二阶段消息

概述

本文提出的二阶段消息，可以完美替代现有的事务消息或本地消息表架构。无论从复杂度、便利性、性能，还是代码量，新架构都完胜现有架构方案，是这个领域的革命性架构。

下面我们以跨行转账作为例子，给大家详解这种新架构。业务场景介绍如下：

我们需要跨行从A转给B 30元，我们先进行可能失败的转出操作TransOut，即进行A扣减30元。如果A因余额不足扣减失败，那么转账直接失败，返回错误；如果扣减成功，那么进行下一步转入操作，因为转入操作没有余额不足的问题，可以假定转入操作一定会成功。

HTTP 接入

二阶段消息完成上述任务的核心代码如下所示：

msg := dtmcli.NewMsg(DtmServer, gid).
    Add(busi.Busi+"/TransIn", &TransReq{Amount: 30})
err := msg.DoAndSubmitDB(busi.Busi+"/QueryPreparedB", db, func(tx *sql.Tx) error {
    return busi.SagaAdjustBalance(tx, busi.TransOutUID, -req.Amount, "SUCCESS")
})

gRPC

gRPC 的接入和 HTTP 基本一样，这里不再赘述，有需要的读者，可以参考dtm-labs/dtm-examples中的例子

这部分代码中

首先生成一个DTM的msg全局事务，传递dtm的服务器地址和全局事务id
给msg添加一个分支业务逻辑，这里的业务逻辑为余额转入操作TransIn，然后带上这个服务需要传递的数据，金额30元
然后调用msg的DoAndSubmitDB，这个函数保证业务成功执行和msg全局事务提交，要么同时成功，要么同时失败
1. 第一个参数为回查URL，详细含义稍后说
2. 第二个参数为sql.DB，是业务访问的数据库对象
3. 第三个参数是业务函数，我们这个例子中的业务是给A扣减30元余额

成功流程

DoAndSubmitDB是如何保证业务成功执行与msg提交的原子性的呢？请看如下的时序图：

一般情况下，时序图中的5个步骤会正常完成，整个业务按照预期进行，全局事务完成。这里面有个新的内容需要解释一下，就是msg的提交是按照两个阶段发起的，第一阶段调用Prepare，第二阶段调用Commit，DTM收到Prepare调用后，不会调用分支事务，而是等待后续的Submit。只有收到了Submit，开始分支调用，最终完成全局事务。

提交后宕机流程

在分布式系统中，各类的宕机和网络异常都是需要考虑的，下面我们来看看可能发生的问题：

首先我们要达到的最重要目标是业务成功执行和msg事务是原子操作，因此首先看如果在业务完成提交后，发送Submit消息前出现了宕机故障会怎么样，新架构如何保证原子性？

我们来看看这种情况下的时序图：

如果在本地事务提交之后，在发送Submit前，出现了进程Crash或者机器宕机会怎么样？这个时候DTM会在一定超时时间之后，取出只Prepare但未Submit的msg事务，调用msg事务指定的回查服务。

您的回查服务逻辑，不需要手动编写，只需要按照如下代码进行调用即可：

    app.GET(BusiAPI+"/QueryPreparedB", dtmutil.WrapHandler2(func(c *gin.Context) interface{} {
        return MustBarrierFromGin(c).QueryPrepared(dbGet())
    }))

这个回查函数，会到表里面查询，本地事务是否提交了：

已提交： 返回成功，dtm进行下一步子事务调用
已回滚： 返回失败，dtm终止全局事务，不再进行子事务调用
进行中： 这个回查会等待最终结果，然后按照前面的已提交/已回滚的情况处理
未开始： 这个回查会插入数据，保证本地事务最终失败

提交前宕机流程

我们来看看本地事务被回滚的时序图：

如果在dtm收到Prepare调用后，AP在事务提交前，遇见故障宕机，那么数据库会检测到AP的连接断开，自动回滚本地事务。

后续dtm轮询取出已经超时的，只Prepare但没有Submit的全局事务，进行回查。回查服务发现本地事务已回滚，返回结果给dtm。dtm收到已回滚的结果后，将全局事务标记为失败，并结束该全局事务。

易用性

采用新架构处理一致性问题，仅需要：

定义好本地业务逻辑，指定下一步处理的服务即可
定义QueryPrepared处理服务，复制粘贴例子代码即可。

然后我们看看其他方案情况

二阶段消息 vs 本地消息表

上述的问题也可以采用本地消息表方案（方案详情参考分布式事务最经典的七种解决方案），来保证数据的最终一致性。如果采用本地消息表，需要的工作包括：

在本地事务中执行本地业务逻辑，将消息插入消息表并最后提交
编写轮询任务，将本地消息表的消息，发给消息队列
消费消息，并将消息发给相应的处理服务

两者对比，二阶段消息有以下优点：

无需学习或维护任何消息队列
不需要处理轮询任务
不需要消费消息

二阶段消息 vs 事务消息

上述的问题也可以采用RocketMQ的事务消息方案（方案详情参考分布式事务最经典的七种解决方案），来保证数据的最终一致性。如果采用事务消息，需要的工作包括：

发送半消息，开启本地事务，提交本地事务，发送commit消息到RocketMQ
消费超时的半消息，对于收到的超时半消息，查询本地数据库，然后进行Commit/Rollback
消费已提交的消息，并将消息发送给处理服务

两者对比，二阶段消息有以下优点：

无需学习或维护任何消息队列
本地事务与发送消息之间的复杂操作需要手动处理，一不小心，可能出现bug。而二阶段消息则是全自动处理
不需要消费消息

二阶段消息在二阶段提交方面，与RocketMQ的事务消息相似，是受到RocketMQ的事务消息启发后提出的新架构。二阶段消息的命名，不再复用RocketMQ的事务消息，主要是因为二阶段消息在架构上有很大的改变，而另一方面，在分布式事务的上下文中，使用”事务消息“这个名字，容易带来理解上的混淆。

回查原理剖析

前面的时序图中，以及接口中都出现了回查服务，在二阶段消息中，是复制粘贴代码自动处理的，而RocketMQ的事务消息，则是手动处理的。那么自动处理的原理是什么？

要进行回查，首先要在业务数据库实例中，建立一张独立的表，里面保存全局事务id。在处理业务事务时，会把gid写入到这张表。

当我们用gid回查时，如果能够在表中查到gid，那么说明本地事务已提交，这样就可以返回dtm，告知本地事务已提交。

当我们用gid回查时，没有在表中查到gid，那么说明本地事务未提交，此时可能的结果是两个，一是事务还在进行中，二是事务已回滚。我查了许多关于RocketMQ的资料，未找到有效的解决方案。搜到所有解决方案是，如果未查到结果，那么什么都不做，等待下一次回查，如果2分钟或者更久的回查，一直都是查不到的，那么认为本地事务已回滚。

上述这种方案有很大的问题：

两分钟还查不到gid，并不能认为本地事务已回滚，极端情况下，可能发生数据库故障（例如进程或磁盘卡住了），持续时间超过2分钟，最后数据又提交了，那么这个时候，数据就不是最终一致了，就需要人工介入处理了
如果一个本地事务，已经回滚了，但是回查操作，还会在两分钟之内，按照10s左右的时间间隔，不断的进行轮询，会给服务器造成不必要的压力

而dtm的二阶段消息方案，则彻底解决了这部分的问题。dtm的二阶段消息工作过程如下：

在处理本地事务时，会将gid插入到dtm_barrier.barrier表中，同时带上插入原因为committed。该表有一个唯一索引，主要字段为gid。
当进行回查时，二阶段消息的操作不是直接查gid是否存在，而是再insert ignore一条带有相同gid的数据，同时带上插入原因为rollbacked。此时如果表中如果已有gid的记录，那么新的插入操作就会被ignore，否则数据会被插入。
然后再用gid查询表中的记录，如果查到记录的reason为committed，那么说明本地事务已提交；如果查到记录的reason为rollbacked，那么说明本地事务已回滚。

那么对比RocketMQ回查时的常见方案，二阶段消息是如何区分出进行中和已回滚呢？其中的技巧在于回查时插入的数据，如果回查时，数据库的事务还在进行中，那么插入操作就会被进行中的事务阻塞，因为插入操作会等待事务中持有的锁。如果插入操作正常返回，那么数据库中的本地事务，必定已结束，必然是已提交或已回滚。

普通消息

二阶段消息不仅可以替换本地消息表方案，也能够替换普通消息方案。如果直接调用Submit，那么就与普通消息方案近似，但是提供了更灵活简单的接口。

假设一个这样的应用场景，界面上有一个参加活动的按钮，如果参加活动，会赠与两本电子书的永久权限。这种情况下，可以再这个按钮的服务端中，类似这样处理：

msg := dtmcli.NewMsg(DtmServer, gid).
    Add(busi.Busi+"/AuthBook", &Req{UID: 1, BookID: 5}).
    Add(busi.Busi+"/AuthBook", &Req{UID: 1, BookID: 6})
err := msg.Submit()

这种方式也提供了异步接口，而不用依赖消息消息队列。在微服务的许多场景中，可以替换原有的异步消息架构。

小结

本文提出的二阶段消息，接口简洁优雅，带来了比本地消息表和 Rocket 事务消息更优雅的架构，可以帮助大家更好的解决无需回滚的这一类数据一致性问题。

二阶消息