​分布式事务的四种解决方案​

本文详细解析了分布式事务中的2PC、TCC和本地消息表解决方案,讨论了它们的优缺点,以及如何根据业务场景选择。

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简述

分布式事务指事务的操作位于不同的节点上,需要保证事务的 AICD 特性。

例如在下单场景下,库存和订单如果不在同一个节点上,就涉及分布式事务。

解决方案

在分布式系统中,要实现分布式事务,无外乎那几种解决方案。

一、两阶段提交(2PC)

两阶段提交(Two-phase Commit,2PC),通过引入协调者(Coordinator)来协调参与者的行为,并最终决定这些参与者是否要真正执行事务。

1. 运行过程

1.1 准备阶段

协调者询问参与者事务是否执行成功,参与者发回事务执行结果。

1.2 提交阶段

如果事务在每个参与者上都执行成功,事务协调者发送通知让参与者提交事务;否则,协调者发送通知让参与者回滚事务。

需要注意的是,在准备阶段,参与者执行了事务,但是还未提交。只有在提交阶段接收到协调者发来的通知后,才进行提交或者回滚。

2. 存在的问题

2.1 同步阻塞 所有事务参与者在等待其它参与者响应的时候都处于同步阻塞状态,无法进行其它操作。

2.2 单点问题 协调者在 2PC 中起到非常大的作用,发生故障将会造成很大影响。特别是在阶段二发生故障,所有参与者会一直等待状态,无法完成其它操作。

2.3 数据不一致 在阶段二,如果协调者只发送了部分 Commit 消息,此时网络发生异常,那么只有部分参与者接收到 Commit 消息,也就是说只有部分参与者提交了事务,使得系统数据不一致。

2.4 太过保守 任意一个节点失败就会导致整个事务失败,没有完善的容错机制。

二、补偿事务(TCC)

TCC 其实就是采用的补偿机制,其核心思想是:针对每个操作,都要注册一个与其对应的确认和补偿(撤销)操作。它分为三个阶段:

  • Try 阶段主要是对业务系统做检测及资源预留

  • Confirm 阶段主要是对业务系统做确认提交,Try阶段执行成功并开始执行 Confirm阶段时,默认 Confirm阶段是不会出错的。即:只要Try成功,Confirm一定成功。

  • Cancel 阶段主要是在业务执行错误,需要回滚的状态下执行的业务取消,预留资源释放。

举个例子,假入 Bob 要向 Smith 转账,思路大概是: 我们有一个本地方法,里面依次调用

  1. 首先在 Try 阶段,要先调用远程接口把 Smith 和 Bob 的钱给冻结起来。
  2. 在 Confirm 阶段,执行远程调用的转账的操作,转账成功进行解冻。
  3. 如果第2步执行成功,那么转账成功,如果第二步执行失败,则调用远程冻结接口对应的解冻方法 (Cancel)。

优点: 跟2PC比起来,实现以及流程相对简单了一些,但数据的一致性比2PC也要差一些

缺点: 缺点还是比较明显的,在2,3步中都有可能失败。TCC属于应用层的一种补偿方式,所以需要程序员在实现的时候多写很多补偿的代码,在一些场景中,一些业务流程可能用TCC不太好定义及处理。

三、本地消息表(异步确保)

本地消息表与业务数据表处于同一个数据库中,这样就能利用本地事务来保证在对这两个表的操作满足事务特性,并且使用了消息队列来保证最终一致性。

  1. 在分布式事务操作的一方完成写业务数据的操作之后向本地消息表发送一个消息,本地事务能保证这个消息一定会被写入本地消息表中。
  2. 之后将本地消息表中的消息转发到 Kafka 等消息队列中,如果转发成功则将消息从本地消息表中删除,否则继续重新转发。
  3. 在分布式事务操作的另一方从消息队列中读取一个消息,并执行消息中的操作。

优点: 一种非常经典的实现,避免了分布式事务,实现了最终一致性。

缺点: 消息表会耦合到业务系统中,如果没有封装好的解决方案,会有很多杂活需要处理。

四、MQ 事务消息

有一些第三方的MQ是支持事务消息的,比如RocketMQ,他们支持事务消息的方式也是类似于采用的二阶段提交,但是市面上一些主流的MQ都是不支持事务消息的,比如 RabbitMQ 和 Kafka 都不支持。

以阿里的 RocketMQ 中间件为例,其思路大致为:

第一阶段Prepared消息,会拿到消息的地址。 第二阶段执行本地事务,第三阶段通过第一阶段拿到的地址去访问消息,并修改状态。

也就是说在业务方法内要想消息队列提交两次请求,一次发送消息和一次确认消息。如果确认消息发送失败了RocketMQ会定期扫描消息集群中的事务消息,这时候发现了Prepared消息,它会向消息发送者确认,所以生产方需要实现一个check接口,RocketMQ会根据发送端设置的策略来决定是回滚还是继续发送确认消息。这样就保证了消息发送与本地事务同时成功或同时失败。

优点: 实现了最终一致性,不需要依赖本地数据库事务。

缺点: 实现难度大,主流MQ不支持,RocketMQ事务消息部分代码也未开源。

总结

通过本文我们总结并对比了几种分布式分解方案的优缺点,分布式事务本身是一个技术难题,是没有一种完美的方案应对所有场景的,具体还是要根据业务场景去抉择吧。阿里RocketMQ去实现的分布式事务,现在也有除了很多分布式事务的协调器,比如LCN等,大家可以多去尝试。

<think>好的,我需要帮助用户解决在医疗软件中设计和实现ESB与微服务相结合的混合架构的问题。首先,我需要理解ESB(企业服务总线)和微服务架构各自的特点,以及它们在医疗软件中的应用场景。 根据引用[2],微服务之间的交互需要定义契约,确保生产者和调用者遵守,这可能涉及到服务发现、API网关等模式。而引用[3]提到ESB的优势在于集成现有系统,提高敏捷性,但可能在微服务架构中显得过于中心化。引用[4]指出微服务的优点包括独立部署、松耦合和技术多样性,但如何与ESB结合需要进一步思考。 用户的问题是结合ESB和微服务,设计一个混合架构,适用于医疗软件。医疗软件通常涉及多个系统,如电子健康记录(EHR)、影像系统、实验室系统等,这些系统可能新旧不一,需要ESB进行集成。同时,微服务可以处理高并发、模块化需求高的部分,如预约挂号、药品管理等。 首先,可能需要确定哪些部分适合用ESB,哪些适合微服务。例如,旧有的系统通过ESB集成,而新开发的功能采用微服务。然后,考虑两者如何协同工作,比如通过API网关将微服务暴露给ESB,或者ESB作为服务编排的中心。 还需要考虑医疗行业的合规性,如HIPAA等数据隐私法规,确保通信加密、身份认证和审计日志。同时,高可用性和容错性也是关键,医疗系统不能容忍长时间宕机。 可能的设计步骤包括:1. 划分服务边界,确定哪些为微服务,哪些通过ESB集成;2. 设计服务通信机制,如REST、消息队列;3. 实施API网关和ESB的协同;4. 确保安全合规;5. 部署和监控方案。 需要验证各部分如何交互,例如ESB处理旧系统的消息转换,微服务处理业务逻辑,API网关路由外部请求。同时,数据一致性可能需要Saga模式或事件驱动架构来解决。 可能遇到的问题包括ESB与微服务的性能瓶颈,需要评估ESB是否足够轻量,或者是否采用现代ESB如MuleSoft。此外,服务发现、配置管理、持续集成/持续部署(CI/CD)流程也需要整合到架构中。 最后,需要参考现有的医疗软件案例,是否有成功实施混合架构的经验,以及如何平衡灵活性和复杂性。可能需要分阶段实施,先集成核心系统,再逐步迁移到微服务。</think>### 在医疗软件中设计ESB与微服务混合架构的方案 #### 1. **架构分层设计** - **ESB层**:负责整合医疗软件中的遗留系统(如医院HIS、LIS、PACS等),提供统一的消息转换、协议适配和服务编排功能。例如,将HL7协议转换为RESTful API供微服务调用[^3]。 - **微服务层**:将高并发、高内聚的业务模块(如在线挂号、电子处方、药品库存管理)拆分为独立微服务,每个服务拥有专属数据库(如MySQL、MongoDB)[^4]。 - **API网关层**:作为微服务对外的统一入口,处理身份认证(如OAuth2)、流量控制(如熔断、限流)和请求路由,并与ESB协同完成跨系统调用[^2]。 #### 2. **关键集成模式** - **服务契约定义**:通过OpenAPI规范定义微服务的接口,ESB基于WSDL或JSON Schema定义遗留系统接口,确保双方交互的兼容性。 - **异步通信**:使用消息队列(如RabbitMQ、Kafka)处理耗时操作(如医学影像传输),ESB负责消息格式转换,微服务通过事件驱动模式消费数据。 - **数据一致性**:采用Saga模式管理分布式事务,例如患者挂号成功后,ESB触发HIS系统更新,微服务同步更新排班余量[^4]。 #### 3. **医疗合规性保障** - **数据安全**:通信层采用TLS加密,敏感数据(如患者病历)存储时使用AES-256加密,并通过ESB实现字段级脱敏[^3]。 - **审计追踪**:在ESB和API网关中记录完整的服务调用日志,保留操作时间、用户身份和修改内容,满足HIPAA等法规要求。 - **容灾设计**:微服务部署至少3个实例,ESB采用双活集群,数据库使用主从复制+异地备份,确保系统可用性≥99.99%。 #### 4. **技术栈示例** ```plaintext ESB组件:MuleSoft Anypoint Platform(支持HL7/FHIR医疗协议) 微服务框架:Spring Boot + Kubernetes 通信协议:REST/HTTP2(微服务间)、MQTT(物联网设备接入) 监控工具:Prometheus + Grafana(实时追踪服务健康状态) ``` #### 5. **实施步骤** 1. **现状分析**:梳理现有系统接口(约20%通过ESB集成)和业务痛点(如挂号系统高峰期响应延迟>2秒)。 2. **渐进式改造**:优先将预约模块重构为微服务,通过ESB对接HIS系统,逐步迁移其他模块。 3. **性能验证**:使用JMeter模拟5000并发用户,确保混合架构下核心API响应时间<500ms。 ---
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