曹工杂谈：分布式事务解决方案之基于本地消息表实现最终一致性

前言

为什么写这个？其实我这边的业务场景，严格来说，不算是典型的分布式事务，需求是这样说的：因为我这边负责的一个服务消费者consumer，是用户登录的入口；正常情况下，登录时候要走用户中心，这是个单独的服务；如果用户中心挂了，我这边自然是没法登录的。

现在的需求就是说，假设用户中心挂了，也要可以正常登录。因为我这个consumer其实也是缓存了用户的数据的，在本地登录也可以的，如果在我本地登录的话，我就得后续等用户中心恢复后，再把相关状态同步过去。

基于这样一个需求，我这边的实现方案是：

1.配置文件里维护一个开关，表示是否开启：故障转移模式。暂不考虑动态修改开关（如果要做，简单做就提供个接口来改；复杂做，就放到配置中心里，我们现在用的nacos，可以改了后推送到服务端）

2.如果开关是打开的，表示需要进行故障转移，则登录、退出登录等各种需要访问用户中心的请求，都存储到数据库中；数据库会有一张表，用来存放这类请求。大致如下：


CREATE TABLE `cached_http_req_to_resend` (
  `http_req_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '主键',
  `req_type` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '请求类型，1：推送待处置结果给第三方系统',
  `third_sys_feign_name` varchar(30) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '第三方系统的名称，和feignClient的保持一致',
  `http_req_body` varchar(4000) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '请求体',
  `current_state` tinyint(4) DEFAULT NULL COMMENT '该请求当前状态,1：成功；2：失败；3：待处理;4:失败次数过多，放弃尝试',
  `fail_count` tinyint(4) DEFAULT NULL COMMENT '截止目前，失败次数；超过指定次数后，将跳过该请求',
  `success_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '请求成功发送的时间',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  `related_entity_id` bigint(21) DEFAULT NULL COMMENT '相关的实体的id，比如在推送待处置警情时，这个id为处警id',
  PRIMARY KEY (`http_req_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci

3.单独开一个schedule线程，定时去扫这个表，发现有需要处理的，就去重新发送请求就行了，成功了的，直接更新状态为success。

这个模式，其实就算是分布式事务中的：本地消息表方案了。

本地消息表，有一个注意的点，就是要把保存消息的操作和业务相关操作，放到同一个事务中，这样可以确保，业务成功了，消息肯定是落库了的，很可靠。然后再开启个定时任务，去扫描消息表即可。

我这边不是发消息，而是发请求，道理是类似的。

下面开始基于代码demo来讲解。

代码结构

这边就是简单的几个module，基于spring cloud开发了一个服务提供者和一个服务消费者。服务提供者对外暴露的接口，通过api.jar的形式，提供给消费者，这种算是强耦合了，有优点，也有缺点，这里就不讨论了。

消费者通过feign调用服务提供者。有人会问，不需要eureka这些东西吗，其实是可以不需要的，我们直接在ribbon的配置中，把服务对应的：ip和端口写死就完了。

我们这里就是，消费者访问服务提供者，正常情况下直接访问就行了；但我们这里，模拟的就是服务A访问不了的情况，所以会直接把请求落库，后续由定时线程去处理。

服务提供者-api

我们看看服务提供者api，里面仅有一个接口：

public interface FeignServiceA {
    /**
     *
     * @return
     */
    @RequestMapping("/login")
    public Message<LoginRespVO> login(@RequestBody LoginReqVO loginReqVO);
}

服务提供者的逻辑

其中，逻辑如下：

@RestController
@Slf4j
public class DemoController extends BaseController implements FeignServiceA {

	// 1
    @Override
    public Message<LoginRespVO> login(@RequestBody LoginReqVO loginReqVO) {
        log.info("login  is ok,param:{}", loginReqVO);

        LoginRespVO vo = new LoginRespVO();
        vo.setUserName(loginReqVO.getUserName());
        vo.setAge(11);
        vo.setToken(UUID.randomUUID().toString());

        return successResponse(vo);
    }
}

这里1处就是提供了一个接口，接口里返回一点点信息。测试一下：

服务消费者之正常请求服务提供者

pom.xml中依赖服务提供者的api

<dependency>
   <groupId>com.example</groupId>
   <artifactId>service-provider-A-api</artifactId>
   <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
</dependency>

feign client代码

我们需要写一个接口，继承其feign api。

@FeignClient(value = "SERVICE-A")
public interface RpcServiceForServiceA extends FeignServiceA {
}

要调用的时候，怎么弄呢? 直接注入该接口，然后调用对应的方法就行了，这样就可以了。

@Autowired
private RpcServiceForServiceA rpcServiceForServiceA;

Message<LoginRespVO> message = rpcServiceForServiceA.login(reqVO);

但是，我们好像没有配置注册中心之类的东西，这个我们可以绕过，因为最终发起调用的是，ribbon这个组件。

ribbon提供了几个接口，其中一个，就是用来获取服务对应的实例列表。

这里要说的，就是下面这个接口：

package com.netflix.loadbalancer;

import java.util.List;

/**
 * Interface that defines the methods sed to obtain the List of Servers
 * @author stonse
 *
 * @param <T>
 */
public interface ServerList<T extends Server> {

    public List<T> getInitialListOfServers();
    
    /**
     * Return updated list of servers. This is called say every 30 secs
     * (configurable) by the Loadbalancer's Ping cycle
     * 
     */
    public List<T> getUpdatedListOfServers();   

}

这个接口，有多个实现，ribbon自带了几个实现，然后eureka 、nacos的客户端，都自己进行了实现。

ribbon自带的实现中，有一个叫做：

public class ConfigurationBasedServerList extends AbstractServerList<Server>  {

	private IClientConfig clientConfig;
    ...

	@Override
	public List<Server> getUpdatedListOfServers() {
        // 1
        String listOfServers = clientConfig.get("listOfServers");
        return derive(listOfServers);
	}

1处可以看到，它获取服务对应的实例，就是通过去配置文件里获取listOfServers这个key中配置的那些。

总之，最终我们向下面这样配置就行了：

SERVICE-A.ribbon.ReadTimeout=3000
SERVICE-A.ribbon.listOfServers=localhost:8082
SERVICE-A.ribbon.NIWSServerListClassName=com.netflix.loadbalancer.ConfigurationBasedServerList

这里的前缀，SERVICE-A和之前下面这个地方一致就行了：

@FeignClient(value = "SERVICE-A")
public interface RpcServiceForServiceA extends FeignServiceA {
}

正常情况下，就说完了，直接调用就行，和httpclient调用没啥本质差别。只不过ribbon提供了负载均衡、重试等各种功能。

设计表结构，在使用故障转移模式时，保存请求

表结构我前面已经贴了，这里就展示下数据吧（可点击放大查看）：

保存请求的代码很简单：

	@Override
    public LoginRespVO login(LoginReqVO reqVO) {
        boolean failOverModeOn = isFailOverModeOn();
        /**
         * 故障转移没有开启，则正常调用服务
         */
        if (!failOverModeOn) {
			...
            return ...;
        }

        /**
         * 1 使用本地数据进行服务，并将请求保存到数据库中
         */
        iCachedHttpReqToResendService.saveLoginReqWhenFailOver(reqVO);

        /**
         * 返回一个 dummy 数据
         */
        return new LoginRespVO();
    }

上面的1处，就会保存请求到数据库。

定时线程消费逻辑

概览

定时线程这边，我设计得比较复杂一点。因为实际场景中，上面的表中，会存储多个第三方服务的请求；比如service-A，service-B。

所以，这里的策略是：

简单来说，就是定时线程，拿到任务后，按照第三方服务的名字来进行group by操作，比如，要发送到service-A的请求放一起，按时间排好序；要发送给service-B的放一起，排好序。

然后找到service-A，service-B各自对应的处理器，然后把数据丢给这些处理器；处理器拿到后，就会放到阻塞队列里；

然后此时worker线程就会被阻塞队列给唤醒，唤醒后，就去开始处理这些请求，包括发起feign调用，并且更新结果到数据库中。

定时线程入口

@Scheduled(cron = "0/30 * * * * ?  ")
public void sendCachedFeignReq() {
    Thread.currentThread().setName("SendCachedFeignReqTask");
    log.info("start sendCachedFeignReq");

    /**
     * 1、获取锁
     */
    boolean success = iCommonDistributedLockService.tryLock(DISTRIBUTED_LOCK_ENUM.SEND_CACHED_FEIGN_REQ_TO_REMOTE_SERVER.lockName, DISTRIBUTED_LOCK_ENUM.SEND_CACHED_FEIGN_REQ_TO_REMOTE_SERVER.expireDurationInSeconds);

    /**
     * 进行业务逻辑处理
     */
    iCachedHttpReqToResendService.processCachedFeignReqForLoginLogout();
	...

}

这里还加了个分布式锁的操作，用数据库实现的，还没经过充分测试，可能会有点小问题，不过不是重点。

下面看看业务逻辑：

@Override
public void processCachedFeignReqForLoginLogout() {
    // 1
    String[] feignClients = {EFeignClient.SERVICE_A.getName()};
    // 2
    for (String feignClient : feignClients) {

        /**
         * 3 从数据库获取要发送到该服务的请求
         */
        List<CachedHttpReqToResend> recordsFromDb = getRecordsFromDb(feignClient);
        if (CollectionUtils.isEmpty(recordsFromDb)) {
            continue;
        }
      
        /**
         * 4 根据feign client，找到对应的处理器
         */
        CachedHttpReqProcessor cachedHttpReqProcessor = cachedHttpReqProcessors.stream().filter(item -> item.support(feignClient)).findFirst().orElse(null);
        if (cachedHttpReqProcessor == null) {
            throw new RuntimeException();
        }

        /**
         * 5  利用对应的处理器，处理该部分请求
         */
        cachedHttpReqProcessor.process(recordsFromDb);
    }
}

1，定义一个数组，数组中包括所有要处理的第三方系统
2，遍历
3，根据该serviceName，比如，根据service-A，去数据库查询对应的请求（这里可能和前面的图有点出入，以这里的代码为准）
4，根据该service-A，找到对应的处理器
5，利用第四步找到的处理器，来处理第三步中查到的数据

怎么找到service-A对应的处理器

我们先看看处理器这个接口：

public interface CachedHttpReqProcessor {
    /**
     * 该处理器是否支持处理该service
     * @param feignClientName
     * @return
     */
    boolean support(String feignClientName);


    /**
     * 具体的处理逻辑
     * @param list
     */
    void process(Collection<CachedHttpReqToResend> list);

    /**
     * worker线程的名字
     * @return
     */
    String getThreadName();
}

然后看看针对service-A的处理器，是怎么实现的：

@Service
public class CachedHttpReqProcessorForServiceA extends AbstractCachedHttpReqProcessor {

  	// 1
    @Override
    public boolean support(String feignClientName) {
        return Objects.equals(EFeignClient.SERVICE_A.getName(), feignClientName);
    }

    @Override
    public String getThreadName() {
        return "CachedHttpReqProcessorForServiceA";
    }

1处，判断传入的feign客户端，是否等于EFeignClient.SERVICE_A，如果是，说明找到了对应的处理器。

我们这里将这个service，注册为了bean；在有多个serviceA，serviceB的时候，就会有多个CachedHttpReqProcessor处理器。

我们在之前的上层入口那里，就注入了一个集合：

    @Autowired
    private List<CachedHttpReqProcessor> cachedHttpReqProcessors;

然后在筛选对应的处理器时，就是通过遍历这个集合，找到合适的处理器。

具体的，大家可以把代码拉下来看看。

CachedHttpReqProcessor的处理逻辑

对于serviceA，serviceB，service C，由于处理逻辑很大部分是相同的，我们这里提取了一个抽象类。

@Slf4j
public abstract class AbstractCachedHttpReqProcessor implements CachedHttpReqProcessor {
  
private LinkedBlockingQueue<CachedHttpReqToResend> blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<>(500);

private AtomicBoolean workerInited = new AtomicBoolean(false);

Thread workerThread;

@Override
public void process(Collection<CachedHttpReqToResend> list) {
    if (CollectionUtils.isEmpty(list)) {
        return;
    }

    /**
     * 1 直到有任务要处理时（该方法被调用时），才去初始化线程
     */
    if (workerInited.compareAndSet(false, true)) {
        // 2
        workerThread = new Thread(new InnerWorker());
        workerThread.setDaemon(true);
        workerThread.setName(getThreadName());
        workerThread.start();
    }

    /**
     * 放到阻塞队列里
     */
    blockingQueue.addAll(list);
}

我们这里1处，给每个处理器，定义了一个工作线程，且只在本方法被调用时，才去初始化该线程；为了防止并发，使用了AtomicBoolean，保证只会初始化一次。

2处，给线程设置了Runnable，它会负责实际的业务处理。

然后3处，直接把要处理的任务，丢到阻塞队列即可。

Worker的处理逻辑

任务已经是到了阻塞队列了，那么，谁去处理呢，就是worker了。如果大家忘了整体的设计，可以回去看看那张图。

public abstract boolean doProcess(Integer reqType, CachedHttpReqToResend cachedHttpReqToResend);

/**
 * 从队列取数据；取到后，调用子类的方法去处理；
 * 子类处理后，返回处理结果
 * 根据结果，设置成功或者失败的状态
 */
public  class InnerWorker implements Runnable {

    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            // 1
            boolean interrupted = Thread.currentThread().isInterrupted();
            if (interrupted) {
                log.info("interrupted ,break out");
                break;
            }
          
			// 2
            CachedHttpReqToResend cachedHttpReqToResend;
            try {
                cachedHttpReqToResend = blockingQueue.take();
            } catch (InterruptedException e) {
                log.info("interrupted,e:{}", e);
                break;
            }
			// 3
            Integer reqType = cachedHttpReqToResend.getReqType();
            if (reqType == null) {
                continue;
            }

            try {
                /**
                 * 4 使用模板方法设计模式，交给子类去实现
                 */
                boolean success = doProcess(reqType, cachedHttpReqToResend);

				// 5
                if (!success) {
                    cachedHttpReqToResend.setFailCount(cachedHttpReqToResend.getFailCount() + 1);
                } else {
             cachedHttpReqToResend.setCurrentState(CachedHttpReqToResend.CURRENT_STATE_SUCCESS);
                    cachedHttpReqToResend.setSuccessTime(new Date());
                }
				// 6
                boolean count = iCachedHttpReqToResendService.updateById(cachedHttpReqToResend);
                if (count) {
                    log.debug("update sucess");
                }
            } catch (Throwable throwable) {
                log.error("e:{}", throwable);
                continue;
            }

        }

    }
}

1，判断是否被中断了，这样可以在程序关闭时，感知到；避免线程泄漏
2，从阻塞队列中，获取任务
3，判断请求类型是否为null，这个是必须要的
4，使用模板方法设计模式，具体逻辑，具体怎么发请求，谁去发，交给子类实现
5、6，根据结果，更新这条数据的状态。

子类中的具体逻辑

我们这里贴个全貌：

@Service
@Slf4j
public class CachedHttpReqProcessorForServiceA extends AbstractCachedHttpReqProcessor {
    @Autowired
    private FeignServiceA feignServiceA;

    @Autowired
    private ObjectMapper objectMapper;

    @Override
    public boolean support(String feignClientName) {
        return Objects.equals(EFeignClient.SERVICE_A.getName(), feignClientName);
    }

    @Override
    public String getThreadName() {
        return "CachedHttpReqProcessorForServiceA";
    }


    /**
     * 1 根据请求type字段，我们就知道是要发送哪一个请求
     * @param reqType
     * @param cachedHttpReqToResend
     * @return
     */
    @Override
    public boolean doProcess(Integer reqType, CachedHttpReqToResend cachedHttpReqToResend) {
        switch (reqType) {
            // 2
            case CachedHttpReqToResend.REQ_TYPE_LOGIN_TO_SERVICE_A: {
                // 3
                String httpReqBody = cachedHttpReqToResend.getHttpReqBody();
                try {
                    // 4
                    LoginReqVO loginReqVO = objectMapper.readValue(httpReqBody, LoginReqVO.class);
                    /**
                     * 5 发起登录
                     */
                    Message<LoginRespVO> message = feignServiceA.login(loginReqVO);
                    boolean success = FeignMsgUtils.isSuccess(message);
                    return success;
                } catch (Throwable e) {
                    log.error("e:{}", e);
                    return false;
                }

            }
        }

        return true;
    }
}

1，这个类就是实现了父类中的抽象方法，这里体现的就是模板方法设计模式
2，根据请求type，判断要访问哪个接口
3，4，将请求体进行反序列化
5，发起请求，调用feign。

代码如何使用

具体的代码，我放在了：

https://gitee.com/ckl111/all-simple-demo-in-work-1/tree/master/blockingqueue-consumer-producer

建表语句：

https://gitee.com/ckl111/all-simple-demo-in-work-1/tree/master/blockingqueue-consumer-producer/consumer/sql

服务提供者A的访问入口：

curl -i -X POST \
   -H "Content-Type:application/json" \
   -d \
'{

  "userName": "zhangsan",
  "password":"123"
}' \
 'http://localhost:8082/login'

服务消费者的application.properties中：

failover.mode=true

这个为true时，就是故障转移模式，访问如下接口时，请求会落库

http://localhost:8081/login.do

为false的话，就会直接进行feign调用。

代码中的bug

其实这个代码是有bug的，因为我们是定时线程，假设每隔30s执行，那假设我一开始取了10条出来，假设全部放到队列了，阻塞队列此时有10条，假设worker处理特别慢，30s内也没执行完的话，定时线程会再次取出状态没更新的那个任务，又丢到队列里。

任务就被重复消费了。

大家可以想想怎么处理这个问题，通过这个bug，我也发现，blockingqueue是一种比较彻底的解耦方式，但是，我们这里的业务，解耦了吗，如果业务不是解耦的，用这个方式，其实是有点问题。

过两天我再更新这部分的方案，生产者和消费者，这里还是需要通信的，才能避免任务重复消费的问题。

总结

要实现一个本地消息表最终一致性方案，有一定开发量，而且我这里，消费过程中，强行引入了多线程和生产者、消费者模式，增加了部分复杂度。

不过，代码不就是要多折腾吗？

posted @ 2020-07-28 14:08 三国梦回阅读(2118) 评论(2) 编辑收藏举报

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曹工杂谈：分布式事务解决方案之基于本地消息表实现最终一致性

前言

代码结构

服务提供者-api

服务提供者的逻辑

服务消费者之正常请求服务提供者

pom.xml中依赖服务提供者的api

feign client代码

设计表结构，在使用故障转移模式时，保存请求

定时线程消费逻辑

概览

定时线程入口

怎么找到service-A对应的处理器

CachedHttpReqProcessor的处理逻辑

Worker的处理逻辑

子类中的具体逻辑

代码如何使用

代码中的bug

总结

公告