[TOC]
1 结论
结论先行：事务+MQ的使用场景，使用方式一定得正确，稍有不慎，可能就会带来数据不一致问题。
2 问题背景及现象
商业退款业务，每周都会有几笔退款订单自动处理失败，究其直接原因，是因为数据表里的一个字段cost更新失败导致。抽象一下，业务场景大概是这样的：系统A处理完一笔订单后，会发送MQ，系统B消费系统A的MQ，消费过程中，会去系统A拉取信息，然后更新系统B对应的表信息。
3 排查过程
3.1 初次分析
小伙伴B在review系统B代码后，发现消费MQ时，没有加锁，可能造成系统B数据更新失败。原因是系统A在处理业务过程中，同一笔业务，发送了两个MQ，topic一致，tag分别为create和update，系统A的cost字段，是update时更新的。 系统B在消费系统A的两个MQ时，如果处理tag=update时事务先提交，tag=create时后提交，就会将cost字段覆盖，造成系统B的cost字段更新失败。 
发现问题，及时修复，加完锁上线，以为问题修复了，结果高兴太早了。 
3.2 问题再次出现
第二周校对数据时，又发现有几笔退款订单自动处理失败，问题再次出现。感觉不对啊，继续定位问题，小伙伴B说我这边逻辑当前看应该没有问题了，按照逻辑分析，应该拿回来的cost就为0，所以没有更新。小伙伴A说系统A中也没看出啥问题，执行流程和日志显示，吐出去的数据是对的。两人都觉得自己的程序没有啥问题，然后继续加日志，捕捉到底是系统B接到的数据就出问题了，还是其他地方有没考虑到的点。
没过两天，就出现了监控日志预警，系统B在消费tag=update的MQ过程中，查询系统A，返回的信息中cost=0，update_time=170377168510（系统B的log记录下来的）。系统A发送MQ前的日志记录cost=3048,update_time=170377168557，此时数据库表中的最新update_time=170377168557，和系统A日志一致。于是问题变得清晰了，按照之前确认的结论（不一定对），系统B消费tag=update的MQ时，查询到了系统A update 之前的数据。
3.2.1 分析思路一
我们考虑会不会是数据库主从问题，系统A对应的主库A更新成功了，但是主库A数据同步到从库B还没完成，系统B查询走的从库B，此时可能出现数据不一致，查询到了update_time = 510的数据。后经过确认，系统A集群对应数据库没有从库，排除该可能。
3.2.2 分析思路二
考虑会不会是数据库事务级别带来的幻读，查询了下配置，系统A的数据库隔离级别是repeatable-read，这个可重复读隔离级别，跨事务的话，A事务读取数据，只能感知到B事务提交后的结果，也不对，557时系统A更新cost后，给的结论是事务提交成功了，排除了该可能。
3.2.3 分析思路三
小伙伴们分析搞不定了，叫了架构大佬一起看，同步了上下文，大佬C说，你们不会用了大事务 吧，我们说没有啊，每步操作事务提交都是成功的。大家都蒙圈了，感觉不应该啊，太违背直觉了。过程中，DBA同事把当时时间节点前后的更新binlog全部导出来了，我们一起一条条对照，也没发现啥异常。然后到了午饭点，大家说下午接着一起分析，吃完饭，小伙伴A又开始review代码，最终发现了端倪，确实是大事务的原因导致。
a.updateCharge(CpsOrderDO cpsOrderDO)这个接口，更新后发送MQ，但是方法被多层包裹，上层在一个大事务里，导致消息发送成功后，可能事务还未提交成功。
b.updateCostSuccess接口里，其实包含了三步操作，执行完后，还处于大事务中，事务并未提交，后面还有处理流程。 
c.具体过程如下
3.3 解决方案
找到问题，测试环境验证一下猜想，updateCostSuccess后，延迟事务提交，基本可以稳定复现问题。
解决方案就清晰了，发送MQ移步到事务提交成功后即可，修复上线后，继续观察了一段时间预警，没有再次出现该问题了，到此，该问题得到彻底解决。 
完整流程如下： 
4 总结与反思
对于有经验的工程师来说，可能一眼就知道了问题在哪里，比如我们架构的同事们，但是对于没经验，或者没有考虑到这个点上的工程师来说，可能就比较难发现原因，属于典型但不复杂的场景。大家可以想一想，这个问题中，哪些环节有问题，可能带来当前的数据不一致结果。
数据不一致，有两个大方向的原因：
- a.数据冗余导致;
- b. 并发控制不好导致。
这个问题，这两个都有一定的关联，对于cost字段，系统A里已经有一份原始数据，是否有必要在系统B的业务订单表biz_business_order中再存一份，值得思考。对于并发控制，系统B消费系统A同topic，不同tag=create || update的MQ时，如果不做并发锁控制，也可能导致系统B中cost字段产生不一致。
基于本次出现的这个case，我们内部也进行了讨论学习，对于数据一致性问题，总结了几条建议，分享给大家。
- 数据是否冗余值得思考，如果选择冗余来降低系统复杂性，就需要用程序保证数据一致性。
- 涉及到数据一致性的场景，对于重要的业务场景，最好有数据校对和预警，便于提前发现问题。
- 对于业务较复杂的场景，大事务+MQ结合的使用，代码一定要多review，否则可能存在隐患，要谨慎。
- 如果事务中发MQ，就需要用事务MQ，保证逻辑处理的结果和发送MQ的结果一致，否则就可能产生不一致（业务不一致或数据不一致）。比如这个场景中，
系统Aupdate后发出的MQ，发送成功，如果后续事务回滚了，消费方系统B就可能产生业务不一致问题。 - 对于大事务操作，比如用注解直接包住一个大方法这种方式，要慎用。
作者介绍
杨迎，转转商业后端开发工程师，目前负责商业B端相关业务系统开发（商机线索、客户运营、销售运营管理、广告发布等）。
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