文接上篇累提。 在上篇里我們介紹了皱碘， 消息時(shí)序的一致性 和 冗余表的一致性财剖。 消息時(shí)序我們是利用LAMPORT時(shí)間戳來解決，允許大方向是消息有序小范圍允許亂序的思想寸谜。而且主要還是以服務(wù)器端的時(shí)間為準(zhǔn)竟稳。 在冗余表的一致性里，有2個(gè)重要的思想熊痴，一個(gè)是看先寫哪個(gè)失敗之后對(duì)業(yè)務(wù)影響更加小他爸，另外一個(gè)是看對(duì)服務(wù)的性能要求有多高，而決定是同步還是異步果善。最后我們看如何對(duì)增量數(shù)據(jù)維護(hù)一個(gè)額外的修復(fù)機(jī)制诊笤，是拉還是推。
這篇文章是最后2個(gè)問題巾陕，分布式事務(wù)的一致性和庫(kù)存扣減的一致性讨跟。
7. 分布式事務(wù)的一致性
一、案例緣起
我們經(jīng)常使用事務(wù)來保證數(shù)據(jù)庫(kù)層面數(shù)據(jù)的ACID特性鄙煤。
舉個(gè)栗子晾匠，用戶下了一個(gè)訂單，需要修改余額表馆类，訂單表混聊，流水表弹谁，于是會(huì)有類似的偽代碼：
start transaction;
CURDtable t_account; any Exception rollback;
CURDtable t_order; any Exceptionrollback;
CURDtable t_flow; any Exceptionrollback;
commit;
如果對(duì)余額表乾巧，訂單表，流水表的SQL操作全部成功预愤，則全部提交沟于，如果任何一個(gè)出現(xiàn)問題，則全部回滾植康，以保證數(shù)據(jù)的一致性旷太。
互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，數(shù)據(jù)量較大，并發(fā)量較大供璧，經(jīng)常使用拆庫(kù)的方式提升系統(tǒng)的性能存崖。如果進(jìn)行了拆庫(kù)，余額睡毒、訂單来惧、流水可能分布在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)上，甚至不同的數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例上演顾，此時(shí)就不能用事務(wù)來保證數(shù)據(jù)的一致性了供搀。這種情況下如何保證數(shù)據(jù)的一致性，是今天要討論的話題钠至。
二葛虐、補(bǔ)償事務(wù)
補(bǔ)償事務(wù)是一種在業(yè)務(wù)端實(shí)施業(yè)務(wù)逆向操作事務(wù)，來保證業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一致性的方式棉钧。
舉個(gè)栗子屿脐，修改余額表事務(wù)為
int Do_AccountT(uid, money){
start transaction;
//余額改變money這么多
CURDtable t_account with money; anyException rollback return NO;
commit;
return YES;
}
那么補(bǔ)償事務(wù)可以是：
int Compensate_AccountT(uid, money){
//做一個(gè)money的反向操作
returnDo_AccountT(uid, -1*money){
}
同理，訂單表操作為
Do_OrderT宪卿，新增一個(gè)訂單
Compensate_OrderT摄悯，刪除一個(gè)訂單
要保重余額與訂單的一致性，可能要寫這樣的代碼：
// 執(zhí)行第一個(gè)事務(wù)
int flag = Do_AccountT();
if(flag=YES){
//第一個(gè)事務(wù)成功愧捕，則執(zhí)行第二個(gè)事務(wù)
flag= Do_OrderT();
if(flag=YES){
// 第二個(gè)事務(wù)成功奢驯，則成功
returnYES;
}
else{
// 第二個(gè)事務(wù)失敗，執(zhí)行第一個(gè)事務(wù)的補(bǔ)償事務(wù)
Compensate_AccountT();
}
}
該方案的不足是：
（1）不同的業(yè)務(wù)要寫不同的補(bǔ)償事務(wù)次绘，不具備通用性
（2）沒有考慮補(bǔ)償事務(wù)的失敗
（3）如果業(yè)務(wù)流程很復(fù)雜瘪阁，if/else會(huì)嵌套非常多層
例如，如果上面的例子加上流水表的修改邮偎，加上Do_FlowT和Compensate_FlowT管跺，可能會(huì)變成一個(gè)這樣的if/else：
// 執(zhí)行第一個(gè)事務(wù)
int flag = Do_AccountT();
if(flag=YES){
//第一個(gè)事務(wù)成功，則執(zhí)行第二個(gè)事務(wù)
flag= Do_OrderT();
if(flag=YES){
// 第二個(gè)事務(wù)成功禾进，則執(zhí)行第三個(gè)事務(wù)
flag= Do_FlowT();
if(flag=YES){
//第三個(gè)事務(wù)成功豁跑，則成功
returnYES;
}
else{
// 第三個(gè)事務(wù)失敗，則執(zhí)行第二泻云、第一個(gè)事務(wù)的補(bǔ)償事務(wù)
flag =Compensate_OrderT();
if … else … // 補(bǔ)償事務(wù)執(zhí)行失斖摹？
flag= Compensate_AccountT();
if … else … // 補(bǔ)償事務(wù)執(zhí)行失敵璐俊卸夕？
}
}
else{
// 第二個(gè)事務(wù)失敗，執(zhí)行第一個(gè)事務(wù)的補(bǔ)償事務(wù)
Compensate_AccountT();
if … else … // 補(bǔ)償事務(wù)執(zhí)行失斊殴稀快集？
}
}
三贡羔、事務(wù)拆分分析與后置提交優(yōu)化
單庫(kù)是用這樣一個(gè)大事務(wù)保證一致性：
start transaction;
CURDtable t_account; any Exception rollback;
CURDtable t_order; any Exceptionrollback;
CURDtable t_flow; any Exceptionrollback;
commit;
拆分成了多個(gè)庫(kù)，大事務(wù)會(huì)變成三個(gè)小事務(wù)：
start transaction1;
//第一個(gè)庫(kù)事務(wù)執(zhí)行
CURDtable t_account; any Exception rollback;
…
// 第一個(gè)庫(kù)事務(wù)提交
commit1;
start transaction2;
//第二個(gè)庫(kù)事務(wù)執(zhí)行
CURDtable t_order; any Exceptionrollback;
…
// 第二個(gè)庫(kù)事務(wù)提交
commit2;
start transaction3;
//第三個(gè)庫(kù)事務(wù)執(zhí)行
CURDtable t_flow; any Exceptionrollback;
…
// 第三個(gè)庫(kù)事務(wù)提交
commit3;
一個(gè)事務(wù)个初，分成執(zhí)行與提交兩個(gè)階段乖寒，執(zhí)行的時(shí)間其實(shí)是很長(zhǎng)的，而commit的執(zhí)行其實(shí)是很快的院溺，于是整個(gè)執(zhí)行過程的時(shí)間軸如下：
第一個(gè)事務(wù)執(zhí)行200ms宵统，提交1ms；
第二個(gè)事務(wù)執(zhí)行120ms覆获，提交1ms马澈；
第三個(gè)事務(wù)執(zhí)行80ms，提交1ms弄息；
那在什么時(shí)候系統(tǒng)出現(xiàn)問題痊班，會(huì)出現(xiàn)不一致呢？
回答：第一個(gè)事務(wù)成功提交之后摹量，最后一個(gè)事務(wù)成功提交之前涤伐，如果出現(xiàn)問題（例如服務(wù)器重啟，數(shù)據(jù)庫(kù)異常等）缨称，都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致凝果。
如果改變事務(wù)執(zhí)行與提交的時(shí)序，變成事務(wù)先執(zhí)行睦尽，最后一起提交器净，情況會(huì)變成什么樣呢：
第一個(gè)事務(wù)執(zhí)行200ms；
第二個(gè)事務(wù)執(zhí)行120ms当凡；
第三個(gè)事務(wù)執(zhí)行80ms山害；
第一個(gè)事務(wù)執(zhí)行1ms；
第二個(gè)事務(wù)執(zhí)行1ms沿量；
第三個(gè)事務(wù)執(zhí)行1ms浪慌；
那在什么時(shí)候系統(tǒng)出現(xiàn)問題，會(huì)出現(xiàn)不一致呢朴则？
問題的答案與之前相同：第一個(gè)事務(wù)成功提交之后权纤，最后一個(gè)事務(wù)成功提交之前，如果出現(xiàn)問題（例如服務(wù)器重啟乌妒，數(shù)據(jù)庫(kù)異常等）汹想，都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致。
這個(gè)變化的意義是什么呢芥被？
方案一總執(zhí)行時(shí)間是303ms欧宜，最后202ms內(nèi)出現(xiàn)異常都可能導(dǎo)致不一致；
方案二總執(zhí)行時(shí)間也是303ms拴魄，但最后2ms內(nèi)出現(xiàn)異常才會(huì)導(dǎo)致不一致；
雖然沒有徹底解決數(shù)據(jù)的一致性問題，但不一致出現(xiàn)的概率大大降低了匹中！
事務(wù)提交后置降低了數(shù)據(jù)不一致的出現(xiàn)概率夏漱，會(huì)帶來什么副作用呢？
回答：事務(wù)提交時(shí)會(huì)釋放數(shù)據(jù)庫(kù)的連接顶捷，第一種方案挂绰，第一個(gè)庫(kù)事務(wù)提交，數(shù)據(jù)庫(kù)連接就釋放了服赎，后置事務(wù)提交的方案葵蒂，所有庫(kù)的連接，要等到所有事務(wù)執(zhí)行完才釋放重虑。這就意味著践付，數(shù)據(jù)庫(kù)連接占用的時(shí)間增長(zhǎng)了，系統(tǒng)整體的吞吐量降低了缺厉。
四永高、總結(jié)
trx1.exec();
trx1.commit();
trx2.exec();
trx2.commit();
trx3.exec();
trx3.commit();
優(yōu)化為：
trx1.exec();
trx2.exec();
trx3.exec();
trx1.commit();
trx2.commit();
trx3.commit();
這個(gè)小小的改動(dòng)（改動(dòng)成本極低），不能徹底解決多庫(kù)分布式事務(wù)數(shù)據(jù)一致性問題提针，但能大大降低數(shù)據(jù)不一致的概率命爬，帶來的副作用是數(shù)據(jù)庫(kù)連接占用時(shí)間會(huì)增長(zhǎng)，吞吐量會(huì)降低辐脖。對(duì)于一致性與吞吐量的折衷饲宛，還需要業(yè)務(wù)架構(gòu)師謹(jǐn)慎權(quán)衡折衷。
我的思考和啟示
- 上述方法對(duì)現(xiàn)有事務(wù)的機(jī)制沒有改動(dòng)把失敗概率盡可能降低嗜价。
- 如果真的發(fā)生失敗落萎，需要補(bǔ)救機(jī)制。這時(shí)就會(huì)比較麻煩炭剪。
- 我想到的做法是练链，針對(duì)這3個(gè)改動(dòng)的事務(wù)每次COMMIT成功后打一條LOG。 如果有中間失敗奴拦，需要人去做手動(dòng)回滾了媒鼓。
- 如果可以的話，是否能引入二階段提交呢错妖？
8. 庫(kù)存一致性
業(yè)務(wù)復(fù)雜绿鸣、數(shù)據(jù)量大、并發(fā)量大的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下暂氯，典型的互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)潮模，一般會(huì)分為這么幾層：
調(diào)用層，一般是處于端上的browser或者APP
站點(diǎn)層痴施，一般是拼裝html或者json返回的web-server層
服務(wù)層擎厢，一般是提供RPC調(diào)用接口的service層
數(shù)據(jù)層究流，提供固化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的db
對(duì)于庫(kù)存業(yè)務(wù)，一般有個(gè)庫(kù)存服務(wù)动遭，提供庫(kù)存的查詢芬探、扣減、設(shè)置等RPC接口：
-
庫(kù)存查詢厘惦，stock-service本質(zhì)上執(zhí)行的是
select num from stock where sid=$sid
-
庫(kù)存扣減偷仿，stock-service本質(zhì)上執(zhí)行的是
update stock set num=num-
sid
-
庫(kù)存設(shè)置，stock-service本質(zhì)上執(zhí)行的是
update stock set num=
sid
用戶下單前宵蕉，一般會(huì)對(duì)庫(kù)存進(jìn)行查詢酝静，有足夠的存量才允許扣減：
如上圖所示，通過查詢接口羡玛，得到庫(kù)存是5别智。
用戶下單時(shí)，接著會(huì)對(duì)庫(kù)存進(jìn)行扣減：
如上圖所示缝左，購(gòu)買3單位的商品亿遂，通過扣減接口，最終得到庫(kù)存是2渺杉。
希望設(shè)計(jì)往往有容錯(cuò)機(jī)制蛇数，例如“重試”，如果通過扣減接口來修改庫(kù)存是越，在重試時(shí)耳舅，可能會(huì)得到錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致重復(fù)扣減：
如上圖所示倚评，如果數(shù)據(jù)庫(kù)層面有重試容錯(cuò)機(jī)制浦徊，可能導(dǎo)致一次扣減執(zhí)行兩次，最終得到一個(gè)負(fù)數(shù)的錯(cuò)誤庫(kù)存天梧。
重試導(dǎo)致錯(cuò)誤的根本原因盔性，是因?yàn)椤翱蹨p”操作是一個(gè)非冪等的操作，不能夠重復(fù)執(zhí)行呢岗，改成設(shè)置操作則不會(huì)有這個(gè)問題：
如上圖所示冕香，同樣是購(gòu)買3單位的商品，通過設(shè)置庫(kù)存操作后豫，即使有重試容錯(cuò)機(jī)制悉尾，也不會(huì)得到錯(cuò)誤的庫(kù)存，設(shè)置庫(kù)存是一個(gè)冪等操作挫酿。
在并發(fā)量很大的情況下构眯，還會(huì)有其他的問題：
如上圖所示，兩個(gè)并發(fā)的操作早龟，查詢庫(kù)存惫霸，都得到了庫(kù)存是5猫缭。
接下來用戶發(fā)生了并發(fā)的購(gòu)買動(dòng)作（秒殺類業(yè)務(wù)特別容易出現(xiàn)）：
如上圖所示：
用戶1購(gòu)買了3個(gè)庫(kù)存，于是庫(kù)存要設(shè)置為2
用戶2購(gòu)買了2個(gè)庫(kù)存它褪，于是庫(kù)存要設(shè)置為3
這兩個(gè)設(shè)置庫(kù)存的接口并發(fā)執(zhí)行饵骨，庫(kù)存會(huì)先變成2翘悉，再變成3茫打，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致（實(shí)際賣出了5件商品，但庫(kù)存只扣減了2妖混，最后一次設(shè)置庫(kù)存會(huì)覆蓋和掩蓋前一次并發(fā)操作）
其根本原因是老赤，設(shè)置操作發(fā)生的時(shí)候，沒有檢查庫(kù)存與查詢出來的庫(kù)存有沒有變化制市，理論上：
庫(kù)存為5時(shí)抬旺，用戶1的庫(kù)存設(shè)置才能成功
庫(kù)存為5時(shí)，用戶2的庫(kù)存設(shè)置才能成功
實(shí)際執(zhí)行的時(shí)候：
庫(kù)存為5祥楣，用戶1的set stock 2確實(shí)應(yīng)該成功
庫(kù)存變?yōu)?了开财，用戶2的set stock 3應(yīng)該失敗掉
升級(jí)修改很容易，將庫(kù)存設(shè)置接口误褪，stock-service上執(zhí)行的：
update stock set num=sid
升級(jí)為：
update stock set num=sid and num=$num_old
這正是大家常說的“Compare And Set”（CAS）责鳍，是一種常見的降低讀寫鎖沖突，保證數(shù)據(jù)一致性的方法兽间。
總結(jié)
在業(yè)務(wù)復(fù)雜历葛，數(shù)據(jù)量大，并發(fā)量大的情況下嘀略，庫(kù)存扣減容易引發(fā)數(shù)據(jù)的不一致恤溶，常見的優(yōu)化方案有兩個(gè)：
調(diào)用“設(shè)置庫(kù)存”接口，能夠保證數(shù)據(jù)的冪等性
在實(shí)現(xiàn)“設(shè)置庫(kù)存”接口時(shí)帜羊，需要加上原有庫(kù)存的比較咒程，才允許設(shè)置成功，能解決高并發(fā)下庫(kù)存扣減的一致性問題
我的思考和啟示
- 設(shè)置可以保證冪等性讼育，COMPARE AND SET 解決并發(fā)下的問題帐姻。
