【分布式】万字图文解析——深入七大分布式事务解决方案

MoCrane2024-11-18 16:30

分布式事务

分布式事务是指跨多个独立服务或系统的事务管理，以确保这些服务中的数据变更要么全部成功，要么全部回滚，从而保证数据的一致性。在微服务架构和分布式系统中，由于业务逻辑往往会跨多个服务，传统的单体事务无法覆盖，因此需要通过分布式事务来保障一致性。

三种数据一致性模型：

  • 强一致性：系统保证每个读操作都将返回最近的写操作的结果，即任何时间点，客户端都将看到相同的数据视图。
  • 弱一致性：放宽了一致性保证，允许在不同节点之间的数据访问之间存在一定程度的不一致性，以换取更高的性能和可用性。
  • 最终一致性：允许在系统发生分区或网络故障后，经过一段时间，系统将最终达到一致状态。

刚性事务

刚性事务（Rigid Transaction）也称为强一致性事务，遵循严格的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），确保所有操作都严格按照要求执行，要么全部成功，要么全部回滚。刚性事务常用于金融系统、银行转账等场景，要求数据高度一致，不能有任何误差。

在分布式系统中，实现刚性事务通常采用2PC 或3PC协议，但这些协议会带来较高的性能开销，同时存在同步阻塞等问题。因此，刚性事务适合对数据一致性要求极高、但允许较高事务延迟的场景。

2PC 或3PC协议 根据 XA 规范衍生而来，XA 规范将分布式事务处理模型中涉及到了角色主要分为了应用程序（AP）、事务管理器（TM）和资源管理器（RM）

  • AP(Application Program)：应用程序本身。
  • RM(Resource Manager)：资源管理器，也就是事务的参与者，绝大部分情况下就是指数据库，一个分布式事务往往涉及到多个资源管理器。
  • TM(Transaction Manager)：事务管理器，负责管理全局事务，分配事务唯一标识，监控事务的执行进度，并负责事务的提交、回滚、失败恢复等。

两阶段提交

2PC（Two-Phase Commit Protocol，两阶段提交协议）是分布式系统中广泛使用的一种协议，用于保证事务跨多个节点（参与者）一致地提交或回滚。

两阶段提交协议分为两个阶段：准备阶段 和提交阶段。

准备阶段

  1. 事务管理器（TM） 向所有事务参与者（资源管理器，RM） 发送 准备提交（prepare） 的请求。
  2. 每个事务参与者在收到请求后执行以下操作：
    • 执行本地数据库事务预操作 ，比如写 redo log / undo log 日志，保留修改（如将数据写入暂存区域或进行日志记录），但不提交。
    • 若该操作能够成功完成并保证后续提交，则返回同意消息。
    • 若遇到错误或不能确保事务提交成功，则返回拒绝消息。
  3. 在准备阶段，事务参与者只是准备提交，尚未实际提交事务。这使得系统仍然处于一致性状态。

提交阶段

  1. 如果所有事务参与者都返回了同意消息 ，事务管理器向所有参与者发送提交（Commit）请求 。
    • 各参与者收到提交消息后，正式提交事务操作，释放锁，清除临时数据，并通知事务管理器提交成功。
  2. 如果任何一个事务参与者返回拒绝消息 ，事务管理器向所有参与者发送回滚（Rollback）请求 。
    • 各参与者收到回滚消息后，撤销预操作，将状态恢复到事务开始之前。
  3. 在提交阶段，如果某个参与者出现故障，事务管理器会根据超时或故障检测机制来决定事务状态，尽量使所有节点最终保持一致。

存在的问题

  • 同步阻塞：在事务提交的过程中，如果事务管理者出现故障，所有的事务参与者会进入阻塞状态，等待事务管理者的进一步指令，导致整个系统的事务处理停滞，不能继续执行其他事务。
  • 单点故障：事务管理器是单点故障，如果事务管理器在提交阶段崩溃，系统将无法知道事务的最终状态，容易导致数据不一致。
  • 数据不一致风险：在提交阶段，若事务管理器在发送提交或回滚请求后崩溃，可能导致部分参与者收到提交请求，而部分未收到，从而造成数据不一致。

三阶段提交

3PC（Three-Phase Commit Protocol，三阶段提交协议）是在两阶段提交协议的基础上进一步改进的分布式事务一致性协议，通过增加预提交阶段，增强了系统的容错能力和处理网络分区的能力，以解决2PC的同步阻塞问题和单点故障风险。

准备阶段

  1. 事务管理器（TM） 向所有事务参与者（资源管理器，RM） 发送「准备请求」，询问它们是否能够完成事务提交操作。
  2. 每个事务参与者收到「准备请求」后，如果认为自己可以完成事务，则返回同意消息 ；如果认为无法完成，则返回拒绝消息。
  3. 事务管理器收集所有参与者的响应：
    • 若所有事务参与者都返回同意消息，则进入预提交阶段。
    • 若任何一个事务参与者返回拒绝消息，则进入终止阶段并通知所有参与者回滚事务。

预提交阶段

  1. 如果所有事务参与者在第一阶段都返回了同意消息，事务管理器向所有参与者发送「预提交请求」。
  2. 每个事务参与者收到「预提交请求」后，执行本地数据库事务预操作 ，记录日志，保存即将提交的事务信息，以确保即使事务管理器故障也能恢复状态。如果事务参与者成功执行了事务预操作，发送预提交成功 给事务管理器；如果执行失败，返回预提交失败给事务管理器。
  3. 预提交阶段通过提前记录事务信息，保证即使事务管理器故障，事务参与者也能够通过日志记录自我恢复。
  4. 事务管理器在等待一段时间后 收集所有参与者的响应：
    • 若所有参与者都返回预提交成功，事务管理器进入提交阶段。
    • 若任意一个参与者返回预提交失败，则事务管理器进入终止阶段并通知所有参与者回滚事务。

提交阶段

  1. 若事务管理器在预提交阶段收到所有参与者的预提交成功 ，则向所有参与者发送「事务提交请求」。
    • 各参与者收到提交请求后，正式提交事务操作，释放锁，清除临时数据，并返回提交完成。
  2. 若事务管理器在预提交阶段未收到所有参与者的响应，或检测到参与者或事务管理器自身出现故障，则事务管理器向所有参与者发送「事务回滚请求」。
    • 各参与者收到回滚请求后，撤销事务，并返回回滚完成。

优缺点

虽然 3PC 通过引入超时机制 和预提交阶段一定程度上解决了 2PC 的同步阻塞和单点故障的问题，但是依然存在数据不一致的问题，同时也引入了一些新问题比如性能糟糕。

  • 解决同步阻塞 ：在3PC中，通过预提交阶段参与者在实际提交前达成共识状态，具备了超时控制和独立决策的条件。即使协调者故障，参与者也能在超时后依据自身状态决定提交或回滚，从而有效避免了因协调者故障导致的长时间同步阻塞问题。
  • 解决单点故障 ：在3PC中，事务参与者引入了超时机制，当事务管理者挂掉后，事务参与者在等待超时后可以根据自身的状态来进行决策（如提交或回滚），不必依赖事务管理者的指令，从而降低了事务管理者的单点故障风险。

存在的问题：

  • 网络分区风险：3PC试图通过在预提交阶段前引入准备阶段来减少阻塞问题，但如果在该阶段发生网络分区，事务管理器和参与者之间的通信可能会断开。此时，部分参与者可能会继续提交事务，而其他未收到指令的参与者则可能回滚，从而导致数据不一致。
  • 性能降低：3PC虽然解决了一些2PC的阻塞问题，但增加的确认阶段和处理步骤使得事务处理的整体延迟变高。在高并发环境下，系统性能和响应速度可能会受到影响，导致事务处理效率较低。
  • 数据不一致风险：虽然3PC引入了超时机制，但当事务管理器在预提交阶段（准备提交）崩溃且没有及时恢复时，参与者可能会依据超时策略决定提交或回滚，导致不同参与者采取了不同的事务状态，从而产生数据不一致。

柔性事务

柔性事务（Flexible Transaction）也称为最终一致性事务 ，放宽了对事务的严格性要求，允许系统在短期内出现不一致，只要在一段时间后达成最终一致性 即可。柔性事务通常不完全遵循ACID特性，而采用BASE理论（基本可用、软状态、最终一致），在保证系统可用性的同时降低了对一致性的强制要求。

柔性事务广泛应用于电商订单处理、社交应用等对实时性和高可用性要求高，但数据一致性可延迟的场景。

柔性事务常见的实现方式包括：

  • TCC（Try-Confirm-Cancel）：将事务分解为三个步骤，先尝试（Try），再确认（Confirm）或取消（Cancel）。
  • 可靠消息事务：利用消息队列确保最终一致性，通过消息重试机制来保证事务操作的最终完成。
  • 补偿事务：通过补偿机制在出现错误时对事务进行回滚。

TCC

TCC（Try-Confirm-Cancel）是一种分布式事务解决方案，特别适用于柔性事务场景。TCC通过将事务分解为三个步骤来确保最终一致性，提供对事务操作的更加灵活的控制。

执行流程

  • Try（尝试）阶段 ：事务参与者尝试执行本地事务，并对全局事务预留业务资源。如果 try 阶段执行成功，参与者会返回一个成功标识，否则会返回一个失败标识。
  • Confirm（确认）阶段 ：如果所有参与者的 try 阶段都执行成功，则协调者通知所有参与者提交事务，执行 confirm 阶段。这时参与者将在本地提交事务，并处理全局事务预留的资源。
  • Cancel（取消）阶段 ：如果任意参与者在 try 阶段或 Confirm 阶段执行失败，则协调者通知所有参与者回滚事务，执行 cancel 阶段。这时参与者将释放预留的业务资源。

如果Confirm 或者Cancel执行失败，可以采用重试的方式减少因为网络问题导致TM没有接收到消息的情况，此外，还可以采用异常监控、日志记录和人工干预的方式来保证事务的一致性。

对于Confirm 执行失败，还可以采用执行Cancel 操作的方式，撤销在Try阶段预留的事务资源。

典型示例

假设我们有一个转账服务，需要从 A 账户转账 100 元到 B 账户，同时从 A 账户转账 200 元到 C 账户，总计从 A 账户中扣减 300 元。整个事务流程分为 Try、Confirm 和 Cancel 三个阶段：

  1. Try 阶段：转账服务首先冻结 A 账户的 300 元，以确保后续转账的可用性和一致性。
  2. Confirm 阶段：如果所有 Try 操作都成功执行，转账服务进入 Confirm 阶段，实际执行转账操作。此时，A 账户的冻结金额解冻，系统将 100 元转入 B 账户，200 元转入 C 账户，完成资金划转。
  3. Cancel 阶段：如果在 Try 阶段某一步失败，则系统进入 Cancel 阶段，对 A 账户的冻结金额进行解冻处理，保证资金不受影响；如果 Confirm 阶段中某步转账失败，例如 A 到 B 的转账失败，而 A 到 C 的转账已完成，则需要通过 C 到 A 的逆向转账操作将金额退回，保证 A 账户资金最终一致。

通过这种方式，TCC 模式确保了分布式事务的最终一致性，即使在部分失败的情况下，系统也能通过回滚或补偿机制恢复到一致状态。

存在的问题

  • 空回滚 ：在TCC协议中，如果某些参与者在Try 阶段成功，而其他参与者失败，此时所有参与者需要执行Cancel 操作。对于那些在Try 阶段没有成功的参与者来说，执行Cancel 操作就成为一次空回滚 。如果业务没有有效地识别和处理空回滚，可能会导致异常错误，甚至可能导致Cancel一直失败，最终使整个分布式事务失败。
  • 悬挂事务 ：在TCC执行一阶段的Try 操作阶段时，可能出现网络拥堵导致超时，事务协调器会触发二阶段的Cancel 操作。而下游的节点由于网络延迟先接收到了Cancel ，网络恢复后会在Cancel 后再次接收到Try 请求，这就导致该节点Try操作占用的资源无法释放，造成事务悬挂。

解决方案

通过引入分布式事务记录表 ，可以解决上述两个问题。该表中两个关键字段，一个是 tx_id 字段用于保存本次处理的事务ID，另一个是 state 字段用于记录本次事务的执行状态。

当后续在进行Try 、Confirm 和Cancel操作时，都需要在本地事务中创建或修改这条记录。

mysql 复制代码 
CREATE TABLE 'distribute_transaction' (
	'tx_id' varchar(128) NOT NULL COMMENT '事务id',
	'state' int(1) DEFAULT NULL COMMENT '事务状态，0:try，1:confirm，2:cancel',
	PRIMARY KEY ('tx_id')
)
  • 解决空回滚 ：当一个事务参与者接受到Cancel 请求时，先去事务记录表中查询是否存在当前事务 trx_id 的Try 操作的记录，如果记录不存在，则说明Try 操作并未成功，此时可以直接跳过Cancel，避免执行空回滚。
  • 解决悬挂事务 ：当一个事务参与者接收到Try 请求时，先去事务记录表中查询是否存在当前事务 trx_id 的Cancel 操作的记录，如果存在，说明执行Try 操作会导致事务悬挂，无法释放资源，拒绝本次Try请求。

MQ事务消息

RocketMQ 事务消息是一种可靠的消息传输机制，用于保证分布式事务的最终一致性。事务消息允许将消息的发送与本地事务绑定在一起，使得即使在网络异常或系统故障情况下，消息也能最终达到一致状态。

执行流程

下图为MQ事务消息的总体执行流程：

RocketMQ 的事务消息通过 TransactionListener 接口实现，其执行流程总体上可以分为四个步骤：

  1. 发送半消息 ：消息发送方给 MQ Broker 发送一条 Half 消息，即半消息。半消息会存储在 Broker 的事务消息日志中，且该半消息暂时无法被消费。
  2. 执行本地事务 ：半消息发送成功后，Broker 会通知消息发送方执行本地事务，消息发送方可以根据本地事务的执行情况，判断是否需要提交该事务消息。
  3. 发送提交或回滚消息 ：如果本地事务执行成功，发送方会通知 Broker 提交该事务消息，使得消息被消费者消费；如果本地事务执行失败，发送方会通知 Broker 回滚该事务消息，并将该半消息从事务消息日志中删除，不会被消费者消费。
  4. 回查事务状态 ：如果 Broker 在规定时间内没有收到 COMMIT 和 ROLLBACK 消息，会向消息发送方发送一个回查请求，根据请求的回调结果判断是否需要提交或回滚事务消息。

相关问题

半消息发送失败了，如何处理？

在 RocketMQ 事务消息的一致性解决方案中，应用程序（即消息发送方）是先发送半消息，后执行的本地事务。因此如果半消息发送失败了，直接进行消息重发即可，不会造成数据不一致的问题。

为什么需要先发送半消息？

主要原因是：本地事务执行完成后再发送消息，如果消息发送失败，那么 Broker 将无法感知本地事务的执行状态。

如果先执行完本地事务消息，再发送消息，当发送消息失败时，消费者没有半消息提供的本地事务的任何信息，因此 Broker 无法去回查本地事务的状态。

通过先发送半消息，Broker 可以在日志中记录该半消息，进而获知该事务的"初步状态"。如果半消息在超时内没有完成提交或回滚，Broker 就可以发起回查，以此来确保事务消息的最终一致性。因此，半消息为 Broker 提供了识别和查询特定事务状态的依据。

本地消息表

本地消息表（Local Message Table）同样也是一种分布式系统中常用的可靠消息传递方案。其核心思想是在发送消息的业务系统中，在消息发送方创建一个本地消息表 ，用于记录每一条需要发送的消息，并通过定时任务确保消息的可靠传递。

执行流程

一个典型的本地消息表结构如下：

字段 类型 说明
id VARCHAR(36) 消息ID，唯一标识
content TEXT 消息内容
status INT 消息状态（0: 待发送，1: 已发送，2: 已完成）
retry_count INT 重试次数
create_time TIMESTAMP 创建时间
update_time TIMESTAMP 最后更新时间

该方案主要将分布式事务 拆分成了本地事务 和消息事务两个部分，具体执行流程如下：

  1. 执行本地事务 ：首先由消息发送方开启本地事务，在本地事务中执行具体的业务操作。业务操作执行成功后，发送方将需要通知到其他服务的消息记录在本地消息表 中，并设置消息状态为 「待发送」。
  2. 定时任务发送消息 ：在本地消息表 中，消息初始状态为 「待发送」 。业务系统通过定时任务周期性地扫描本地消息表，找到所有 「待发送」 状态的消息，将其发送到消息队列，并将状态设置为 「已发送」。定时任务的时间间隔可以根据业务需求设置。
  3. 保证消息一致性 ：消息发送到消息队列后，可以通过消息重试机制 ，防止因网络问题导致传递的消息丢失问题；消息传递到消费者后，可以通过消费者确认机制 、消息幂等处理来保证消息的一致性。
  4. 返回消费结果 ：消费者消费完毕后，返回消费结果给生产者。生产者接收到消费者的消费确认后，根据消息的唯一ID，将本地消息表 中对应消息的状态更新为 「已完成」。

相关问题

如果步骤1和2失败，如何处理？

当本地事务执行失败时，由于此阶段将业务操作和消息表写入放在了同一个事务中，即使步骤1和2执行失败，事务也可以通过回滚恢复数据，保证业务操作和消息表写入的一致性。

如果步骤3中的消息发送失败，如何处理？

需要在消息发送方开启一个定时任务，不断的扫描本地消息表 中状态为 「待发送」 的消息，对于未发送成功的消息重新投递。

如果步骤4和5失败，如何处理？

依靠消费者的确认机制和重试机制，如果消息丢失或者处理失败，则重新进行投递。此外，还可以借助死信队列进行额外处理。

如果步骤6和7失败，即本地消息表更新失败，如何处理？

执行到这里时，已经可以保证消息发送方和消息接收方的业务数据保持一致了，但是本地消息表的数据还未更新。消息接收方可以设置定时任务，定期扫描本地消息表 中的消息，如果消息为 「已发送」 而不是 「已完成」 ，可以通过重试来再次尝试更新本地消息的状态。此外，消息发送方可以设置定时任务，主动查询消费者的业务状态，如果消息被正常消费，可以直接更新本地消息表。

Saga

Saga 是一种分布式事务管理模式，主要用于解决微服务架构中跨多个服务的事务一致性问题。Saga模式通过将一个大事务分解成一系列小的局部事务，并通过补偿机制来保证最终一致性，从而避免了传统的分布式事务（如2PC或3PC）带来的性能瓶颈和复杂性。

协调式

编排式Saga是由一个中央协调者来控制整个Saga事务的执行流程。协调者负责决定每个局部事务的执行顺序，处理每个局部事务的成功或失败，并在必要时触发补偿操作。

编排式

编排式没有中央协调者 ，而是通过事件驱动的方式来协调各个局部事务的执行。每个服务通过发布事件来通知其他服务，其他服务根据事件决定是否执行后续操作或进行补偿。

对比

编排式Saga适用于事务流程较为清晰、需要集中控制的场景，尤其是在业务流程复杂且需要监控和调度时。它具有较强的控制能力，但可能会带来单点故障问题。

事件驱动式Saga适用于高可扩展性、去中心化的分布式系统，适合松耦合的微服务架构。它更加灵活，但在实现上需要处理更复杂的事件和状态管理。

特性 编排式（Orchestration） 事件驱动式（Choreography）
控制方式 中央协调者控制事务执行 各个服务通过事件进行事务协作
事务执行顺序 顺序执行，协调者决定后续事务的执行 各个服务根据事件决定执行顺序
补偿操作 由协调者决定是否进行补偿操作 由各服务根据事件决定补偿操作
扩展性 较差，协调者可能成为瓶颈 高，服务间解耦，易于扩展
耦合度 高，服务需要与协调者交互 低，服务间解耦，事件驱动
单点故障问题 是，协调者故障会影响整个事务 否，没有单点故障问题
监控与调试 相对简单，所有操作由协调者管理 较为复杂，需要事件追踪和状态管理

最大努力通知

在最大努力通知机制中，发送方会尽最大可能确保通知送达目标，通常通过重试机制 提高通知的到达率。在此过程中，若出现网络通信故障或消息队列异常，就可能导致消息传递失败，即消息可能会丢失。因此，最大努力通知机制不能完全保证接收方一定能收到每条消息，但会尽最大努力确保消息通知的完成。

最大努力通知常见实现：生产者重试机制、消费者重试机制、死信队列、定时任务重试

最大努力通知适合在以下场景中使用：

  • 日志记录：日志记录的发送可以采用最大努力通知的方式，保证不影响主业务流程。
  • 非核心业务流程：例如积分更新、通知消息推送等，在用户体验上容错性较高的场景。

事务对比

TCC和2PC/3PC

适用场景：

  • TCC ：提供最终一致性，允许短时间内的数据不一致，通过补偿机制在失败后恢复状态。适合对响应速度要求高、允许一定延迟一致性的场景，如电商订单处理、支付等需要预留资源的业务。
  • 2PC ：提供强一致性，确保所有参与者最终的状态保持一致，要么全部成功提交，要么全部回滚。适合对一致性要求高的场景，如金融系统、银行转账等场景，要求数据高度一致，不能有任何误差。

执行流程：

  • TCC ：三阶段模型，主要包括Try（预留资源） 、Confirm（提交） 、Cancel（补偿/撤销） ，在Try 或Confirm 阶段执行失败可以进行Cancel补偿。
  • 2PC ：两阶段模型，主要包括Prepare（准备）和Commit（提交），无独立的回滚机制。

容错和恢复机制：

  • TCC：每个阶段都有独立的失败处理，通过Cancel阶段的补偿操作可以回滚已预留的资源。
  • 2PC：容错能力较弱，尤其在协调者宕机的情况下易发生资源锁死，恢复依赖协调者的重启和日志记录。

实现方式：

  • TCC：是业务层面的分布式事务，不会一直持有资源的锁，性能较好。TCC 方案允许各个参与者自定义Try、Confirm和Cancel事务逻辑，对业务侵入性较高，但具有较好的灵活性和可恢复性。
  • 2PC：是资源层面的分布式事务，需要数据库支持XA协议，在两阶段提交的整个过程中，会一直持有资源的锁，一般高并发性能会比较差。2PC 方案由协调者统一管理事务状态，能确保强一致性，但在分布式系统中较为耗时，且在网络中断或协调者失败时可能会出现阻塞问题。
特点 TCC 2PC
事务管理 由业务逻辑分阶段管理 由协调者统一管理
阶段划分 Try、Confirm、Cancel 准备阶段、提交阶段
执行方式 预留资源+确认/取消业务执行 准备阶段锁定资源+正式提交/回滚
一致性 最终一致性 强一致性
资源锁定时间 较短 较长，可能导致阻塞
容错机制 允许自定义重试和补偿 协调者故障会阻塞事务
性能 较高，灵活性好 较低，且有单点故障风险

MQ事务消息&本地消息表&最大努力通知

适用场景：

  • MQ事务消息：适用于金融交易、订单支付等场景，尤其适合对系统一致性和事务可靠性要求较高的场景。事务消息能确保在消息发送和本地事务之间的一致性。
  • 本地消息表：适用于异步处理或延迟处理，尤其是在高并发、大流量场景中，可以通过本地消息表和定时任务确保消息可靠性。
  • 最大努力通知：适用于容忍一定消息丢失的场景，例如日志记录、通知推送等业务，这类业务的容错性较高，不需要完全保证每条消息的送达，只要尽最大努力确保通知的到达即可。

执行流程：

  • MQ事务消息 ：消息发送方先发送半消息到 Broker，此时消息不可消费，但 Broker 会记录该消息状态。接着执行本地事务，根据执行结果，发送方通知 Broker 提交或回滚消息，决定消息是否可消费。如果 Broker 在规定时间内未收到确认，会向发送方发起回查请求，以确保消息状态和事务最终一致。
  • 本地消息表 ：发送方在本地事务中记录消息到本地消息表，确保消息与业务操作同步执行且一致。记录的消息状态为"待发送"，定时任务定期扫描表中待发送的消息，将其发送至消息队列。消息成功消费后，消费者通过确认机制通知发送方，发送方将消息状态更新为"已完成"。
  • 最大努力通知：发送方在消息发送过程中尽量保证消息成功传递给接收方，即使遇到网络问题也会进行多次重试。发送失败的消息会进入重试队列或死信队列，以便后续重发或进一步处理。尽管此机制不能保证百分百的消息送达，但通过多层次的重试和降级措施，努力减少消息丢失。

容错和恢复机制：

  • MQ事务消息 ：消息发送方先发送半消息到 Broker 并记录状态，接着执行本地事务。根据事务结果决定提交或回滚该消息；如果 Broker 未收到确认，将回查事务状态，确保消息最终一致性。
  • 本地消息表 ：本地事务中将消息记录到本地消息表并设为"待发送"，由定时任务扫描发送至消息队列。消息消费成功后更新状态为"已完成"，保证业务和消息的最终一致。
  • 最大努力通知：发送方通过多次重试确保消息尽量传递成功，遇到异常则进入重试或死信队列处理。尽管不能确保百分百送达，通过重试和降级机制尽量减少消息丢失。

性能与复杂度：

  • MQ事务消息：性能较低，因为每次发送消息都需要和本地事务进行绑定，并且涉及到消息提交或回滚的操作。系统复杂度较高，需要处理回查等操作。
  • 本地消息表：性能相对较好，通过定时任务和本地消息表机制，不需要等待事务的回查，但需要额外的定时任务和表管理，且数据库的存储压力较大。
  • 最大努力通知：性能最好，消息的发送与本地事务并不绑定，只需要通过重试机制和死信队列保证尽最大努力将消息送达。适用于容忍一定丢失的业务场景。
特点 MQ事务消息 本地消息表 最大努力通知
适用场景 需要保证分布式事务一致性的场景 不要求强一致性，确保消息最终送达 容忍一定消息丢失的场景
执行流程 发送半消息 -> 执行本地事务 -> 提交/回滚消息 -> 回查事务状态 执行本地事务 -> 记录消息 -> 定时任务发送消息 -> 消费者确认 尽最大努力发送消息 -> 重试机制/死信队列
容错机制 通过回查机制保证最终一致性 通过定时任务和重试机制保证消息可靠性 重试机制和死信队列，无法完全保证送达
一致性 强一致性，消息与事务绑定 最终一致性，依赖重试机制和确认机制 无法保证一致性，只能最大努力保证送达
性能 较低，涉及事务回查等操作 较高，通过定时任务和重试机制管理 较高，适合对性能要求高但不要求严格一致性的场景
相关推荐
遇码8 小时前
单机快速部署开源、免费的分布式任务调度系统——DolphinScheduler
大数据·运维·分布式·开源·定时任务·dolphin·scheduler
纪元A梦9 小时前
分布式锁算法——基于ZooKeeper的分布式锁全面解析
java·分布式·算法·zookeeper
小样vvv9 小时前
【分布式】Hystrix 的核心概念与工作原理
分布式·hystrix
喝醉的小喵11 小时前
分布式环境下的主从数据同步
分布式·后端·mysql·etcd·共识算法·主从复制
酷爱码12 小时前
hive相关面试题以及答案
hive·分布式
老友@12 小时前
Kafka 全面解析
服务器·分布式·后端·kafka
HongXuan-Yuan14 小时前
系统设计：高并发策略与缓存设计
java·分布式·高并发
掘了15 小时前
分布式系统中如何保证崩溃一致性？
分布式·后端·面试
程序员 小柴16 小时前
RabbitMQ概述和安装
分布式·rabbitmq
猿java16 小时前
程序员，你使用过灰度发布吗？
java·分布式·后端
热门推荐
01我决定放弃搞 Java 了02DeepSeek各版本说明与优缺点分析03如何在WPS和Word/Excel中直接使用DeepSeek功能04本地化部署AI知识库：基于Ollama+DeepSeek+AnythingLLM保姆级教程05苍穹外卖面试总结06从零安装 LLaMA-Factory 微调 Qwen 大模型成功及所有的坑07循环神经网络RNN（含LSTM，GRU）小综述08RAG 实践- Ollama+RagFlow 部署本地知识库09如何本地部署AI智能体平台，带你手搓一个AI Agent10Android下HWC以及drm_hwcomposer普法(上)