RocketMQ 基础教程
首页 死磕 Java 优质系列 Java 技术总览 Java 面试宝典 关于我

RocketMQ 基础教程-应用篇-事务消息

转
 2024-01-16  阅读(181)
©版权
原文作者：Java 充电社 原文地址： http://www.itsoku.com/course/21/370

1、问题引入

这里的一个需求场景是：工行用户A向建行用户B转账1万元。

我们可以使用同步消息来处理该需求场景：

202401162114110271.png

  1. 工行系统发送一个给B增款1万元的同步消息M给Broker
  2. 消息被Broker成功接收后，向工行系统发送成功ACK
  3. 工行系统收到成功ACK后从用户A中扣款1万元
  4. 建行系统从Broker中获取到消息M
  5. 建行系统消费消息M，即向用户B中增加1万元

这其中是有问题的：若第3步中的扣款操作失败，但消息已经成功发送到了Broker。对于MQ来说，只要消息写入成功，那么这个消息就可以被消费。此时建行系统中用户B增加了1万元。出现了数据不一致问题。

2、解决思路

解决思路是，让第1、2、3步具有原子性，要么全部成功，要么全部失败。即消息发送成功后，必须要保证扣款成功。如果扣款失败，则回滚发送成功的消息。而该思路即使用事务消息。这里要使用分布式事务解决方案。

202401162114117452.png

使用事务消息来处理该需求场景：

  1. 事务管理器TM向事务协调器TC发起指令，开启全局事务

  2. 工行系统发一个给B增款1万元的事务消息M给TC

  3. TC会向Broker发送半事务消息prepareHalf，将消息M预提交到Broker。此时的建行系统是看不到Broker中的消息M的

  4. Broker会将预提交执行结果Report给TC。

  5. 如果预提交失败，则TC会向TM上报预提交失败的响应，全局事务结束；如果预提交成功，TC会调用工行系统的回调操作，去完成工行用户A的预扣款1万元的操作

  6. 工行系统会向TC发送预扣款执行结果，即本地事务的执行状态

  7. TC收到预扣款执行结果后，会将结果上报给TM

    预扣款执行结果存在三种可能性：

        // 描述本地事务执行状态
    public enum LocalTransactionState {
       COMMIT_MESSAGE, // 本地事务执行成功
       ROLLBACK_MESSAGE, // 本地事务执行失败
       UNKNOW, // 不确定，表示需要进行回查以确定本地事务的执行结果
    }

  8. TM会根据上报结果向TC发出不同的确认指令

    • 若预扣款成功（本地事务状态为COMMIT_MESSAGE），则TM向TC发送Global Commit指令
    • 若预扣款失败（本地事务状态为ROLLBACK_MESSAGE），则TM向TC发送Global Rollback指令
    • 若现未知状态（本地事务状态为UNKNOW），则会触发工行系统的本地事务状态回查操作。回查操作会将回查结果，即COMMIT_MESSAGE或ROLLBACK_MESSAGE Report给TC。TC将结果上报给TM，TM会再向TC发送最终确认指令Global Commit或Global Rollback

  9. TC在接收到指令后会向Broker与工行系统发出确认指令

    • TC接收的若是Global Commit指令，则向Broker与工行系统发送Branch Commit指令。此时Broker中的消息M才可被建行系统看到；此时的工行用户A中的扣款操作才真正被确认
    • TC接收到的若是Global Rollback指令，则向Broker与工行系统发送Branch Rollback指令。此时Broker中的消息M将被撤销；工行用户A中的扣款操作将被回滚

    以上方案就是为了确保 消息投递与 扣款操作 能够在一个事务中，要成功都成功，有一个失败，则全部回滚。

    以上方案并不是一个典型的XA模式。因为XA模式中的分支事务是异步的，而事务消息方案中的消息预提交与预扣款操作间是同步的。

3、基础

3.1、分布式事务

对于分布式事务，通俗地说就是，一次操作由若干分支操作组成，这些分支操作分属不同应用，分布在不同服务器上。分布式事务需要保证这些分支操作要么全部成功，要么全部失败。分布式事务与普通事务一样，就是为了保证操作结果的一致性。

3.2、事务消息

RocketMQ提供了类似X/Open XA的分布式事务功能，通过事务消息能达到分布式事务的最终一致。XA是一种分布式事务解决方案，一种分布式事务处理模式。

3.3、半事务消息

暂不能投递的消息，发送方已经成功地将消息发送到了Broker，但是Broker未收到最终确认指令，此时该消息被标记成“暂不能投递”状态，即不能被消费者看到。处于该种状态下的消息即半事务消息。

3.4、本地事务状态

Producer回调操作执行的结果为本地事务状态，其会发送给TC，而TC会再发送给TM。TM会根据TC发送来的本地事务状态来决定全局事务确认指令。

    // 描述本地事务执行状态
    public enum LocalTransactionState {
        COMMIT_MESSAGE, // 本地事务执行成功
        ROLLBACK_MESSAGE, // 本地事务执行失败
        UNKNOW, // 不确定，表示需要进行回查以确定本地事务的执行结果
    }

3.5、消息回查

202401162114125063.png

消息回查，即重新查询本地事务的执行状态。本例就是重新到DB中查看预扣款操作是否执行成功。

注意，消息回查不是重新执行回调操作。回调操作是进行预扣款操作，而消息回查则是查看预扣款操作执行的结果。

引发消息回查的原因最常见的有两个：

1)回调操作返回UNKNWON

2)TC没有接收到TM的最终全局事务确认指令

3.5、RocketMQ中的消息回查设置

关于消息回查，有三个常见的属性设置。它们都在broker加载的配置文件中设置，例如：

  • transactionTimeout=20，指定TM在20秒内应将最终确认状态发送给TC，否则引发消息回查。默认为60秒
  • transactionCheckMax=5，指定最多回查5次，超过后将丢弃消息并记录错误日志。默认15次。
  • transactionCheckInterval=10，指定设置的多次消息回查的时间间隔为10秒。默认为60秒

4、XA模式三剑客

4.1、XA协议

XA（Unix Transaction）是一种分布式事务解决方案，一种分布式事务处理模式，是基于XA协议的。XA协议由Tuxedo（Transaction for Unix has been Extended for Distributed Operation，分布式操作扩展之后的Unix事务系统）首先提出的，并交给X/Open组织，作为资源管理器与事务管理器的接口标准。

XA模式中有三个重要组件：TC、TM、RM。

4.2、TC

Transaction Coordinator，事务协调者。维护全局和分支事务的状态，驱动全局事务提交或回滚。

RocketMQ中Broker充当着TC。

4.3、TM

Transaction Manager，事务管理器。定义全局事务的范围：开始全局事务、提交或回滚全局事务。它实际是全局事务的发起者。

RocketMQ中事务消息的Producer充当着TM。

4.4、RM

Resource Manager，资源管理器。管理分支事务处理的资源，与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态，并驱动分支事务提交或回滚。

RocketMQ中事务消息的Producer及Broker均是RM。

5、XA模式架构

202401162114132404.png

XA模式是一个典型的2PC，其执行原理如下：

  1. TM向TC发起指令，开启一个全局事务。

  2. 根据业务要求，各个RM会逐个向TC注册分支事务，然后TC会逐个向RM发出预执行指令。

  3. 各个RM在接收到指令后会在进行本地事务预执行。

  4. RM将预执行结果Report给TC。当然，这个结果可能是成功，也可能是失败。

  5. TC在接收到各个RM的Report后会将汇总结果上报给TM，根据汇总结果TM会向TC发出确认指令。

    • 若所有结果都是成功响应，则向TC发送Global Commit指令。
    • 只要有结果是失败响应，则向TC发送Global Rollback指令。

  6. TC在接收到指令后再次向RM发送确认指令。

    事务消息方案并不是一个典型的XA模式。因为XA模式中的分支事务是异步的，而事务消息方案中的消息预提交与预扣款操作间是同步的。

6、注意

  • 事务消息不支持延时消息
  • 对于事务消息要做好幂等性检查，因为事务消息可能不止一次被消费（因为存在回滚后再提交的情况）

7、代码举例

7.1、定义工行事务监听器

    import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
    import org.apache.rocketmq.client.producer.LocalTransactionState;
    import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionListener;
    import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
    import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
    
    public class ICBCTransactionListener implements TransactionListener {
    
        // 回调操作方法
        // 消息预提交成功就会触发该方法的执行，用于完成本地事务
        @Override
        public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
            System.out.println("预提交消息成功：" + msg);
            // 假设接收到TAGA的消息就表示扣款操作成功，TAGB的消息表示扣款失败，
            // TAGC表示扣款结果不清楚，需要执行消息回查
            if (StringUtils.equals("TAGA", msg.getTags())) {
                return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
            } else if (StringUtils.equals("TAGB", msg.getTags())) {
                return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
            } else if (StringUtils.equals("TAGC", msg.getTags())) {
                return LocalTransactionState.UNKNOW;
            }
            return LocalTransactionState.UNKNOW;
        }
    
        // 消息回查方法
        // 引发消息回查的原因最常见的有两个：
        // 1)回调操作返回UNKNWON
        // 2)TC没有接收到TM的最终全局事务确认指令
        @Override
        public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
            System.out.println("执行消息回查" + msg.getTags());
            return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
        }
    
    }

7.2、定义事物消息生产者

    import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
    import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionMQProducer;
    import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
    import java.util.concurrent.*;
    
    public class TransactionProducer {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("tpg");
            producer.setNamesrvAddr("192.168.216.128:9876");
            /**
             * 定义一个线程池
             * @param corePoolSize 线程池中核心线程数量
             * @param maximumPoolSize 线程池中最多线程数
             * @param keepAliveTime 这是一个时间，当线程池中线程数量大于核心线程数量是多余空闲线程的存活时长
             * @param unit 时间单位
             * @param workQueue 临时存放任务的队列，其参数就是队列的长度
             * @param threadFactory 线程工厂
             */
            ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(
                    2,
                    5,
                    100,
                    TimeUnit.SECONDS,
                    new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2000),
                    new ThreadFactory() {
                        @Override
                        public Thread newThread(Runnable r) {
                            Thread thread = new Thread(r);
                            thread.setName("client-transaction-msg-check-thread");
                            return thread;
                        }
                    });
            // 为生产者指定一个线程池
            producer.setExecutorService(executorService);
            // 为生产者添加事务监听器
            producer.setTransactionListener(new ICBCTransactionListener());
            producer.start();
            String[] tags = {"TAGA", "TAGB", "TAGC"};
            for (int i = 0; i < 3; i++) {
                byte[] body = ("Hi," + i).getBytes();
                Message msg = new Message("TTopic", tags[i], body);
                // 发送事务消息
                // 第二个参数用于指定在执行本地事务时要使用的业务参数
                SendResult sendResult = producer.sendMessageInTransaction(msg, null);
                System.out.println("发送结果为：" + sendResult.getSendStatus());
            }
        }
    }

7.3、定义消费者

直接使用普通消息的SomeConsumer作为消费者即可

    import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
    import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyContext;
    import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus;
    import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;
    import org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException;
    import org.apache.rocketmq.common.consumer.ConsumeFromWhere;
    import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
    
    import java.util.List;
    
    public class SomeConsumer {
        public static void main(String[] args) throws MQClientException {
            // 定义一个pull消费者
            // DefaultLitePullConsumer consumer = new        DefaultLitePullConsumer("cg");
            // 定义一个push消费者
            DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("cg");
            // 指定nameServer
            consumer.setNamesrvAddr("rocketmqOS:9876");
            // 指定从第一条消息开始消费
            consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET
            );
            // 指定消费topic与tag
            consumer.subscribe("TTopic", "*");
            // 指定采用“广播模式”进行消费，默认为“集群模式”
            // consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);
            // 注册消息监听器
            consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
                // 一旦broker中有了其订阅的消息就会触发该方法的执行，其返回值为当前consumer消费的状态
                @Override
                public ConsumeConcurrentlyStatus
                consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
                    // 逐条消费消息
                    for (MessageExt msg : msgs) {
                        System.out.println(msg);
                    }
                    //返回消费状态：消费成功
                    return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
                }
            });
            // 开启消费者消费
            consumer.start();
            System.out.println("Consumer Started");
        }
    }
阅读全文
文章标签： RocketMQ
  • 点赞