面试：分布式事务

迈不过友情╰ 2022-11-06 06:59 115阅读 0赞

# 面试：分布式事务 #

分布式事务的实现主要有以下 5 种方案：

*  XA 方案
 *  TCC 方案
 *  可靠消息最终一致性方案
 *  最大努力通知方案

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## 2PC/XA方案 ##

所谓的 XA 方案，即：两阶段提交，有一个事务管理器的概念，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问问各个数据库你准备好了吗？如果每个数据库都回复 ok，那么就正式提交事务，在各个数据库上执行操作；如果任何其中一个数据库回答不 ok，那么就回滚事务。

这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，绝对不适合高并发的场景。

一般来说某个系统内部如果出现跨多个库的这么一个操作，是不合规的。如果你要操作别人的服务的库，你必须是通过调用别的服务的接口来实现，绝对不允许交叉访问别人的数据库。

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## TCC强一致性方案 ##

TCC 的全称是：`Try`、`Confirm`、`Cancel`。

*  **Try 阶段**：这个阶段说的是对各个服务的资源做检测以及对资源进行 **锁定或者预留**。
 *  **Confirm 阶段**：这个阶段说的是在各个服务中执行实际的操作。
 *  **Cancel 阶段**：如果任何一个服务的业务方法执行出错，那么这里就需要 **进行补偿**，就是执行已经执行成功的业务逻辑的回滚操作。（把那些执行成功的回滚）
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这种方案说实话几乎很少人使用，但是也有使用的场景。因为这个 **事务回滚实际上是严重依赖于你自己写代码来回滚和补偿** 了，会造成补偿代码巨大，非常之恶心。

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## 可靠消息最终一致性方案 ##

基于 MQ 来实现事务。比如阿里的 RocketMQ 就支持消息事务。大概的意思就是：

1.  A 系统先发送一个 prepared 消息到 MQ，如果这个 prepared 消息发送失败那么就直接取消操作别执行了；
2.  如果这个消息发送成功过了，那么接着执行本地事务，如果成功就告诉 MQ 发送确认消息，如果失败就告诉 MQ 回滚消息；
3.  如果发送了确认消息，那么此时 B 系统会接收到确认消息，然后执行本地的事务；
4.  mq 会自动定时轮询所有 prepared 消息回调你的接口，问你，这个消息是不是本地事务处理失败了，所有没发送确认的消息，是继续重试还是回滚？一般来说这里你就可以查下数据库看之前本地事务是否执行，如果回滚了，那么这里也回滚吧。这个就是避免可能本地事务执行成功了，而确认消息却发送失败了。
5.  这个方案里，要是系统 B 的事务失败了咋办？重试咯，自动不断重试直到成功，如果实在是不行，要么就是针对重要的资金类业务进行回滚，比如 B 系统本地回滚后，想办法通知系统 A 也回滚；或者是发送报警由人工来手工回滚和补偿。

这个还是比较合适的，目前国内互联网公司大都是这么玩儿的，要不你举用 RocketMQ 支持的，要不你就自己基于类似 ActiveMQ？RabbitMQ？自己封装一套类似的逻辑出来，总之思路就是这样子的。

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## 最大努力通知方案 ##

这个方案的大致意思就是：

1.  系统 A 本地事务执行完之后，发送个消息到 MQ；
2.  这里会有个专门消费 MQ 的最大努力通知服务，这个服务会消费 MQ 然后写入数据库中记录下来，或者是放入个内存队列也可以，接着调用系统 B 的接口；
3.  要是系统 B 执行成功就 ok 了；要是系统 B 执行失败了，那么最大努力通知服务就定时尝试重新调用系统 B，反复 N 次，最后还是不行就放弃。

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