浅谈可靠消息服务实现

导读 分布式事务往往是服务化的痛点,很多场景通过业务避免了分布式事务,但是还是存在一些场景必须依赖分布式事务,下面来讲讲如何处理分布式事务
一 常用解决方案

分布式事物解决方式有很多,网上博客也有一大堆  总结一般有如下两种

1 刚性分布式事务,两阶段提交 强一致性

2 柔性分布式事务   最大努力提交 ,tcc,可靠消息服务

首先解决分布式事务前提保障:接口必须幂等性,防止消息重复发送对业务影响

二 可靠消息系统设计(这个感觉不错比较简单,就拿来分享下)

浅谈可靠消息服务实现

如上图

开始执行 比如:
try{
if(prepare()) { //预发送阶段
doService(); //执行业务逻辑
updateMsgStatus();//更新消息为确认状态
}
}

1 预发送消息,try阶段,如果预发送消息失败了,业务还未执行,所以 系统A,B还是一致性的 不需要处理

这一点容易理解

2 预发送消息成功了,开始执行业务逻辑。执行成功 更新预发送消息转态为确认发送。如果 此时 业务逻辑执行失败了,那预发送消息就不会跟新状态,此时消息确认系统就开启工作,到业务系统1上回查此消息状态,此时发现业务执行失败了,就更新预发送状态至失败状态。

3 如果此时 业务执行成功了消息也被更新成确认发送了 那就ok 完美。如果消息更新失败,还是由消息确认系统回查转态 更新此消息被删除状态还是确认发送状态。

4 消息者开始消费

1> 比如消费失败了,此时产生不一致, 消息恢复系统检测消息状态,重新发送消息

2>如果执行业务失败了,此消息也就不会被确认了,还是由消息恢复系统检测消息状态,重新发送消息

3>如果ask失败了,还是以上逻辑重新发送上诉重新发送当然有次数限制,不能一直发送,超过最大次数就要进入死信队列,等待人工干预了

4> ask成功,消息也就成功消费了,完美,解决了消息可靠服务

三 努力提交

这个比较简单 ,将失败的消息重复提交,实时性比较弱的一些场景,确保消息推送成功。

比如交易完成推送第三方消息。 此时可以使用努力提交

浅谈可靠消息服务实现

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