不断回查，直至达到事务回查最大检测数，如果超过这个数字还未查询到事务状态，则回滚此消息。
当然，事务回查的频率和最大次数，我们都可以配置。在 Broker 端，可以通过这样来配置它：
brokerConfig.setTransactionCheckInterval(10000);
brokerConfig.setTransactionCheckMax(3);
4、业务实现类
@Service
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
@Autowired
OrderMapper orderMapper;
@Autowired
TransactionLogMapper transactionLogMapper;
@Autowired
TransactionProducer producer;
Snowflake snowflake = new Snowflake(1,1);
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
@Transactional
@Override
public void createOrder(OrderDTO orderDTO,String transactionId){
Order order = new Order();
BeanUtils.copyProperties(orderDTO,order);
orderMapper.createOrder(order);
TransactionLog log = new TransactionLog();
log.setId(transactionId);
log.setBusiness("order");
log.setForeignKey(String.valueOf(order.getId()));
transactionLogMapper.insert(log);
logger.info("订单创建完成。{}",orderDTO);
}
@Override
public void createOrder(OrderDTO order) throws MQClientException {
order.setId(snowflake.nextId());
order.setOrderNo(snowflake.nextIdStr());
producer.send(JSON.toJSONString(order),"order");
}
}
在订单业务服务类中，我们有两个方法。一个用于向RocketMQ发送事务消息，一个用于真正的业务数据落库。
至于为什么这样做，其实有一些原因的，我们后面再说。
5、调用
@RestController
public class OrderController {
@Autowired
OrderService orderService;
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
@PostMapping("/create_order")
public void createOrder(@RequestBody OrderDTO order) throws MQClientException {
logger.info("接收到订单数据：{}",order.getCommodityCode());
orderService.createOrder(order);
}
}
6、总结
目前已经完成了订单服务的业务逻辑。我们总结流程如下：
考虑到异常情况，这里的要点如下：
第一次调用createOrder，发送事务消息。如果发送失败，导致报错，则将异常返回，此时不会涉及到任何数据安全。
如果事务消息发送成功，但在执行本地事务时发生异常，那么订单数据和事务日志都不会被保存，因为它们是一个本地事务中。
如果执行完本地事务，但未能及时的返回本地事务状态或者返回了未知状态。那么，会由Broker定时回查事务状态，然后根据事务日志表，就可以判断订单是否已完成，并写入到数据库。
基于这些要素，我们可以说，已经保证了订单服务和事务消息的一致性。那么，接下来就是积分服务如何正确的消费订单数据并完成相应的业务操作。
三、积分服务
在积分服务中，主要就是消费订单数据，然后根据订单内容，给相应用户增加积分。
1、积分记录表
CREATE TABLE tpoints (
id bigint(16) NOT NULL COMMENT '主键',
userid bigint(16) NOT NULL COMMENT '用户id',
orderno bigint(16) NOT NULL COMMENT '订单编号',
points int(4) NOT NULL COMMENT '积分',
remarks varchar(128) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4bin NOT NULL COMMENT '备注',
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;
在这里，我们重点关注order_no字段，它是实现幂等消费的一种选择。
2、消费者启动
@Component
public class Consumer {
String consumerGroup = "consumer-group";
DefaultMQPushConsumer consumer;
@Autowired
OrderListener orderListener;
@PostConstruct
public void init() throws MQClientException {
consumer = new DefaultMQPushConsumer(consumerGroup);
consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
consumer.subscribe("order","*");
consumer.registerMessageListener(orderListener);
consumer.start();
}
}
启动一个消费者比较简单，我们指定要消费的 topic 和监听器就好了。
3、消费者监听器
@Component
public class OrderListener implements MessageListenerConcurrently {
@Autowired
PointsService pointsService;
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> list, ConsumeConcurrentlyContext context) {
logger.info("消费者线程监听到消息。");
try{
for (MessageExt message:list) {
logger.info("开始处理订单数据，准备增加积分....");
OrderDTO order = JSONObject.parseObject(message.getBody(), OrderDTO.class);
pointsService.increasePoints(order);
}
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUMESUCCESS;
}catch (Exception e){
logger.error("处理消费者数据发生异常。{}",e);
return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUMELATER;
}
}
}
监听到消息之后，调用业务服务类处理即可。处理完成则返回CONSUMESUCCESS以提交，处理失败则返回RECONSUMELATER来重试。
4、增加积分
在这里，主要就是对积分数据入库。但注意，入库之前需要先做判断，来达到幂等性消费。
@Service
public class PointsServiceImpl implements PointsService {
@Autowired
PointsMapper pointsMapper;
Snowflake snowflake = new Snowflake(1,1);
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
@Override
public void increasePoints(OrderDTO order) {
if (pointsMapper.getByOrderNo(order.getOrderNo())>0){
logger.info("积分添加完成，订单已处理。{}",order.getOrderNo());
}else{
Points points = new Points();
points.setId(snowflake.nextId());
points.setUserId(order.getUserId());
points.setOrderNo(order.getOrderNo());
Double amount = order.getAmount();
points.setPoints(amount.intValue()*10);
points.setRemarks("商品消费共【"+order.getAmount()+"】元，获得积分"+points.getPoints());
pointsMapper.insert(points);
logger.info("已为订单号码{}增加积分。",points.getOrderNo());
}
}
}
5、幂等性消费
实现幂等性消费的方式有很多种，具体怎么做，根据自己的情况来看。
比如，在本例中，我们直接将订单号和积分记录绑定在同一个表中，在增加积分之前，就可以先查询此订单是否已处理过。
或者，我们也可以额外创建一张表，来记录订单的处理情况。
再者，也可以将这些信息直接放到redis缓存里，在入库之前先查询缓存。
不管以哪种方式来做，总的思路就是在执行业务前，必须先查询该消息是否被处理过。那么这里就涉及到一个数据主键问题，在这个例子中，我们以订单号为主键，也可以用事务ID作主键，如果是普通消息的话，我们也可以创建唯一的消息ID作为主键。
6、消费异常
我们知道，当消费者处理失败后会返回 RECONSUME_LATER，让消息来重试，默认最多重试16次。
那，如果真的由于特殊原因，消息一直不能被正确处理，那怎么办 ？
我们考虑两种方式来解决这个问题。
第一，在代码中设置消息重试次数，如果达到指定次数，就发邮件或者短信通知业务方人工介入处理。
@Component
public class OrderListener implements MessageListenerConcurrently {
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> list, ConsumeConcurrentlyContext context) {
logger.info("消费者线程监听到消息。");
for (MessageExt message:list) {
if (!processor(message)){
return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUMELATER;
}
}
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUMESUCCESS;
}
消息处理，第3次处理失败后，发送邮件通知人工介入
@param message
@return
*/
private boolean processor(MessageExt message){
String body = new String(message.getBody());
try {
logger.info("消息处理....{}",body);
int k = 1/0;
return true;
}catch (Exception e){
if(message.getReconsumeTimes()>=3){
logger.error("消息重试已达最大次数，将通知业务人员排查问题。{}",message.getMsgId());
sendMail(message);
return true;
}
return false;
}
}
}
第二，等待消息重试最大次数后，进入死信队列。
消息重试最大次数默认是16次，我们也可以在消费者端设置这个次数。
consumer.setMaxReconsumeTimes(3);//设置消息重试最大次数
死信队列的主题名称是 %DLQ% + 消费者组名称，比如在订单数据中，我们设置了消费者组名：
String consumerGroup = "order-consumer-group";
那么这个消费者，对应的死信队列主题名称就是%DLQ%order-consumer-group
如上图，我们还需要点击TOPIC配置，来修改里面的 perm属性，改为 6 即可。
最后就可以通过程序代码监听这个主题，来通知人工介入处理或者直接在控制台查看处理了。通过幂等性消费和对死信消息的处理，基本上就能保证消息一定会被处理。
四、《RocketMQ技术内幕》中的代码示例
笔者手里有一本书《RocketMQ技术内幕》，在 9.4 章节有一段分布式事务的代码。
不过，笔者在看了之后，感觉它里面的流程是有问题的，会造成本地事务的不一致，下面我们就来分析一下。
在这里，我们主要是关注书中订单业务服务类和事务监听器的流程。
在书中，订单下单伪代码如下：
public Map createOrder(){
Map result = new HashMap();
return result;
}
上述是第一步，发送事务消息，接下来需要实现TransactionListener，实现执行本地事务与本地事务回查。
public class OrderTransactionListenerImpl implements TransactionListener {
@Override
public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message message, Object o) {
String bizUniNo = message.getUserProperty("bizUniNo");
return LocalTransactionState.UNKNOW;
}
@Override
public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt message) {
String bizUniNo = message.getUserProperty("bizUniNo");
if (query(bizUniNo)>0){
return LocalTransactionState.COMMITMESSAGE;
}else{
return LocalTransactionState.UNKNOW;
}
}
public int query(String bizUniNo){
return 1;
}
}
上面的代码是笔者在这本书里，抄录出来的，如果是按照这种做法， 实际上是有问题的，我们来分析一下。
1、下单异常
我们看上面的订单下单的伪代码，里面包含两个操作：订单入库和事务消息发送。
那么我们继续思考：
如果订单入库的时候发生异常，这个没问题，因为事务消息也不会发送；
如果订单入库执行完毕，但发送事务消息报错。这个也没问题，订单数据会回滚；
如果订单入库执行完毕，发送事务消息也没有报错。但返回的不是SEND_OK状态，这个是有问题的。
因为只有发送事务消息成功，并且发送状态为SENDOK，才会执行监听器中的本地事务，向tmessage_transaction表写入事务日志。
那么就会造成一个现场：本地订单数据已经入库，但是由于没有返回SEND_OK状态，导致不会执行本地事务中的事务日志。那么这条事务消息早晚会被回滚，最后的问题就是用户下单成功，但没有增加积分。
2、本地事务执行异常
事实上，第一个问题也可以规避。那就是在发送完事务消息后，再判断下发送状态是不是SEND_OK，如果不是的话，就通过抛异常的方式来回滚订单数据。
但是，还有第二个问题：
如果订单数据和事务消息发送都没有问题，但是在执行本地事务时，写入事务日志时发生异常怎么办 ？
如果是这样，也会导致本地订单数据已经入库，但是事务日志没有写入，在事务状态回查的时候一直查询不到此记录，最后只能回滚事务消息。最后的现象同样是用户下单成功，但没有增加积分。
但是在书中，作者有这样一段话：
executeLocalTransaction，该方法主要设置本地事务状态，与业务代码在一个事务中。例如在OrderService#createOrder中，只要本地事务提交成功，该方法也会提交成功。故在这里，主要是向tmessagetransaction添加一条记录，在事务回查时，如果存在记录，就认为该消息需要提交。
作者这段话的意思，我理解是说他们都处于一个本地事务中。如果createOrder方法执行成功，则executeLocalTransaction方法也会执行成功；如果任何一方出错，都会回滚事务。
但是，我们从源码中分析的话，如果本地事务执行报错，订单数据是不会回滚的。
3、源码分析
首先，我们要知道，executeLocalTransaction方法和createOrder方法确实在一个事务里。
这是因为executeLocalTransaction方法，是在发送事务消息之后，同步调用到的，所以它们在一个事务里。
我们来看源码中，事务消息发送的过程：
public TransactionSendResult sendMessageInTransaction(Message msg,
LocalTransactionExecuter localTransactionExecuter,
Object arg)throws MQClientException {
SendResult sendResult = null;
try {
sendResult = this.send(msg);
} catch (Exception var11) {
throw new MQClientException("send message Exception", var11);
}
LocalTransactionState localTransactionState = LocalTransactionState.UNKNOW;
Throwable localException = null;
switch(sendResult.getSendStatus()) {
case SENDOK:
try {
if (transactionListener != null) {
this.log.debug("Used new transaction API");
localTransactionState = transactionListener.executeLocalTransaction(msg, arg);
}
} catch (Throwable var10) {
this.log.info("executeLocalTransactionBranch exception", var10);
this.log.info(msg.toString());
localException = var10;
}
break;
case FLUSHDISKTIMEOUT:
case FLUSHSLAVETIMEOUT:
case SLAVENOTAVAILABLE:
localTransactionState = LocalTransactionState.ROLLBACKMESSAGE;
}
try {
this.endTransaction(sendResult, localTransactionState, localException);
} catch (Exception var9) {
this.log.warn("", var9);
}
TransactionSendResult transactionSendResult = new TransactionSendResult();
transactionSendResult.setSendStatus(sendResult.getSendStatus());
transactionSendResult.setMessageQueue(sendResult.getMessageQueue());
transactionSendResult.setMsgId(sendResult.getMsgId());
transactionSendResult.setQueueOffset(sendResult.getQueueOffset());
transactionSendResult.setTransactionId(sendResult.getTransactionId());
transactionSendResult.setLocalTransactionState(localTransactionState);
return transactionSendResult;
}
上面的代码，就是发送事务消息的过程。我们重点来看，如果事务消息发送成功，并且返回状态为SEND_OK，那么就去执行监听器中的executeLocalTransaction方法，这说明它们在一个事务中。
但是，在执行过程中，它手动捕获了 Throwable异常。这就说明，即便执行本地事务失败，也不会触发回滚的。
至此，我们已经非常明确了，如果按照书里的流程来写代码，这块就会成为一个隐患点。
如果想规避这个问题，我们只能修改rocket-client中的代码，比如：
try {
if (transactionListener != null) {
this.log.debug("Used new transaction API");
localTransactionState = transactionListener.executeLocalTransaction(msg, arg);
}
} catch (Throwable var10) {
this.log.info("executeLocalTransactionBranch exception", var10);
this.log.info(msg.toString());
localException = var10;
throw new MQClientException(e.getMessage(),e);
}
笔者通过修改源码，并测试了一下，通过这种手动抛出异常的方式也是可以的。这样的话如果执行本地事务的时候出错，也会回滚订单数据。
到这里，就能回答笔者本文2.4章节里的一个问题：
为什么在订单业务服务类中，需要有两个方法。一个用于向RocketMQ发送事务消息，一个用于真正的业务数据落库。
总结
本文重点阐述了基于RocketMQ来实现最终一致性的分布式事务案例。
另外，也分享了关于《RocketMQ技术内幕》一书中，分布式事务示例代码，可能出现的异常问题。关于这一点，也希望朋友们如果有不同看法，积极留言，共同交流。
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