保证最终一致性模式

2019-01-22 本文已影响14人 Real_man

在分布式系统中，一个功能被拆分成多个具有单一功能的子模块，一个流程就会有多个服务模块组合实现，数据可能会出现不一致的问题，但是有时候我们不需要实时的保持一致，只要我们能保证最终一致性即可。

下面介绍几个常见的保证最终一致性的模式：

任何服务都提供一个查询接口，用来向外部输出操作执行的状态。调用方根据查询接口得知服务执行状态，根据不同状态做不同的处理操作。

每一个操作都需要有唯一的请求流水号，也可以提供批量查询接口。

比如：支付宝的资金冻结接口与资金操作查询接口。支付接口(可能会出现支付成功与支付失败)与支付状态查询接口。

异步确保模式是补偿模式的一个典型案例，经常应用到使用放对响应时间要求不太高的场景中，有时候执行方无法立刻返回结果，先告知业务方等待，在执行成功的时候再异步通知业务方执行成功，不过业务方在调用的时候需要指定回调的URL，如果回调失败，记录失败状态，等定时任务再次进行回调，直到成功为止。

关键：操作入库，定时任务捞取未完成任务进行补偿。

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系统再没有达到一致之前，系统的状态可能是不一致的，需要补偿操作来达到最终的一致性目的，但是如何发现需要补偿的操作呢？

在操作主流程中的系统间执行校对操作，可以在事后异步的批量校对操作的状态，如果出现不一致的操作则进行补偿。定期校对的一个关键是分布式系统中需要有一个自始至终唯一的ID。

生成方式的话有很多项目可以做到。参考生成全局唯一 ID 的 3 个思路

定期校对模式多应用于金额系统中，金融系统由于涉及资金安全，需要保证准确性，所以需要多重的唯一性保证机制。包括商户对账，现金对账，财务对账等。

在系统对一致性没有那么及时，那么强的要求情况下，我们可以使用上面的方式来保证最终一致性，有时候我们可能会引入MQ来进行完全的解耦。