微服务架构-利用事件驱动实现最终一致性

• Atomicity：原子性，改变数据状态要么是一起完成，要么一起失败
• Consistency：一致性，数据的状态是完整一致的
• Isolation：隔离线，即使有并发事务，互相之间也不影响
• Durability：持久性， 一旦事务提交，不可撤销
  

CAP定理

• Consistency：一致性
• Availability：可用性
• Partition tolerance：分区容错
  

事件驱动实现最终一致性

例子：

首先，我们来看看正常的服务之间调用：

[size=13.3333px]
代码：

(rollbackFor = Exception.class)public Result placeOrder(OrderQuery query) { Result result =

Result();

RestTemplate restTemplate =

RestTemplate();

HttpHeaders headers =

HttpHeaders(); headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);

HttpEntity entity =

HttpEntity(query, headers);

Result stockResult = restTemplate.postForObject(

,entity,Result.class);

(stockResult.getCode() == Result.ResultConstants.SUCCESS){ Order order =

Order(); BeanUtils.copyProperties(query,order); order.setOrderStatus(1); Integer insertCount = orderMapper.insertSelective(order);

(insertCount == 1){ result.setMsg(

); }

{ result.setMsg(

); } }

{ result.setCode(Result.ResultConstants.FAIL); result.setMsg(

+stockResult.getMsg()); }

result;}

1、订单服务需同步等待库存服务的返回结果，接口结果返回延误。2、订单服务直接依赖于库存服务，只要库存服务崩了，订单服务不能再正常运行。3、订单服务需考虑并发问题，库存最后可能为负。下面开始利用事件驱动实现最终一致性

[size=13.3333px]1、在订单服务新增订单后，订单的状态是“已开启”，然后发布一个Order Created事件到消息队列上

代码：

(rollbackFor = Exception.class)public Result placeOrderByMQ(OrderQuery query) { Result result =

Result();

Order order =

Order(); BeanUtils.copyProperties(query,order); order.setOrderStatus(0); Integer insertCount = orderMapper.insertSelective(order);

(insertCount == 1){

MqOrderMsg mqOrderMsg =

MqOrderMsg(); mqOrderMsg.setId(order.getId()); mqOrderMsg.setGoodCount(query.getGoodCount()); mqOrderMsg.setGoodName(query.getGoodName()); mqOrderMsg.setStockId(query.getStockId()); jmsProducer.sendOrderCreatedMsg(mqOrderMsg);

result.setMsg(

); }

result;}

[size=13.3333px]2、库存服务在监听到消息队列OrderCreated中的消息，将库存表中商品的库存减去下单数量，然后再发送一个Stock Locked事件给消息队列。

代码：

(destination = ORDER_CREATE,containerFactory =

)

(rollbackFor = Exception.class)public void receiveOrderCreatedMsg(Message message, Session session){

{

(message

ActiveMQObjectMessage){ MqStockMsg result =

MqStockMsg(); ActiveMQObjectMessage objectMessage=(ActiveMQObjectMessage)message; MqOrderMsg msg = (MqOrderMsg)objectMessage.getObject(); Integer updateCount = stockMapper.updateNumByStockId(msg.getStockId(),msg.getGoodCount());

(updateCount >= 1){ result.setSuccess(

); result.setOrderId(msg.getId()); }

{ result.setSuccess(

); }

message.acknowledge();

jmsProducer.sendStockLockedMsg(result); } }

(JMSException e) { log.error(

+e.getMessage()); }}

[size=13.3333px]

仔细的朋友可能会看到：message.acknowledge()，即手动确认消息。因为在保证库存服务的逻辑能正常执行后再确认消息已消费，可以保证消息的投递可靠性，万一在库存服务执行时报出异常，我们可以做到重新消费该下单消息。

3、订单服务接收到Stock Locked事件，将订单的状态改为“已确认”

代码：

(destination = STOCK_LOCKED,containerFactory =

)

(rollbackFor = Exception.class)public void receiveStockLockedMsg(Message message, Session session){

{

(message

ActiveMQObjectMessage){ ActiveMQObjectMessage objectMessage=(ActiveMQObjectMessage)message; MqStockMsg msg = (MqStockMsg)objectMessage.getObject();

(msg.isSuccess()){ Order updateOrder =

Order(); updateOrder.setId(msg.getOrderId()); updateOrder.setOrderStatus(1); orderMapper.updateByPrimaryKeySelective(updateOrder); log.info(

+msg.getOrderId()+

); }

{ Order updateOrder =

Order(); updateOrder.setId(msg.getOrderId()); updateOrder.setOrderStatus(2); orderMapper.updateByPrimaryKeySelective(updateOrder);

log.error(

+msg.getOrderId()+

); }

message.acknowledge(); } }

(JMSException e) { log.error(

+e.getMessage()); }}

1、订单服务不再直接依赖于库存服务，而是将下单事件发送到MQ中，让库存监听。2、订单服务能真正的作为一个模块独立运行。3、解决了并发问题，而且MQ的队列处理效率非常的高。

1、用户体验改变了：因为使用事件机制，订单是立即生成的，可是很有可能过一会，系统会提醒你没货了。。这就像是排队抢购一样，排着排着就被通知没货了，不用再排队了。2、数据库可能会存在很对没有完成下单的订单。