如何保持使用事务注解和RocketMQ时的数据一致性

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2024年03月19日 09:02 · 阅读数 2

当在一个使用 @Transactional 注解的Java方法中结合使用RocketMQ发送消息时，若该方法发生异常导致事务回滚，确保消息消费者也能相应地进行回滚是一项挑战。这主要是因为消息队列（如RocketMQ）和数据库事务管理通常是分离的，因此需要一种机制来确保两者的一致性。下面是一些实现这一目标的方法：

1. 本地事务消息（Local Transaction Message）:

本地事务消息是RocketMQ提供的一种机制，用于处理分布式事务的问题。在这种模式下，消息的发送分为两个步骤：首先发送一个半消息（half message），这个消息不会立即投递给消费者；然后执行本地事务（比如数据库操作）。根据本地事务的执行结果，决定是提交（commit）还是回滚（rollback）这个消息。如果本地事务成功，消息会被提交并发送给消费者；如果失败，消息会被回滚，消费者不会接收到这个消息。

下面是一个使用Spring Boot和RocketMQ实现本地事务消息的例子：

1. 添加依赖

首先，在你的Spring Boot项目的pom.xml中添加RocketMQ的依赖：

<dependencies>
    <!-- RocketMQ -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
        <artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>2.1.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

2. 配置RocketMQ

在application.properties或application.yml文件中添加RocketMQ的配置：

rocketmq.name-server=你的RocketMQ服务器地址
rocketmq.producer.group=你的生产者组名

3. 实现本地事务

@Service
public class TransactionalService {

    @Autowired
    private RocketMQTemplate rocketMQTemplate;

    // 这个方法用于执行实际的业务逻辑
    @Transactional
    public void performBusinessLogic(String msg) {
        // 执行本地事务（比如数据库操作）
        // ...

        // 如果本地事务执行失败，可以抛出异常
    }

    // 这个方法用于发送事务消息并触发本地事务执行
    public void executeTransactionalMessage(String msg) {
        rocketMQTemplate.sendMessageInTransaction("test-topic", MessageBuilder.withPayload(msg).build(), null);
    }

    // 事务监听器
    private class TransactionListenerImpl implements TransactionListener {
        @Override
        public LocalTransactionState executeLocalTransaction(org.springframework.messaging.Message msg, Object arg) {
            try {
                performBusinessLogic(msg.getPayload().toString());
                return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
            } catch (Exception e) {
                return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
            }
        }

        @Override
        public LocalTransactionState checkLocalTransaction(org.springframework.messaging.Message msg) {
            // 检查本地事务状态
            // ...
            return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
        }
    }
}

配置类的更新

接着，更新配置类，确保TransactionListenerImpl被正确注册到RocketMQTemplate中。

@Configuration
public class MQConfig {

    @Bean
    public TransactionListener transactionListener(TransactionalService transactionalService) {
        return transactionalService.new TransactionListenerImpl();
    }

    @Bean
    public RocketMQTemplate rocketMQTemplate(RocketMQTemplate template, TransactionListener transactionListener) {
        // 设置事务监听器
        template.setTransactionListener(transactionListener);
        return template;
    }
}

2. 分布式事务（Distributed Transaction）:

分布式事务是在微服务或分布式系统中常见的问题，其中Seata是一个流行的解决方案。Seata通过创建一个全局事务ID（Global Transaction ID, XID）来协调和维护多个服务之间的数据一致性。在一个分布式事务中，如果任何一个参与者失败，整个事务将回滚，确保所有变更要么全部应用，要么全部不应用。

在Spring Boot应用中使用Seata来管理分布式事务通常涉及以下步骤：

1. 添加依赖

首先，需要在Spring Boot项目的pom.xml文件中添加Seata和数据库相关的依赖：

<dependencies>
    <!-- Seata -->
    <dependency>
        <groupId>io.seata</groupId>
        <artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>1.4.2</version>
    </dependency>
    
    <!-- 数据库驱动，以MySQL为例 -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>8.0.22</version>
    </dependency>

    <!-- 其他依赖... -->
</dependencies>

2. 配置Seata

在application.properties中配置Seata和数据源：

seata.enabled=true
seata.application-id=你的应用名
seata.tx-service-group=my_tx_group
seata.service.vgroup-mapping.my_tx_group=default
seata.registry.type=file

spring.datasource.url=jdbc:mysql://数据库地址:端口/数据库名
spring.datasource.username=数据库用户名
spring.datasource.password=数据库密码

注解解释补充：

seata.enabled=true：启用了Seata的集成。当设置为true时，应用会尝试使用Seata来管理分布式事务。

seata.application-id=你的应用名：这里指定了应用的唯一标识符，通常是你的应用或服务的名称。在Seata的上下文中，它用于区分事务管理中涉及的不同应用或服务。

seata.tx-service-group=my_tx_group：这是事务服务组的名称。在Seata中，事务服务组是一种将服务分组以便于事务协调和管理的方式。不同的微服务实例可以共享同一个事务服务组，从而可以参与到同一个全局事务中。

seata.service.vgroup-mapping.my_tx_group=default：这行配置将事务服务组映射到Seata服务器上的特定事务组。这里my_tx_group是上一步中定义的事务服务组名称，而default通常是Seata服务端的一个事务组名称。这种映射允许Seata客户端知道应该与哪个Seata服务器上的哪个事务组通信。

seata.registry.type=file：这指定了Seata的注册中心类型。Seata支持多种类型的注册中心（例如Eureka, Nacos, Zookeeper等），这里使用的是本地文件类型。这意味着Seata将使用本地文件来存储和管理服务注册和发现所需的数据。这种配置通常用于测试环境或是在不需要复杂服务发现机制的简单场景中。

3. 使用`@GlobalTransactional`注解

在你的Spring Boot服务中，使用@GlobalTransactional注解来标记需要在分布式事务中执行的方法。例如：

import io.seata.spring.annotation.GlobalTransactional;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class MyService {

    @Autowired
    private OtherService otherService;

    @GlobalTransactional
    public void executeDistributedTransaction() {
        // 执行本地数据库操作
        // ...

        // 调用其他服务
        otherService.callOtherService();
    }
}

3. 最终一致性（Eventual Consistency）:

最终一致性（Eventual Consistency）是一种在分布式系统中常用的数据一致性模型。与立即一致性不同，最终一致性允许系统在一段时间内处于不一致状态，但保证在一定时间后达到一致状态。这种模型适用于对实时一致性要求不高的场景。

1. 引入Spring Retry

首先，为了实现重试机制，我们可以使用Spring Retry。在pom.xml文件中添加Spring Retry的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.retry</groupId>
    <artifactId>spring-retry</artifactId>
    <version>1.3.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>

2. 更新服务类

更新PaymentService类，引入重试机制：

import org.springframework.retry.annotation.Retryable;
import org.springframework.retry.annotation.Backoff;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class PaymentService {

    @Retryable(value = {PaymentProcessingException.class}, maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 5000))
    public boolean processPayment() {
        // 模拟支付处理逻辑
        if (/* 支付失败条件 */) {
            throw new PaymentProcessingException("Payment failed");
        }
        return true; // 支付成功
    }
}

@Retryable注解

value = {PaymentProcessingException.class}
- 这个参数指定了触发重试的异常类型。在这个例子中，只有当PaymentProcessingException异常被抛出时，才会触发重试机制。
- 可以指定一个或多个异常类型。如果指定多个类型，那么当方法抛出这些类型中的任何一个异常时，都会触发重试。
maxAttempts = 3
- 这个参数定义了最大的重试次数。在这个例子中，最大重试次数为3。
- 这意味着如果初始方法调用失败，它将尝试再执行最多3次（总共最多执行4次：1次初始调用 + 3次重试）。
- 如果在所有这些尝试之后方法仍然失败，则会抛出最后一次重试时捕获的异常。
backoff = @Backoff(delay = 5000)
- backoff参数用于定义重试操作的延迟策略。
- @Backoff注解中的delay属性表示两次重试之间的等待时间（以毫秒为单位）。在这个例子中，每次重试之间将有5000毫秒（即5秒）的延迟。
- 这个延迟有助于给外部系统或服务一些恢复时间，特别是在遇到暂时性问题时（例如暂时的网络中断或服务过载）。

3. 引入补偿逻辑

更新BusinessProcess类，加入补偿逻辑和异常处理：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.retry.annotation.Recover;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

@Component
public class BusinessProcess {

    @Autowired
    private OrderService orderService;

    @Autowired
    private PaymentService paymentService;

    @Transactional
    public void executeBusinessProcess() {
        orderService.createOrder(); // 创建订单

        try {
            boolean paymentSuccess = paymentService.processPayment(); // 处理支付
            if (!paymentSuccess) {
                throw new PaymentProcessingException("Payment failed");
            }
        } catch (PaymentProcessingException e) {
            compensateOrder();
        }
    }

    // 当重试耗尽后执行补偿逻辑
    @Recover
    public void compensateOrder(PaymentProcessingException e) {
        // 取消订单
        orderService.cancelOrder();
        // 记录失败日志或通知相关人员
    }
}

4. 自定义异常类

创建PaymentProcessingException异常类：

public class PaymentProcessingException extends RuntimeException {
    public PaymentProcessingException(String message) {
        super(message);
    }
}

5. 补偿策略的考量

在补偿逻辑中，除了取消订单外，还可以进行其他操作，例如发送通知、记录日志、更新系统状态等。补偿策略应根据具体业务需求和可能的失败场景定制。

4. 可靠消息最终一致性（Reliable Message Final Consistency）:

可靠消息最终一致性（Reliable Message Final Consistency）是一种确保分布式系统中数据一致性的模式。它通过结合使用本地消息存储和定时任务来保证消息的可靠传输。基本思路是先将消息保存在本地数据库中，然后执行业务逻辑。业务逻辑执行成功后，更新消息状态。定时任务定期扫描数据库中的消息，将未发送或未确认的消息重新发送。

在Spring Boot应用中实现这种模式，通常需要以下几个步骤：

1. 添加依赖

在Spring Boot项目的pom.xml文件中添加数据库和Spring Boot Starter的依赖：

<dependencies>
    <!-- Spring Boot Starter Web -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Spring Boot Starter Data JPA -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    </dependency>

    <!-- 数据库驱动，比如MySQL -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    </dependency>

    <!-- 其他依赖... -->
</dependencies>

2. 消息实体类

创建一个消息实体类来存储消息信息：

import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.GeneratedValue;
import javax.persistence.GenerationType;
import javax.persistence.Id;

@Entity
public class Message {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    private String content; // 消息内容
    private String status; // 消息状态，例如：未发送、已发送、已确认

    // 省略getter和setter方法
}

3. 消息仓库接口

创建一个消息仓库接口来操作消息实体：

import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;

public interface MessageRepository extends JpaRepository<Message, Long> {

    // 这里可以添加查询未发送消息的方法
}

4. 业务逻辑

实现业务逻辑，包括保存消息到数据库和更新消息状态：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

@Service
public class BusinessService {

    @Autowired
    private MessageRepository messageRepository;

    @Transactional
    public void executeBusinessLogic() {
        // 创建并保存消息
        Message message = new Message();
        message.setContent("消息内容");
        message.setStatus("未发送");
        messageRepository.save(message);

        // 执行业务逻辑
        // ...

        // 更新消息状态
        message.setStatus("已发送");
        messageRepository.save(message);
    }
}

5. 定时任务

创建一个定时任务来检查并发送未发送的消息：

import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class MessageSender {

    @Autowired
    private MessageRepository messageRepository;

    @Scheduled(fixedDelay = 10000) // 每10秒执行一次
    public void sendMessage() {
        // 查询未发送的消息
        List<Message> messages = messageRepository.findByStatus("未发送");

        // 发送消息
        for (Message message : messages) {
            // 发送消息逻辑
            // ...

            // 更新消息状态为已发送
            message.setStatus("已发送");
            messageRepository.save(message);
        }
    }
}

5. 双向补偿机制（Bidirectional Compensation Mechanism）:

双向补偿机制（Bidirectional Compensation Mechanism）是一种在分布式系统中处理事务失败的策略。它不仅涉及到数据库事务的回滚，还包括向消息队列（如RabbitMQ, Kafka, RocketMQ等）发送补偿消息。这些补偿消息由消费者接收并处理，以回滚或修正因原始消息导致的操作。

1. 添加依赖

首先，在Spring Boot项目的pom.xml文件中添加RocketMQ的依赖：

<dependencies>
    <!-- RocketMQ Spring Boot Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
        <artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>2.1.0</version> <!-- 使用适合你项目的版本 -->
    </dependency>

    <!-- 其他依赖... -->
</dependencies>

2. 配置RocketMQ

在application.properties中配置RocketMQ：

rocketmq.name-server=你的RocketMQ名称服务地址
rocketmq.producer.group=你的生产者组名

3. 消息生产者

创建一个消息生产者来发送业务消息和补偿消息：

import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class MessageProducer {

    @Autowired
    private RocketMQTemplate rocketMQTemplate;

    public void sendBusinessMessage(String message, String topic) {
        rocketMQTemplate.convertAndSend(topic, message);
    }

    public void sendCompensationMessage(String message, String topic) {
        rocketMQTemplate.convertAndSend(topic, message);
    }
}

4. 业务逻辑处理

实现业务逻辑，并在失败时发送补偿消息：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

@Service
public class BusinessService {

    @Autowired
    private MessageProducer messageProducer;

    @Transactional
    public void executeBusinessLogic(String message) {
        try {
            // 执行业务逻辑，例如数据库操作
            // ...

            // 业务逻辑成功，发送业务消息
            messageProducer.sendBusinessMessage(message, "businessTopic");
        } catch (Exception e) {
            // 业务逻辑失败，发送补偿消息
            messageProducer.sendCompensationMessage(message, "compensationTopic");
            // 可能还需要进行其他错误处理或重新抛出异常
        }
    }
}

5. 消息消费者

创建消息消费者来处理业务消息和补偿消息：

import org.apache.rocketmq.spring.annotation.ConsumeMode;
import org.apache.rocketmq.spring.annotation.RocketMQMessageListener;
import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQListener;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
@RocketMQMessageListener(topic = "businessTopic", consumerGroup = "yourConsumerGroup", consumeMode = ConsumeMode.ORDERLY)
public class BusinessMessageConsumer implements RocketMQListener<String> {

    @Override
    public void onMessage(String message) {
        // 处理业务消息
        // ...
    }
}

@Service
@RocketMQMessageListener(topic = "compensationTopic", consumerGroup = "yourCompensationConsumerGroup", consumeMode = ConsumeMode.ORDERLY)
public class CompensationMessageConsumer implements RocketMQListener<String> {

    @Override
    public void onMessage(String message) {
        // 处理补偿消息，回滚之前的操作
        // ...
    }
}

6.总结

每种方法都有其优势和局限性，选择合适的策略取决于你的具体需求和系统的复杂性。在实现这些方案时，也需要考虑消息的幂等性、重试机制和错误处理策略，以确保系统的健壮性和一致性。

如何保持使用事务注解和RocketMQ时的数据一致性

1. 本地事务消息（Local Transaction Message）:

1. 添加依赖

2. 配置RocketMQ

3. 实现本地事务

配置类的更新

2. 分布式事务（Distributed Transaction）:

1. 添加依赖

2. 配置Seata

3. 使用@GlobalTransactional注解

3. 最终一致性（Eventual Consistency）:

1. 引入Spring Retry

2. 更新服务类

3. 引入补偿逻辑

4. 自定义异常类

5. 补偿策略的考量

4. 可靠消息最终一致性（Reliable Message Final Consistency）:

1. 添加依赖

2. 消息实体类

3. 消息仓库接口

4. 业务逻辑

5. 定时任务

5. 双向补偿机制（Bidirectional Compensation Mechanism）:

1. 添加依赖

2. 配置RocketMQ

3. 消息生产者

4. 业务逻辑处理

5. 消息消费者

6.总结

3. 使用`@GlobalTransactional`注解