多库多事务降低数据不一致概率

由 58沈剑 创建, 最后一次修改 2017-05-06

一、案例缘起

我们经常使用事务来保证数据库层面数据的ACID特性。

举个栗子,用户下了一个订单,需要修改余额表,订单表,流水表,于是会有类似的伪代码:

start transaction;
         CURDtable t_account;  any Exception rollback;
         CURDtable t_order;       any Exceptionrollback;
         CURDtable t_flow;         any Exceptionrollback;

commit;

如果对余额表,订单表,流水表的SQL操作全部成功,则全部提交,如果任何一个出现问题,则全部回滚,以保证数据的一致性。


互联网的业务特点,数据量较大,并发量较大,经常使用拆库的方式提升系统的性能。如果进行了拆库,余额、订单、流水可能分布在不同的数据库上,甚至不同的数据库实例上,此时就不能用事务来保证数据的一致性了。这种情况下如何保证数据的一致性,是今天要讨论的话题。

二、补偿事务

补偿事务是一种在业务端实施业务逆向操作事务,来保证业务数据一致性的方式。

举个栗子,修改余额表事务为

int Do_AccountT(uid, money){
start transaction;
         //余额改变money这么多
         CURDtable t_account with money;       anyException rollback return NO;
commit;
return YES;
}

那么补偿事务可以是:
int Compensate_AccountT(uid, money){
         //做一个money的反向操作
         returnDo_AccountT(uid, -1*money){
}

同理,订单表操作为

Do_OrderT,新增一个订单

Compensate_OrderT,删除一个订单


要保重余额与订单的一致性,可能要写这样的代码:
// 执行第一个事务
int flag = Do_AccountT();
if(flag=YES){
         //第一个事务成功,则执行第二个事务
         flag= Do_OrderT();
         if(flag=YES){
                  // 第二个事务成功,则成功
                   returnYES;
  }
  else{
         // 第二个事务失败,执行第一个事务的补偿事务
         Compensate_AccountT();
  }
}

该方案的不足是:

(1)不同的业务要写不同的补偿事务,不具备通用性

(2)没有考虑补偿事务的失败

(3)如果业务流程很复杂,if/else会嵌套非常多层


例如,如果上面的例子加上流水表的修改,加上Do_FlowT和Compensate_FlowT,可能会变成一个这样的if/else:
// 执行第一个事务
int flag = Do_AccountT();
if(flag=YES){
         //第一个事务成功,则执行第二个事务
         flag= Do_OrderT();
         if(flag=YES){
                  // 第二个事务成功,则执行第三个事务
                   flag= Do_FlowT();
                   if(flag=YES){
                            //第三个事务成功,则成功
                            returnYES;
            }
            else{
                   // 第三个事务失败,则执行第二、第一个事务的补偿事务
                    flag =Compensate_OrderT();
                    if … else … // 补偿事务执行失败?
                      flag= Compensate_AccountT();
                       if … else … // 补偿事务执行失败?
            }
   }
   else{
          // 第二个事务失败,执行第一个事务的补偿事务
          Compensate_AccountT();
          if … else … // 补偿事务执行失败?
   }
}

三、事务拆分分析与后置提交优化

单库是用这样一个大事务保证一致性:

start transaction;
         CURDtable t_account;  any Exception rollback;
         CURDtable t_order;       any Exceptionrollback;
         CURDtable t_flow;         any Exceptionrollback;

commit;

拆分成了多个库,大事务会变成三个小事务:

start transaction1;
         //第一个库事务执行
         CURDtable t_account;  any Exception rollback;
         …
// 第一个库事务提交
commit1;
start transaction2;
         //第二个库事务执行
         CURDtable t_order;       any Exceptionrollback;
         …
// 第二个库事务提交
commit2;
start transaction3;
         //第三个库事务执行
         CURDtable t_flow;         any Exceptionrollback;
         …
// 第三个库事务提交
commit3;

一个事务,分成执行与提交两个阶段,执行的时间其实是很长的,而commit的执行其实是很快的,于是整个执行过程的时间轴如下:
3个事务顺序执行时间轴

第一个事务执行200ms,提交1ms;

第二个事务执行120ms,提交1ms;

第三个事务执行80ms,提交1ms;

那在什么时候系统出现问题,会出现不一致呢?

回答第一个事务成功提交之后,最后一个事务成功提交之前,如果出现问题(例如服务器重启,数据库异常等),都可能导致数据不一致。

3个事务执行出现异常
如果改变事务执行与提交的时序,变成事务先执行,最后一起提交,情况会变成什么样呢:
3个事务执行一起提交

第一个事务执行200ms;

第二个事务执行120ms;

第三个事务执行80ms;

第一个事务执行1ms;

第二个事务执行1ms;

第三个事务执行1ms;


那在什么时候系统出现问题,会出现不一致呢?

问题的答案与之前相同:第一个事务成功提交之后,最后一个事务成功提交之前,如果出现问题(例如服务器重启,数据库异常等),都可能导致数据不一致。

3个事务执行出现异常2

这个变化的意义是什么呢?

方案一总执行时间是303ms,最后202ms内出现异常都可能导致不一致;

方案二总执行时间也是303ms,但最后2ms内出现异常才会导致不一致;

虽然没有彻底解决数据的一致性问题,但不一致出现的概率大大降低了!


事务提交后置降低了数据不一致的出现概率,会带来什么副作用呢?

回答:事务提交时会释放数据库的连接,第一种方案,第一个库事务提交,数据库连接就释放了,后置事务提交的方案,所有库的连接,要等到所有事务执行完才释放。这就意味着,数据库连接占用的时间增长了,系统整体的吞吐量降低了


四、总结

trx1.exec();
trx1.commit();
trx2.exec();
trx2.commit();
trx3.exec();
trx3.commit();
优化为:
trx1.exec();
trx2.exec();
trx3.exec();
trx1.commit();
trx2.commit();

trx3.commit();

这个小小的改动(改动成本极低),不能彻底解决多库分布式事务数据一致性问题,但能大大降低数据不一致的概率,带来的副作用是数据库连接占用时间会增长,吞吐量会降低。对于一致性与吞吐量的折衷,还需要业务架构师谨慎权衡折衷。


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