5.3.1 可靠事件队列

Dan Pritchett 的论文中采用”可靠事件队列“的方式实现最终一致性，可靠事件队列是一种事件驱动模式，关键在于可靠事件的投递和避免事件重复消费。现在流行的消息中间件都实现了事件的持久化和 at leastonce 的投递模式，幂等性的实现也有了成熟的方案。下面笔者以一个具体的说明 Dan Pritchett 提出的”可靠事件队列“的具体做法。

例如，在一个电商系统中，下单需要三个服务支持。

• 访问支付服务，通知银行扣款
• 访问库存服务，扣除购买商品的库存
• 访问积分服务，为用户增加积分。

在这个模型中，最核心、出错影响最大的服务优先处理，即：支付扣款 -> 仓库出库 -> 为用户增加积分。

• 支付服务进行扣款操作，如果扣款成功，则在自己的数据库内建立一张消息表，表内如下结构：事务ID，扣款￥100（状态：已完成），仓库出库（状态：待进行），赠送积分(状态：待进行)。
• 在系统内建立一个消息服务，定时轮询消息表，将状态是”进行中“的消息同时发送到库存和积分服务区。这个时候会产生以下几种情况：
  • 库存服务和积分服务都顺利完成了出库和加分的工作，向订单服务返回执行结果，账单服务把消息改为”已完成“。整个事务顺利完成，最终实现一致性。
  • 库存服务和仓库服务完成了收款和，但回复的消息因为网络问题丢失了，此时订单服务仍会重复发出下一条消息，但因为操作具备幂等性，所以不会导致重复出库等，只会导致仓库服务重新发送一条应答消息，此过程持续自动重复至双方通信恢复正常。

BASE 理论应用

BASE 理论应用与多个微服务之间的调用。微服务的架构中，一个用户的请求往往需要多个服务配合才能完成，对于一个强一致性系统的可用性，都是所依赖服务可用性的乘积，例如，在一个事物中，涉及三个服务的操作，假设每个服务的可用性为 99.9%，则整个事务的可用性为 99.9% * 99.9% * 99.9% ≈ 99.7%。

现代的应用架构中，通常由几十甚至几百个微服务组成，对于如何提高整体系统的可用性，可用 BASE 理论进行指导，在允许存在软状态的基础上，我们只需要保证整个事务的基本可用性和最终一致性即可，并不需要保证实时一致性，保障性的设计，通常采用异步补偿机制。

如果采用异步补偿机制，则需要明确哪些操作属于非关键操作，如果非关键操作失败，允许业务流程继续执行，然后再异步补偿非关键操作，以此降低非关键操作失败对整个事务的影响。

在上述电商案例中，我们可以将积分服务定义为非关键操作，非关键操作失败后，可以通过定时任务或者消息队列在下单完成后再给用户增加积分。而支付以及库存操作为关键操作，当其中任意一个发生故障时，我们都需要回滚本次事务。

采用异步补偿机制需要注意以下几点：

• 每个补偿操作都应该设置重试机制，且需要实现幂等。
• 整个事务应由工作流驱动，记录每个分支操作的处理结果。
• 对于所有分支事务，都需要提供回滚事务的接口。