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RocketMQ 分布式事务解决方案对比

2022-11-037.1k 阅读

RocketMQ 分布式事务解决方案概述

在分布式系统中，保证多个操作要么全部成功，要么全部失败是一个关键问题，这就引入了分布式事务的概念。RocketMQ 作为一款高性能、高可靠的消息队列，提供了分布式事务解决方案，以满足分布式系统对事务一致性的需求。

RocketMQ 的分布式事务解决方案基于两阶段提交思想，它允许应用程序异步地执行本地事务，并通过消息队列来协调分布式事务的状态。具体来说，RocketMQ 的分布式事务分为三个阶段：

  1. Half Message 阶段：生产者向 RocketMQ 发送 Half Message，这是一种特殊的消息，它对消费者是不可见的。
  2. 本地事务执行阶段：生产者执行本地事务，并根据事务执行结果向 RocketMQ 发送 Commit 或 Rollback 消息。
  3. 消息投递阶段：如果 RocketMQ 收到 Commit 消息，它将把 Half Message 转变为可投递消息，发送给消费者；如果收到 Rollback 消息，RocketMQ 将删除 Half Message。

与传统 XA 事务的对比

  1. 性能对比

    • XA 事务：XA 事务是一种强一致性的分布式事务解决方案，它通过两阶段提交（2PC）协议来保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）。在 XA 事务中，事务协调者需要等待所有参与者完成本地事务后才能决定提交或回滚事务。这种方式虽然保证了事务的强一致性，但由于涉及到大量的同步等待，性能较低，尤其在分布式系统中，网络延迟和节点故障可能导致事务处理时间变长。
    • RocketMQ 分布式事务：RocketMQ 的分布式事务解决方案采用异步的方式，生产者在发送 Half Message 后可以立即执行本地事务，而不需要等待 RocketMQ 的确认。只有在本地事务执行完成后，才向 RocketMQ 发送 Commit 或 Rollback 消息。这种异步方式大大提高了系统的并发性能，尤其适用于高并发的分布式系统。

  2. 可靠性对比

    • XA 事务：XA 事务在 2PC 协议下，事务协调者保存了所有参与者的事务状态。如果在事务提交过程中出现故障，事务协调者可以通过恢复机制来重新提交或回滚事务。然而，如果事务协调者本身出现故障，可能会导致整个分布式事务无法继续执行，需要人工干预来恢复事务状态。
    • RocketMQ 分布式事务：RocketMQ 本身具有高可靠性，它通过多副本机制来保证消息的可靠存储和投递。在分布式事务中，RocketMQ 会定期检查 Half Message 的状态，如果发现某个 Half Message 长时间处于未决状态，它会主动向生产者发起事务状态查询。生产者可以根据本地事务的实际状态来回复 RocketMQ，从而保证事务的最终一致性。这种机制使得 RocketMQ 的分布式事务在面对节点故障时具有更好的容错性。

  3. 代码示例对比

    • XA 事务代码示例（以 Java 为例，使用 JTA 和 Atomikos）：
import javax.transaction.UserTransaction;
import javax.sql.DataSource;
import com.atomikos.icatch.jta.UserTransactionImp;
import com.atomikos.icatch.jta.UserTransactionManager;
import com.mysql.cj.jdbc.MysqlXADataSource;
public class XATransactionExample {
    public static void main(String[] args) {
        UserTransactionManager tm = new UserTransactionManager();
        UserTransaction ut = new UserTransactionImp();
        try {
            tm.init();
            ut.begin();
            // 配置第一个数据源
            MysqlXADataSource dataSource1 = new MysqlXADataSource();
            dataSource1.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db1");
            dataSource1.setUser("root");
            dataSource1.setPassword("password");
            DataSource ds1 = dataSource1;
            // 配置第二个数据源
            MysqlXADataSource dataSource2 = new MysqlXADataSource();
            dataSource2.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db2");
            dataSource2.setUser("root");
            dataSource2.setPassword("password");
            DataSource ds2 = dataSource2;
            // 执行第一个数据库操作
            try (Connection conn1 = ds1.getConnection()) {
                XAConnection xaConn1 = ((XADataSource) ds1).getXAConnection();
                XAResource xaRes1 = xaConn1.getXAResource();
                Xid xid1 = new Xid() {
                    // 省略 Xid 接口方法实现
                };
                xaRes1.start(xid1, XAResource.TMNOFLAGS);
                Statement stmt1 = conn1.createStatement();
                stmt1.executeUpdate("INSERT INTO table1 (column1) VALUES ('value1')");
                xaRes1.end(xid1, XAResource.TMSUCCESS);
            }
            // 执行第二个数据库操作
            try (Connection conn2 = ds2.getConnection()) {
                XAConnection xaConn2 = ((XADataSource) ds2).getXAConnection();
                XAResource xaRes2 = xaConn2.getXAResource();
                Xid xid2 = new Xid() {
                    // 省略 Xid 接口方法实现
                };
                xaRes2.start(xid2, XAResource.TMNOFLAGS);
                Statement stmt2 = conn2.createStatement();
                stmt2.executeUpdate("INSERT INTO table2 (column2) VALUES ('value2')");
                xaRes2.end(xid2, XAResource.TMSUCCESS);
            }
            ut.commit();
        } catch (Exception e) {
            try {
                ut.rollback();
            } catch (Exception ex) {
                ex.printStackTrace();
            }
            e.printStackTrace();
        } finally {
            tm.close();
        }
    }
}
  • RocketMQ 分布式事务代码示例（以 Java 为例）：
import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyContext;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;
import org.apache.rocketmq.client.producer.LocalTransactionExecuter;
import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionMQProducer;
import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionSendResult;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
import org.apache.rocketmq.remoting.common.RemotingHelper;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;
public class RocketMQTransactionExample {
    public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
        ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 100, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(2000));
        TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("transaction_producer_group");
        producer.setExecutorService(executorService);
        producer.setTransactionListener(new LocalTransactionExecuter() {
            @Override
            public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
                // 执行本地事务
                try {
                    // 模拟本地数据库操作
                    System.out.println("执行本地事务，消息内容：" + new String(msg.getBody(), RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
                    return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
                } catch (Exception e) {
                    return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
                }
            }
            @Override
            public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
                // 检查本地事务状态
                System.out.println("检查本地事务状态，消息内容：" + new String(msg.getBody(), RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
                return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
            }
        });
        producer.start();
        Message msg = new Message("transaction_topic", "TagA", "KEY1", "事务消息内容".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
        TransactionSendResult sendResult = producer.sendMessageInTransaction(msg, null);
        System.out.println("发送事务消息结果：" + sendResult);
        producer.shutdown();
        // 消费者代码
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("transaction_consumer_group");
        consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        consumer.subscribe("transaction_topic", "*");
        consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
            @Override
            public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
                for (MessageExt msgExt : msgs) {
                    try {
                        System.out.println("消费消息：" + new String(msgExt.getBody(), RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                        return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
                    }
                }
                return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
            }
        });
        consumer.start();
    }
}

与其他分布式事务解决方案对比

  1. 与 TCC（Try - Confirm - Cancel）对比

    • 原理对比
      • TCC：TCC 是一种补偿型的分布式事务解决方案，它将事务的执行分为三个阶段：Try 阶段尝试执行业务操作，Confirm 阶段确认执行业务操作，Cancel 阶段取消执行业务操作。在 Try 阶段，TCC 会对业务资源进行预留，确保后续 Confirm 或 Cancel 操作的可行性。
      • RocketMQ 分布式事务：如前文所述，RocketMQ 基于消息队列的两阶段提交，通过 Half Message 来协调事务状态，重点在于消息的可靠传递和事务状态的异步确认。
    • 应用场景对比
      • TCC：适用于对一致性要求较高，且业务逻辑可以清晰地分为 Try、Confirm 和 Cancel 三个阶段的场景。例如，在电商系统的订单支付场景中，Try 阶段可以冻结用户账户资金，Confirm 阶段可以完成资金扣除，Cancel 阶段可以解冻资金。
      • RocketMQ 分布式事务：适用于对性能要求较高，且允许一定时间内最终一致性的场景。比如，在订单创建后需要异步通知其他系统（如库存系统、物流系统）的场景，RocketMQ 的分布式事务可以保证消息的可靠投递，同时不会阻塞订单创建的主流程。
    • 代码复杂度对比
      • TCC：TCC 的代码实现相对复杂，需要开发者手动实现 Try、Confirm 和 Cancel 三个阶段的业务逻辑，并且要保证这三个阶段的幂等性。例如，在订单支付的 TCC 实现中，Confirm 和 Cancel 操作可能会因为网络重试等原因被多次调用，所以需要确保操作的幂等性，防止重复扣款或重复解冻资金。
      • RocketMQ 分布式事务：RocketMQ 的分布式事务代码实现相对简单，开发者只需要实现本地事务执行和事务状态检查的逻辑。RocketMQ 本身提供了消息的可靠存储和投递机制，减少了开发者在消息处理方面的工作量。

  2. 与 Saga 模式对比

    • 原理对比
      • Saga 模式：Saga 模式是通过一系列本地事务的顺序执行来完成分布式事务。如果其中某个本地事务失败，Saga 会通过执行一系列补偿事务来撤销之前已经执行的本地事务。Saga 模式没有集中的事务协调者，各个本地事务之间通过消息队列或事件总线进行通信。
      • RocketMQ 分布式事务：RocketMQ 有明确的事务协调者（RocketMQ 服务器），通过 Half Message 和两阶段提交机制来协调分布式事务，保证事务的一致性。
    • 一致性对比
      • Saga 模式：Saga 模式保证的是最终一致性，在事务执行过程中，如果某个本地事务失败，需要通过补偿事务来恢复数据状态。由于补偿事务的执行可能存在延迟，所以在一定时间内数据可能处于不一致状态。
      • RocketMQ 分布式事务：RocketMQ 通过两阶段提交机制，在事务提交时保证数据的一致性。虽然它也允许一定程度的最终一致性（例如在事务状态检查阶段），但整体上对一致性的保证更为直接和及时。
    • 代码示例对比
      • Saga 模式代码示例（以 Java 为例，使用 Spring Cloud Saga）： 首先定义 Saga 步骤：
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
@Component
public class OrderSagaSteps {
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
    @Transactional
    public void createOrder(Order order) {
        // 调用订单服务创建订单
        restTemplate.postForObject("http://order - service/orders", order, Order.class);
    }
    @Transactional
    public void reserveInventory(Order order) {
        // 调用库存服务预留库存
        restTemplate.postForObject("http://inventory - service/reserve", order, Inventory.class);
    }
    @Transactional
    public void compensateCreateOrder(Order order) {
        // 取消订单
        restTemplate.delete("http://order - service/orders/{id}", order.getId());
    }
    @Transactional
    public void compensateReserveInventory(Order order) {
        // 取消库存预留
        restTemplate.postForObject("http://inventory - service/cancel", order, Inventory.class);
    }
}

然后定义 Saga 流程：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.saga.EndSaga;
import org.springframework.saga.SagaEventHandler;
import org.springframework.saga.TransactionEndpoint;
import org.springframework.saga.annotations.Saga;
import org.springframework.saga.orchestration.SagaOrchestrator;
import org.springframework.saga.orchestration.annotation.SagaStart;
import org.springframework.saga.repository.SagaRepository;
import org.springframework.saga.transaction.ChainedSagaTransactionManager;
import org.springframework.saga.transaction.SagaTransactionManager;
import org.springframework.transaction.PlatformTransactionManager;
import org.springframework.transaction.annotation.EnableTransactionManagement;
import org.springframework.transaction.support.TransactionTemplate;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.Executors;
@Configuration
@EnableTransactionManagement
@Saga
public class OrderSaga {
    @Autowired
    private OrderSagaSteps steps;
    @Autowired
    private SagaRepository<OrderSagaData> sagaRepository;
    @Bean
    public SagaTransactionManager<OrderSagaData> sagaTransactionManager(PlatformTransactionManager platformTransactionManager) {
        TransactionTemplate transactionTemplate = new TransactionTemplate(platformTransactionManager);
        return new ChainedSagaTransactionManager<>(sagaRepository, transactionTemplate);
    }
    @Bean
    public SagaOrchestrator<OrderSagaData> sagaOrchestrator() {
        Executor executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
        return new SagaOrchestrator<>(sagaRepository, executor, sagaTransactionManager(null));
    }
    @SagaStart
    @SagaEventHandler(associationProperty = "orderId")
    public void start(OrderCreatedEvent event, OrderSagaData data) {
        data.setOrderId(event.getOrderId());
        sagaOrchestrator().create(data, s -> s
              .step(steps::createOrder)
              .step(steps::reserveInventory)
              .onError(OrderCreationFailedEvent.class, steps::compensateCreateOrder)
              .onError(InventoryReservationFailedEvent.class, steps::compensateReserveInventory)
              .end());
    }
    @EndSaga
    @SagaEventHandler(associationProperty = "orderId")
    public void end(OrderCompletedEvent event, OrderSagaData data) {
        sagaOrchestrator().end(data);
    }
}

 - **RocketMQ 分布式事务代码示例已在前文给出，相对而言，RocketMQ 的代码聚焦于消息发送和本地事务执行，以及事务状态检查，没有像 Saga 模式那样复杂的流程编排和补偿事务定义。

RocketMQ 分布式事务解决方案的优势与局限

  1. 优势
    • 高性能：异步的事务处理方式使得生产者在发送消息后可以立即执行本地事务，提高了系统的并发性能，适用于高并发的分布式系统场景。
    • 高可靠性：RocketMQ 本身的高可靠性机制，如多副本存储和消息重试，保证了分布式事务消息的可靠传递。同时，定期的事务状态检查机制确保了事务的最终一致性。
    • 易于实现：与 TCC 等其他分布式事务解决方案相比，RocketMQ 的分布式事务代码实现相对简单，开发者只需要关注本地事务的执行和事务状态的检查，减少了开发工作量。
  2. 局限
    • 一致性延迟：虽然 RocketMQ 可以保证事务的最终一致性，但在事务状态检查阶段，如果出现网络延迟或节点故障，可能会导致事务一致性的延迟。在对一致性要求极高的场景下，可能需要额外的处理机制。
    • 依赖消息队列：RocketMQ 分布式事务解决方案完全依赖于 RocketMQ 消息队列，如果 RocketMQ 本身出现故障，可能会影响分布式事务的正常执行。因此，需要对 RocketMQ 进行高可用部署和监控。

在实际应用中，需要根据具体的业务场景和需求来选择合适的分布式事务解决方案。如果业务对性能要求较高，对一致性可以接受一定程度的延迟，RocketMQ 的分布式事务解决方案是一个不错的选择。但如果业务对一致性要求极高，且业务逻辑可以清晰地分为补偿阶段，TCC 或 Saga 模式可能更为合适。同时，无论选择哪种方案，都需要充分考虑系统的可扩展性、可靠性和维护成本等因素。