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今天来讲讲事务的使用。
互联网发展到目前,基本上中大型的公司都已经对大型的业务做过系统拆分了,也就是所谓的“微服务化”
就比如说我之前待过的电商公司,整个电商项目可以拆分成很多个子系统,比如会员系统,购物车系统,订单系统等等。这些子系统都是拥有独立的数据库,独立的接入网关。而完成整个电商的购物过程往往都需要这些子系统互相配合,也就是所谓的微服务调用。
那通常拥有独立数据库的各个微服务都存在一个问题:本地事务和分布式事务协调的问题。
简单来说就是:微服务A有本地事务,微服务B有本地事务,一个完整的分布式事务由A和B一起完成,如果A或者B有一方失败,整个分布式事务失败。
当然,我今天来说的不是分布式事务的实现方式,而是更细微的来谈谈如何来更好的协调微服务调用和事务的使用
假设A服务中有一部分数据需要请求B服务来获取,并且这部分数据会作为某项业务的关键依据,最后会在A服务中落库,你会怎么做呢?
我看过很多人写代码都是直接在service层的一个大方法上直接用上spring的@Transactional注解。很明显,这种方式是极度不合理的!
为什么呢?首先,如果代码分层做的好的话,service层中的代码应该不会特别复杂,很多和外部系统的交互会通过类似rpc模块来实现,service只需要调用即可,这样往往会导致程序员在做code review时忽略掉rpc失败的事务处理(代码写多了,很容易只关注局部的代码细节,忽略整体的代码正确性)
举个栗子,A服务在处理业务开始时就开启了一个本地事务,然后做一些业务处理,到某一步的时候需要调用B服务的一个接口,此时事务还是开启状态,未提交。调用B服务,此时有以下几种场景:
- 接口调用失败,此时事务回滚,无影响
- A调B成功,B本地事务执行成功,但是A本地事务执行失败,导致B和A数据不一致
- A调B超时,导致数据库连接长时间不释放,如果接口调用量大,很容易导致数据库挂掉
通常我们应该怎么做呢?据我所知业内大厂一般有两种做法,一种是避免这种同步式的交互方式,意思就是,A服务调用B服务的所有接口都是设计成异步的,后续通过补偿的方式来保证事务的最终一致性,这种方式是应对大调用量接口的一种较好的处理方式,但是有的场景总是需要同步调用,这种时候就需要用到第二种方式:在做代码分层的时候增加一层mannager层,一般就变为了controller层,service层,manager层,dao层。
具体的做法就是,将所有涉及到本地事务的操作统一放在manager层,manager层来管理整个事务,service只负责业务逻辑处理和远程调用,最后将数据传递至manager层做事务处理。
还是上面的例子,A服务的某项业务先做了一部分的业务逻辑处理,在调用B服务接口前不开启事务,而是将需要落库的数据一直传递下去,然后同步调用B的同步接口,此时由于未开启事务,所以哪怕接口超时,影响的也只是业务系统,不会影响数据库(一般数据库是整个服务中最脆弱的)
如果B的接口正常返回,将返回的数据统一做包装,然后处理完逻辑后统一传递给manager层,由manager层开启事务,此时,由于是纯粹的crud操作,速度非常快。
这样做能很好的避免在大事务中同步调用外部接口带来的性能问题,但是缺点也很明显:参数传递过多,代码可读性变差
但是代码可读性这个问题因人而异,通过加注释,合理使用设计模式等等手段都是可以改善的,但是提升系统的性能和规避可能带来的风险相对来说更重要
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