在微服务中保证数据一致性 在单个进程中，数据库一般提供了数据一致性的保证。但如果数据分布到了不同的服务中，数据为单个服务所私有。问题会更为复杂。 ## 提现示例 比如用户需要提现，简化流程如下： 1. 提现服务收到用户请求提现1元 2. 提现服务插入一条本地数据，记录提现请求 3. 提现服务向money服务发起数据请求，对该用户扣款一元 代码如下： ``` # 预先插入数据 withdraw_log = WithDrawLog() withdraw_log.Uid = uid withdraw_log.Money = str(money) withdraw_log.FlowNo = flow_no withdraw_log.Aliname = username withdraw_log.Aliaccount = useraccount withdraw_log.Type = withdraw_type wid = await withdraw_log.save() ret = await request_api('money_svc', uid, str(money)) if ret['err'] != 0: return Exception('账户没有足够的余额'), 1 ``` 然而因为网络延时，`request_api`并不能总是成功。此时，提现服务记录了提现，而用户没有扣款。数据将产生不一致。 ## 解决数据不一致 目前市面上有很多分布式事务框架，可以维护分布式事务的acid。但是我们这个小应用，引入这样的框架就太重量了。 要保持数据一致，首先要有以下几个保证： 1. api必须有幂等性（说白了，同样数据调用一次api和调用N次没什么影响） 2. 服务内部的实现保证acid。否则可靠性就无从谈起。 3. 对异常设计补偿是一种较为简单的方式 ###改造money_svc money_svc不具有幂等性，对它进行改造最简单的方式是，加一个唯一时间戳(flow_no)。每次调用都进行检查，如果库中有这个flow_no，则拒绝这次请求。 ``` # request_api('money_svc',flow_no, uid, str(money)) # money_svc实现 ret = await db.select('money_flow', flow_no=args.flow_no) if ret: return Exception("这笔交易已存在"), 1 ... ``` ### 设计补偿 1. 提现服务在用户申请提现时，生成一个流水号，这个流水号贯穿整个业务。并且，设置一个中间状态`predo`。 2. 当业务完成，将该笔提现的状态设置为最终状态`done` 3. 补偿服务定时取出状态为`predo`的订单，对它们**之前的流水号**进行重试。由于money_svc有幂等性，重试并不会造成副作用。 withdraw服务 ``` flow_no = get_rnd_flow_no() withdraw_log = WithDrawLog() withdraw_log.Uid = uid withdraw_log.Money = str(money) withdraw_log.FlowNo = flow_no withdraw_log.Aliname = username withdraw_log.Aliaccount = useraccount withdraw_log.Type = withdraw_type withdraw_log.FlowNo = flow_no withdraw_log.Status = 'predo' wid = await withdraw_log.save() ret = await request_api('money_svc',flow_no, uid, str(money)) if ret['err'] != 0: return Exception('账户没有足够的余额'), 1 withdraw_log.Status = 'done' await withdraw_log.update() ``` 补偿服务 ``` while 1: withdraw_log = await db.select('withdraw', Status='predo') flow_no = withdraw_log.FlowNo # 大胆放心的重试 ret = await request_api('money_svc',flow_no, uid, str(money)) withdraw_log.Status = 'done' await withdraw_log.update() ``` ## 抽象 如果业务过于复杂，则需要考虑对其进行抽象。大概流程： 1. 业务调用 服务1， 服务2， 服务3，并注册事件监控 2. 事件监控发现 服务1，服务3 成功，服务2失败 3. 对业务调用补偿服务，补偿的方式可以是撤销服务1，服务3，也可以是对服务2进行重试。 其实很简单，目前异常大大下降。就酱。 来自 大脸猫 写于 2018-03-17 10:42 -- 更新于2020-10-19 13:06 -- 0 条评论