保证分布式系统数据一致性的6种方案 转载:http://www.cnblogs.com/soundcode/p/5590710.html保证分布式系统数据一致性的6种方案 (4)

与 RPC 服务协议无关:在 SOA 架构下,一个或多个 DB 操作往往被包装成一个一个的 Service,Service 与 Service 之间通过 RPC 协议通信。DTS 框架构建在 SOA 架构上,与底层协议无关。

与底层事务实现无关: DTS 是一个抽象的基于 Service 层的概念,与底层事务实现无关,也就是说在 DTS 的范围内,无论是关系型数据库 MySQL,Oracle,还是 KV 存储 MemCache,或者列存数据库 HBase,只要将对其的操作包装成 DTS 的参与者,就可以接入到 DTS 事务范围内。

以下是分布式事务框架的流程图 

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实现

一个完整的业务活动由一个主业务服务与若干从业务服务组成。

主业务服务负责发起并完成整个业务活动。

从业务服务提供 TCC 型业务操作。

业务活动管理器控制业务活动的一致性,它登记业务活动中的操作,并在活动提交时确认所有的两阶段事务的 confirm 操作,在业务活动取消时调用所有两阶段事务的 cancel 操作。”

与 2PC 协议比较

没有单独的 Prepare 阶段,降低协议成本

系统故障容忍度高,恢复简单

6. 农信网数据一致性方案

1. 电商业务

公司的支付部门,通过接入其它第三方支付系统来提供支付服务给业务部门,支付服务是一个基于 Dubbo 的 RPC 服务。

对于业务部门来说,电商部门的订单支付,需要调用

支付平台的支付接口来处理订单;

同时需要调用积分中心的接口,按照业务规则,给用户增加积分。

从业务规则上需要同时保证业务数据的实时性和一致性,也就是支付成功必须加积分。

我们采用的方式是同步调用,首先处理本地事务业务。考虑到积分业务比较单一且业务影响低于支付,由积分平台提供增加与回撤接口。

具体的流程是先调用积分平台增加用户积分,再调用支付平台进行支付处理,如果处理失败,catch 方法调用积分平台的回撤方法,将本次处理的积分订单回撤。

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2. 用户信息变更

公司的用户信息,统一由用户中心维护,而用户信息的变更需要同步给各业务子系统,业务子系统再根据变更内容,处理各自业务。用户中心作为 MQ 的 producer,添加通知给 MQ。APP Server 订阅该消息,同步本地数据信息,再处理相关业务比如 APP 退出下线等。

我们采用异步消息通知机制,目前主要使用 ActiveMQ,基于 Virtual Topic 的订阅方式,保证单个业务集群订阅的单次消费。

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总结

分布式服务对衍生的配套系统要求比较多,特别是我们基于消息、日志的最终一致性方案,需要考虑消息的积压、消费情况、监控、报警等。

参考资料

Base: An Acid Alternative (eBay 方案)

In partitioned databases, trading some consistency for availability can lead to dramatic improvements in scalability.

英文版 : ?id=1394128 

中文版: 

分布式事务服务 (DTS)  https://www.cloud.alipay.com/docs/middleware/xts/index.html

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