在分布式微服務架構應用中如何實現最終一致性？
在分布式系統中，實現強一致性并不容易。即使2PC、3PC階段提交，也無法保證絕對的強一致性。
我們也不能因為極小的不一致性概率，導致系統整體性能低下，或者擴展性受到影響，并且架構也變得極其復雜。因此，在2PC/3PC提交缺乏大規模應用的情況下，最終一致性是一個較好的方案，在業界得到了大量使用。
一、重試機制
如下圖所示，Service Consumer 同時調用 Service A 和 Service B，如果Service A 調用成功，Service B 調用識別，為了保證最終一致性，最簡單的辦法是重試。
重試的時候，要注意設置Service Consumer 的超時時間， 避免長時間等待或卡死，耗盡資源。
Consumer 重試時，需要注意如下幾個方面：
- 超時時間；
- 重試的次數；
- 重試的間隔時間；
- 重試間隔時間的衰減度；
具體實現細節，可以參考《 基于Spring-tryer 優雅的重試方案》。
二、本地記錄日志
通過本地記錄日志，然后收集到分布式監控系統或者其他后端系統中，啟動一個定期檢查的工具。根據實際情況，可以選擇人工處理。
日志格式：TranID-A-B-Detail
- TransID為事務ID，可以生成一個隨機序列號；
- Detail 為數據的詳細內容；
- 如果調用A成功，則記錄 A success；
- 如果調用B失敗，或者出現故障，沒有記錄等等，也就是日志中沒有B success，則重新調用B；
- 可以定期檢測，并處理日志。
收集識別日志的設計圖，如下所示。
三、可靠消息模式
考慮到實際業務場景中發生故障的概率概率比較低，可以考慮如下方案。
Service Consumer 在調用 Service B 失敗，先進行重試。如果重試一定的次數仍然失敗，則直接發送消息Message Queue，轉換為異步處理。
可以采用分布式能力比較強的MQ，如Kafka、RocketMQ等開源分布式消息系統，進行異步處理。
- Service B 可以專門集成一個錯誤處理的組件，不斷從MQ 收集補償消息。
- 或者獨立一個錯誤處理的組件，獨立處理MQ 的補償消息，包括其他Service 組件的異常。
這種方案也有丟失消息的風險，就是Service Consumer 的消息還沒有發出來就掛了，這是小概率事件。
還有一種方案-可靠消息模式，如下圖所示。Service Consumer 發送一條消息給Message Queue Broker，如RocketMQ、Kafka等等。由Service A和Service B 消費消息。
MQ 可以采用分布式MQ，并且可以持久化，這樣通過MQ 保證消息不丟失，認為MQ 是可靠的。
可靠消息模式的優點：
- 提升了吞吐量；
- 在一些場景下，降低了響應時間；
存在問題：
- 存在不一致的時間窗口（業務數據進入了MQ，但是沒有進入DB，導致一些場景讀不到業務數據）；
- 增加了架構的復雜度；
- 消費者（Service A/B）需要保證冪等性；
針對上述不一致的時間窗口問題，可以進一步優化。
- 將業務分為：核心業務和從屬業務
- 核心業務服務 - 直接調用；
- 從屬業務服務 - 從MQ 消費消息；
直接調用訂單服務（核心服務），將業務訂單數據落地DB；同時，發送向MQ 發送消息。
考慮到在向MQ 發送消息之前，Service Consumer（創建訂單）可以會掛掉，也就是說調用訂單服務和發送Message 必須在一個事務中，因為處理分布式事務比較麻煩，且影響性能。
因此，創建了另外一張表：事件表，和訂單表在同一個數據庫中，可以添加事務保護，把分布式事務變成單數據庫事務。
整個流程如下：
（1）創建訂單 - 持久化業務訂單數據，并在事件表中插入一條事件記錄。注意，這里在一個事務中完成，可以保證一致性。如果失敗了，無須關心業務服務的回退，如果成功則繼續。
（2）發送消息 - 發送訂單消息到消息隊列。
- 如果發送消息失敗，則進行重試，如果重試成功之前，掛掉了，則由補償服務去重新發送消息（小概率事件）。
- 補償服務會不斷地輪詢事件表，找出異常的事件進行補償消息發送，如果成功則忽略。
- 如果發送消息成功，或者補償服務發送消息成功，則可以考慮刪除事件表中的事件信息記錄（邏輯刪除）。
（3）消費消息 - 其他從屬業務服務，則可以消費MQ中的訂單消息，進行自身業務邏輯的處理。
上述設計方案中，有3點需要說明一下：
（1）直接調用訂單服務（核心業務），是為了讓業務訂單數據盡快落地，避免不一致的時間窗口問題，保證寫后讀一致性。
（2）創建訂單業務直接發送消息給MQ，是為了增加實時性，只有異常的情況，才使用補償服務。如果對實時性要求不高，也可以考慮去掉Message 直接發送的邏輯。
（3）額外引入一張事件表，是為了將分布式事務變成單數據庫事務，在一定程度上，也增加了數據庫的壓力。
