目前的應用系統，不管是企業級應用還是互聯網應用，最終數據的一致性是每個應用系統都要面臨的問題，隨著分布式的逐漸普及，數據一致性更加艱難，但是也很難有銀彈的解決方案，也並不是引入特定的中間件或者特定的開源框架能夠解決的，更多的還是看業務場景，根據場景來給出解決方案。根據筆者最近幾年的了解，總結了幾個點，更多的應用系統在編碼的時候，更加關註數據的一致性，這樣系統才是健壯的。

基礎理論相關

說起事務，目前的幾個理論，ACID事務特性，CAP分布式理論，以及BASE等，ACID在數據庫事務中體現，CAP和BASE則是分布式事務的理論，結合業務系統，例如訂單管理，例如倉儲管理等，可以借鑒這些理論，從而解決問題。

• ACID 特性

• A（原子性）事務的原子操作單元，對數據的修改，要麽全部執行，要麽全部不執行；

• C（一致性）在事務開始和完成時，數據必須保持一致狀態，相關的數據規則必須應用於事務的修改，以保證數據的完整性，事務結束時，所有的內部數據結構必須正確；

• I（隔離性）保證事務不受外部並發操作的獨立環境執行；

• D（持久性）事務完成之後，對於數據的修改是永久的，即使系統出現故障也能夠保持；

• CAP

• C（一致性）一致性是指數據的原子性，在經典的數據庫中通過事務來保障，事務完成時，無論成功或回滾，數據都會處於一致的狀態，在分布式環境下，一致性是指多個節點數據是否一致；

• A（可用性）服務一直保持可用的狀態，當用戶發出一個請求，服務能在一定的時間內返回結果；

• P（分區容忍性）在分布式應用中，可能因為一些分布式的原因導致系統無法運轉，好的分區容忍性，使應用雖然是一個分布式系統，但是好像一個可以正常運轉的整體

• BASE

• BA: Basic Availability 基本業務可用性；

• S: Soft state 柔性狀態；

• E: Eventual consistency 最終一致性；

最終一致性的幾種做法

單數據庫情況下的事務

如果應用系統是單一的數據庫，那麽這個很好保證，利用數據庫的事務特性來滿足事務的一致性，這時候的一致性是強一致性的。對於java應用系統來講，很少直接通過事務的start和commit以及rollback來硬編碼，大多通過spring的事務模板或者聲明式事務來保證。

基於事務型消息隊列的最終一致性

借助消息隊列，在處理業務邏輯的地方，發送消息，業務邏輯處理成功後，提交消息，確保消息是發送成功的，之後消息隊列投遞來進行處理，如果成功，則結束，如果沒有成功，則重試，直到成功，不過僅僅適用業務邏輯中，第一階段成功，第二階段必須成功的場景。對應上圖中的C流程。

基於消息隊列+定時補償機制的最終一致性

前面部分和上面基於事務型消息的隊列，不同的是，第二階段重試的地方，不再是消息中間件自身的重試邏輯了，而是單獨的補償任務機制。其實在大多數的邏輯中，第二階段失敗的概率比較小，所以單獨獨立補償任務表出來，可以更加清晰，能夠比較明確的直到當前多少任務是失敗的。對應上圖的E流程。

業務系統業務邏輯的commit/rollback機制

這一點說的話確實不難，commit和rollback是數據庫事務中的比較典型的概念，但是在系統分布式情況下，需要業務代碼中實現這種，成功了commit，失敗了rollback。

業務應用系統的冪等性控制

為啥要做冪等呢？ 原因很簡單，在系統調用沒有達到期望的結果後，會重試。那重試就會面臨問題，重試之後不能給業務邏輯帶來影響，例如創建訂單，第一次調用超時了，但是調用的系統不知道超時了是成功了還是失敗了，然後他就重試，但是實際上第一次調用訂單創建是成功了的，這時候重試了，顯然不能再創建訂單了。

• 查詢

查詢的API，可以說是天然的冪等性，因為你查詢一次和查詢兩次，對於系統來講，沒有任何數據的變更，所以，查詢一次和查詢多次一樣的。

• MVCC方案

多版本並發控制，update with condition，更新帶條件，這也是在系統設計的時候，合理的選擇樂觀鎖，通過version或者其他條件，來做樂觀鎖，這樣保證更新及時在並發的情況下，也不會有太大的問題。例如update table_xxx set name=#name#,version=version+1 where version=#version# ,或者是 update table_xxx set quality=quality-#subQuality# where quality-#subQuality# >= 0 。

• 單獨的去重表

如果涉及到的去重的地方特別多，例如ERP系統中有各種各樣的業務單據，每一種業務單據都需要去重，這時候，可以單獨搞一張去重表，在插入數據的時候，插入去重表，利用數據庫的唯一索引特性，保證唯一的邏輯。

• 分布式鎖

還是拿插入數據的例子，如果是分布是系統，構建唯一索引比較困難，例如唯一性的字段沒法確定，這時候可以引入分布式鎖，通過第三方的系統，在業務系統插入數據或者更新數據，獲取分布式鎖，然後做操作，之後釋放鎖，這樣其實是把多線程並發的鎖的思路，引入多多個系統，也就是分布式系統中得解決思路。

• 刪除數據

刪除數據，僅僅第一次刪除是真正的操作數據，第二次甚至第三次刪除，直接返回成功，這樣保證了冪等。

• 插入數據的唯一索引

插入數據的唯一性，可以通過業務主鍵來進行約束，例如一個特定的業務場景，三個字段肯定確定唯一性，那麽，可以在數據庫表添加唯一索引來進行標示。

• API層面的冪等

這裏有一個場景，API層面的冪等，例如提交數據，如何控制重復提交，這裏可以在提交數據的form表單或者客戶端軟件，增加一個唯一標示，然後服務端，根據這個UUID來進行去重，這樣就能比較好的做到API層面的唯一標示。

• 狀態機冪等

在設計單據相關的業務，或者是任務相關的業務，肯定會涉及到狀態機，就是業務單據上面有個狀態，狀態在不同的情況下會發生變更，一般情況下存在有限狀態機，這時候，如果狀態機已經處於下一個狀態，這時候來了一個上一個狀態的變更，理論上是不能夠變更的，這樣的話，保證了有限狀態機的冪等。

異步回調機制的引入

A應用調用B，在同步調用的返回結果中，B返回成功給到A，一般情況下，這時候就結束了，其實在99.99%的情況是沒問題的，但是有時候為了確保100%，記住最起碼在系統設計中100%，這時候B系統再回調A一下，告訴A，你調用我的邏輯，確實成功了。其實這個邏輯，非常類似TCP協議中的三次握手。上圖中的B流程。

類似double check機制的確認機制

還是上圖中異步回調的過程，A在同步調用B，B返回成功了。這次調用結束了，但是A為了確保，在過一段時間，這個時間可以是幾秒，也可以是每天定時處理，再調用B一次，查詢一下之前的那次調用是否成功。例如A調用B更新訂單狀態，這時候成功了，延遲幾秒後，A查詢B，確認一下狀態是否是自己剛剛期望的。上圖中的D流程。

總結

上面的幾點總結，更多的在業務系統中體現，在超復雜的系統中，數據的一致性，不是說簡單的引入啥中間件能夠解決的，更多的是根據業務場景，來靈活應對。

本站部分文章源於互聯網，本著傳播知識、有益學習和研究的目的進行的轉載，為網友免費提供。如有著作權人或出版方提出異議，本站將立即刪除。如果您對文章轉載有任何疑問請告之我們，以便我們及時糾正。

PS：推薦一個微信公眾號: askHarries 或者qq群：474807195，裏面會分享一些資深架構師錄制的視頻錄像：有Spring，MyBatis，Netty源碼分析，高並發、高性能、分布式、微服務架構的原理，JVM性能優化這些成為架構師必備的知識體系。還能領取免費的學習資源，目前受益良多

分布式系統最終一致性