详谈式最终一致性

2018-11-29 本文已影响3人小刀爱编程

“什么是分布式系统？这取决于看系统的角度。对于坐在键盘前使用IBM个人电脑的人来说，电脑不是一个分布式的系统。但对于在电脑主板上趴着的虫子来说，这台电脑就是一个分布式系统。” —— Leslie Lamport

引言

分布式一致性问题随处可见，任何一个实体/联接模型，都可能存在分布式一致性问题。如果把单机拆开来看，CPU、内存、I/O设备组成的机箱本身就是一个小型的分布式系统，需要确保对这个系统操作的最终一致性。幸运的是这部分工作已经交给操作系统和数据库软件来帮我们完成。而在大型分布式企业级应用中，分布式最终一致性方案需要根据系统自身特点量身定制，是系统设计的重点。近年来随着沪江业务的快速增长和微服务治理推广，本地ACID事务早已不能满足业务和系统的发展需求。大部分业务流程都需要跨多微服务的调用来协作完成，并且要求系统确保分布式最终一致性。

可以选择分布式事务框架方案，目前主流的分布式事务框架大致可分为3类实现 :

基于XA协议的两阶段提交(2PC)方案
基于支付宝最早提出的TCC(Try、Confirm、Cancel)方案
基于ebay最早提出的消息队列异步确保方案

此外还有较轻的解决方案，业务系统可以根据自身需要，选择通过幂等/重试、状态机、恢复日志、异步校验等技术来确保最终一致性。

重型武器

采用分布式事务框架的方案，最终一致性由分布式事务框架保证，业务程序员对框架细节完全透明。选择这种方案，需要注意几个点。首先，由于分阶段提交协议本身的脆弱性，主流分阶段提交协议如2PC，3PC, TCC都无法完全确保最终一致性，要采用异步校验的手段兜底。其次，分阶段提交协议带来的高延迟，多次协议通信RTT带来的时间损耗。第三，基于消息队列异步确保的分布式事务框架实现，需要考虑消息可靠性和业务侵入问题。分布式事务框架也有巨大的优势，首先，分布式事务被框架封装成切面，业务开发只需关心纯业务。其次，分布式事务的代码开发量大大减少。对一致性和代码质量有极高要求的银行、金融领域，分布式事务框架是最佳选择。

轻型武器

不同于采用分布式事务框架的最终一致性方案，程序员也可以选择通过幂等/重试、状态机、恢复日志、异步校验等技术来确保最终一致性。这种方案不受限于平台和框架，系统较精简灵活，初期业务系统大都基于这种分布式一致性解决方案。不过这种方案对业务开发的要求更高，分布式一致性逻辑要业务程序员代码实现，容易出现bug。

其实，主流的分布式事务框架也是通过这些基本的系统机制如幂等/重试、状态机、恢复日志、异步校验等来确保的最终一致性，对比两种方案，下文主要围绕后一种展开论述，讨论5点使系统达成分布式最终一致性的技术实践。

原则

1、CAP定理

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如下三属性，任何一个联网的共享数据系统最多只能同时满足 2 个 :

一致性(Consistency) : 每次读取都会收到最新的写入或错误
可用性(Availability) : 每个请求都会收到一个不是错误的响应
分区容忍性(Partition tolerance) : 节点之间的网络丢弃（或延迟）了任意数量的消息，系统仍继续运行

由于分区容忍性是可伸缩的最基本要求，放弃分区容忍性等于放弃可伸缩，所以分区容忍性是必选项，大部分的分布式系统都是在C和A之间做选择。需要注意的是，虽然C都叫一致性，但CAP定理中的C和数据库事务ACID中的C是完全不同的两个定义。

2、BASE原则

Basically Available : 基本可用
Soft state : 软状态
Eventual consistency : 最终一致性

BASE原则发展自CAP定理，舍弃了系统的强一致性而选择AP，但每个应用可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。用较通俗的话来描述就是 : “过程宽松，结果严格，你的老板不关心过程，只看结果”。NoSQL数据库Cassandra就是遵循的BASE原则设计。不过也有分布式系统设计不是遵循BASE原则，而是选择CAP中的CP，如HBase。当然，系统对CAP三者的取舍并不是一成不变，可以根据实际需要改变策略。

实践

1、重试

重试机制可以使分布式不一致数据自动恢复，前提是重试接口要提供幂等保证。重试机制是达成分布式最终一致性的重要手段。例如，超时重传是TCP协议保证数据可靠性的一个重要机制，核心思想其实就是重试。在此我向大家推荐一个架构学习交流裙。交流学习裙号：687810532，里面会分享一些资深架构师录制的视频录像

同步重试 : 在上次请求失败或超时，程序再次发起同步调用请求。后端程序不推荐同步重试，其一因为同步等待占用系统线程资源，其二因为重试引起的流量放大，可能导致系统雪崩。
异步重试 : 通过异步系统(消息队列或调度中间件)对失败或超时请求再次发起调用。推荐这种方式的重试，重试的时间间隔可以设置为根据重试次数指数增长，超过重试阈值仍未成功，可以报警通知并由人工订正。

重试也是提高系统可用性的一种有效手段。如果一个服务的可用性为98%(有1个9)，1次重试之后其可用性可达到99.96%(3个9)，2次重试可以达到99.9992%(5个9)。

2、幂等

幂等的数学定义为

用通俗的话来说就是 : 相同的操作执行多次和执行一次产生的效果是一样的。有的操作是天然幂等的，如查询、删除操作。有的操作是人为使其幂等，例如TCP的超时重传操作就是幂等的，无论客户端将一个seq字节传送多少次，服务端窗口只会用一次该字节。幂等实现方式有很多 :

基于记录的悲观锁，MySQL中通过SELECT FOR UPDATE语句实现。这种实现方式要设置AUTOCOMMIT=0，加锁和更新记录在同一个事务中，长时间锁定记录会降低系统的TPS，高并发场景不推荐使用。
基于记录版本号或状态机的乐观锁方案，适用于更新数据场景。例如，用户下单购买一个商品的扣库存操作实现幂等，可以用如下SQL语句实现 : UPDATE stocktable SET stock = stock - 1, version = version + 1 WHERE product_id = 123 and version = 1
基于数据库唯一索引的去重表，适用于插入和更新数据的场景，由数据库惟一索引确保多次插入和更新操作只有一次生效。
基于全局唯一标识token实现，这种方案要注意几点 : 1、这里校验token是否可使用和置token为已使用，是一个CAS原子操作，需要确保在一个原子操作中。 2、如果token存储使用的是Redis，那么验证token的CAS操作可以使用原子自增操作incr，如果Redis值大于1则token不可使用，反之可使用。还有一种实现方式是token生成系统将token预先写入Redis，用删除操作来校验token是否被使用，删除成功代表token未被使用可执行操作。 3、如果token存储使用的是MySQL，根据token分库分表和建惟一索引，同时通过insert语句来判断token是否存在，如果insert失败则token不可使用，反之可使用。

3、状态机

状态机是表示实体的状态根据条件转移的数学模型。通过状态机模型，系统可以判断当前不一致状态，以及如何校正不一致状态到一致状态。这样说可能比较抽象，我们拿发微信群红包的例子来说明。当你点开发红包按钮，输入总金额、红包个数、标题，点击支付成功后。其实根据时间先后红包系统后台至少经历过这样一个状态机 :

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1、当输入总金额、红包个数、标题点击提交，首先后台创建一个初始化状态(INIT)红包
2、接着系统将根据你输入的总金额和个数n将红包拆分成n分，此时红包的状态为拆分成功(SPLITTED)
3、此时红包后台会监听异步支付消息，如果支付成功则将红包置为支付成功(PAID)
4、之后红包系统会通知微信IM系统，发送消息通知群里的用户，此时红包状态为(NOTIFIED)
5.1、群里的用户把红包抢光了，红包状态被系统置为已抢光(RUNOUT)
5.2、还有一种可能，如果群里都是程序员，忙着撸代码，没时间抢红包，一定时间后红包自动退款到支付账号，红包状态便为(REFUND)

这只是一个正常业务流程的红包状态机，异常情况如拆分失败、支付失败、通知失败、退款失败等情况也同理存在一个状态机器。为了方便业务实体状态回滚和校正，状态机要尽量设计精简，转移到下一个状态的边尽可能的只有一条路径(终结状态会例外)，这样在回滚和校正时能够明确前一个状态和后一个状态。举个例子，如果系统发现红包一直处于PAID状态，而并没有流转到NOTIFIED状态，能够判断是通知群用户出现异常，可以根据实际情况重新通知群用户或者将超期红包退款。

4、恢复日志

恢复日志是程序现场的记录，也是业务数据恢复的重要依据。恢复日志log要求全局唯一的requestId来标示请求(实际的业务场景可采用不会重复有含义的业务id)，出现异常，可以根据requestId维度redo和undo业务操作，恢复日志具体可分为三部分 :

requestId请求开始时，记录REQUEST START requestId
本地修改时，记录全部的（requestId，x，originalValue, destValue）四元组，x代表操作对象，修改前x的值为originalValue，本次修改的目的操作值为destValue
requestId结束时，记录REQUEST End requestId

恢复日志是系统从不一致的状态恢复到一致状态的重要数据，丢失恢复日志，意味着不一致可能无法恢复。为什么是可能，因为有时可以通过状态机对不一致的状态进行恢复。

5、异步校验

彻底解决分布式一致性问题，有著名的Paxos算法，通过该算法分布式系统自发达成一致性。而在具体的业务场景，完全不需要系统自发的达成共识，我们只要在业务系统外部加上严格的业务约束，用来仲裁业务系统的状态。通过异步校验，可以发现分布式系统中的异常状态，并通过恢复日志进行脚本批量恢复或者人工处理恢复，根据校验的粒度有 :

根据业务实体id校验，使用消息队列，将需要校验业务id投递给校验系统，进行异步校验。
根据时间维度批量校验，使用异步调度框架，根据时间粒度批量获取进行异步校验。

此外，并不是所有系统都有可靠消息队列和调度服务支撑，业务系统可以增加一个本地业务id校验回执字段，校验系统根据校验步骤回调设置校验回执字段，并对校验未通过的数据进行重校验或者订正。

总结

分布式最终一致性问题，后端程序员在实际开发中经常遇到。在实际系统开发中为了确保最终一致性，往往需要组合多个技术点打出组合拳，因为招数是死的，程序员是活的。总结上面提到的技术点，我们可以通过幂等和重试机制，使得不一致数据能够自动恢复；通过异步校验机制发现业务系统的不一致数据；通过状态机和恢复日志，纠正不一致的业务数据。最后，感谢阅读本文，欢迎留言讨论。在此我向大家推荐一个架构学习交流裙。交流学习裙号：687810532，里面会分享一些资深架构师录制的视频录像

详谈式最终一致性

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