在微服务中保证数据一致性
在单个进程中，数据库一般提供了数据一致性的保证。但如果数据分布到了不同的服务中，数据为单个服务所私有。问题会更为复杂。
提现示例
比如用户需要提现，简化流程如下： 1. 提现服务收到用户请求提现1元 2. 提现服务插入一条本地数据，记录提现请求 3. 提现服务向money服务发起数据请求，对该用户扣款一元
代码如下：
# 预先插入数据
withdraw_log = WithDrawLog()
withdraw_log.Uid = uid
withdraw_log.Money = str(money)
withdraw_log.FlowNo = flow_no
withdraw_log.Aliname = username
withdraw_log.Aliaccount = useraccount
withdraw_log.Type = withdraw_type
wid = await withdraw_log.save()
ret = await request_api('money_svc', uid, str(money))
if ret['err'] != 0:
return Exception('账户没有足够的余额'), 1然而因为网络延时，request_api并不能总是成功。此时，提现服务记录了提现，而用户没有扣款。数据将产生不一致。
解决数据不一致
目前市面上有很多分布式事务框架，可以维护分布式事务的acid。但是我们这个小应用，引入这样的框架就太重量了。 要保持数据一致，首先要有以下几个保证： 1. api必须有幂等性（说白了，同样数据调用一次api和调用N次没什么影响） 2. 服务内部的实现保证acid。否则可靠性就无从谈起。 3. 对异常设计补偿是一种较为简单的方式
改造money_svc
money_svc不具有幂等性，对它进行改造最简单的方式是，加一个唯一时间戳(flow_no)。每次调用都进行检查，如果库中有这个flow_no，则拒绝这次请求。
# request_api('money_svc',flow_no, uid, str(money))
# money_svc实现
ret = await db.select('money_flow', flow_no=args.flow_no)
if ret:
return Exception("这笔交易已存在"), 1
...设计补偿
- 提现服务在用户申请提现时，生成一个流水号，这个流水号贯穿整个业务。并且，设置一个中间状态
predo。 - 当业务完成，将该笔提现的状态设置为最终状态
done - 补偿服务定时取出状态为
predo的订单，对它们之前的流水号进行重试。由于money_svc有幂等性，重试并不会造成副作用。
withdraw服务
flow_no = get_rnd_flow_no()
withdraw_log = WithDrawLog()
withdraw_log.Uid = uid
withdraw_log.Money = str(money)
withdraw_log.FlowNo = flow_no
withdraw_log.Aliname = username
withdraw_log.Aliaccount = useraccount
withdraw_log.Type = withdraw_type
withdraw_log.FlowNo = flow_no
withdraw_log.Status = 'predo'
wid = await withdraw_log.save()
ret = await request_api('money_svc',flow_no, uid, str(money))
if ret['err'] != 0:
return Exception('账户没有足够的余额'), 1
withdraw_log.Status = 'done'
await withdraw_log.update()补偿服务
while 1:
withdraw_log = await db.select('withdraw', Status='predo')
flow_no = withdraw_log.FlowNo
# 大胆放心的重试
ret = await request_api('money_svc',flow_no, uid, str(money))
withdraw_log.Status = 'done'
await withdraw_log.update()抽象
如果业务过于复杂，则需要考虑对其进行抽象。大概流程： 1. 业务调用 服务1， 服务2， 服务3，并注册事件监控 2. 事件监控发现 服务1，服务3 成功，服务2失败 3. 对业务调用补偿服务，补偿的方式可以是撤销服务1，服务3，也可以是对服务2进行重试。
其实很简单，目前异常大大下降。就酱。
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原始发表：2018-03-17 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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