RabbitMQ实现分布式事务

本文探讨了分布式事务的概念,对比了本地事务与分布式事务的区别,重点介绍了RabbitMQ如何通过最终一致性思想解决事务问题,包括消息确认机制、ACK手动应答及补偿机制在订单系统与派单系统异步通讯中的应用。

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介绍

场景:经典案例,以目前流行点外卖的案例,用户下单后,调用订单服务,让后订单服务调用派单系统通知送外卖人员送单,这时候订单系统与派单系统采用MQ异步通讯。

1. 什么是分布式事务:

分布式事务指的是,在分布式系统中本地独立进程服务对其他独立进程服务的调用,并且对其他服务的数据库做操作,这时候要由于服务不在一个进程中,无法使用本地事务,也就无法确保数据的一致性,因此要引申出分布式事务。

独立进程:打个比方我启动了两个Tomcat A和B,A Tomcat和B Tomcat就在不同的进程中。

2. 本地事务与分布式事务的区别:

相同点:都能保证数据的一致性
不同点:本地事务保证数据的强一致性,而分布式事务保证数据的最终一致性(弱一致性)

3. RabbitMQ解决事务的原理(采用最终一致性思想):

需要保证以下三要素:

  1. 确保生产者一定要将数据投递到MQ服务器中(采用MQ消息确认机制)
  2. 确保MQ能够正确消费消息(采用ACK手动应答模式,注意幂等性问题)
  3. 确保第一个事务先执行,有时候派单消费者消费成功后,而订单服务出现了异常导致订单事务回滚,造成订单丢失,此时采用补偿机制,再创建一个补单消费者进行监听(投递订单信息时同时向派单消费者和补单消费者投递消息),如果订单没有创建成功,进行补单

外卖系统中大致流程:
在这里插入图片描述
其实大致思路上面也已经讲得很清楚了,了解到这个思想很重要,代码实现就相对简单多了。

代码实现

待续…

### RabbitMQ 分布式事务实现方法 在分布式系统环境中,确保数据的一致性和可靠性至关重要。RabbitMQ 提供了一种机制来支持分布式事务处理,这有助于保障消息传递过程中的原子性。 #### 使用 Publisher Confirms 实现基本确认功能 Publisher confirms 是一种轻量级的事务模型,在这种模式下,当一条消息被成功发送到指定的交换机之后,会触发一个回调函数通知生产者这条消息已经被接收并路由到了至少一个队列中[^1]。这种方式可以有效减少传统事务带来的性能开销,同时提高了系统的吞吐率。 ```java Channel channel = connection.createChannel(); channel.confirmSelect(); // 开启publisher confirm模式 try { channel.basicPublish(exchangeName, routingKey, message); if (!channel.waitForConfirms()) { System.out.println("Message publish was not confirmed."); } } catch (Exception e) { System.err.println("Error while publishing message"); } ``` #### 配置持久化选项以增强可靠性 为了进一步提高消息传输的安全性,可以在创建队列时设置 `durable` 参数为 true,并且将消息属性标记为 `persistent delivery mode` 。这样即使遇到服务重启等情况也不会丢失未处理的消息[^4]。 ```python import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() # 创建持久化的队列 channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True) # 发送持久化消息 properties = pika.BasicProperties(delivery_mode=2,) # make message persistent channel.basic_publish( exchange='', routing_key='task_queue', body=message, properties=properties ) ``` #### 应用层补偿逻辑设计 尽管 RabbitMQ 自身提供了多种手段来保证消息不丢失,但在某些极端情况下仍然可能出现异常情况导致部分操作失败。此时就需要开发者根据具体业务需求编写相应的补偿措施,比如定期重试未完成的任务或者记录日志以便后续排查问题所在[^2]。 #### 生产端与消费端一致性维护 确保两端都正确声明相同的交换机、队列及其绑定关系非常重要。特别是对于消费者来说,即便生产方已经完成了必要的初始化工作,最好还是再次显式地定义这些组件,以防万一网络分区等原因造成的信息不同步[^5]。
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