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背景

分布式多消息事务问题

在消息队列使用场景中，有时需要同时下发多条消息，但现在的消息队列比如kafka只支持单条消息的事务保证，不能保证多条消息，今天说的这个方案就时kafka内部的一个子项目中基于2PC和延迟更新来实现分布式事务

2PC

2PC俗称两阶段提交，通过将一个操作分为两个阶段：准备阶段和提交阶段来尽可能保证操作的原子执行(实际上不可能，大家有个概念先)

延迟更新

延迟更新其实是一个很常用的技术手段，简单来说，当某个操作条件不满足时，通过一定手段将数据暂存，等条件满足时在进行执行

基于2PC和延迟队列的分布式事务实现

系统架构

实现也蛮简单的， 在原来的业务消息之后再添加一条事务消息(事务消息可以通过类似唯一ID来关联到之前提交的消息)， worker未消费到事物提交的消息，就会一直将消息放在本地延迟存储中，只有当接收到事物提交消息，才会进行业务逻辑处理

业务流程

生产者

1. 逐条发送业务消息组
2. 发送事务提交消息

消费者

1. 消费消息队列，将业务消息存放本地延迟存储
2. 接收提交事务消息，从本地延迟存储获取所有数据，然后从延迟存储中删除该消息

代码实现

核心组件

MemoryQuue: 用于模拟消息队列，接收事件分发事件 Worker: 模拟具体业务服务，接收消息，存入本地延迟更新存储，或者提交事务触发业务回调

Event与EventListener

Event: 用于标识事件，用户将业务数据封装成事件存入到MemoryQueue中 EventListener: 事件回调接口，用于MemoryQueue接收到数据后的回调 事件在发送的时候，需要通过一个前缀来进行事件类型标识，这里有三种TaskPrefix、CommitTaskPrefix、ClearTaskPrefix

const (
// TaskPrefix 任务key前缀
TaskPrefix string = "task-"
// CommitTaskPrefix 提交任务key前缀
CommitTaskPrefix string = "commit-"
// ClearTaskPrefix 清除任务
ClearTaskPrefix string = "clear-"
)

// Event 事件类型
type Event struct {
Key   string
Name  string
Value interface{}
}

// EventListener 用于接收消息回调
type EventListener interface {
onEvent(event *Event)
}

MemoryQueue

MemoryQueue内存消息队列，通过Push接口接收用户数据，通过AddListener来注册EventListener, 同时内部通过poll来从chan event取出数据分发给所有的Listener

// MemoryQueue 内存消息队列
type MemoryQueue struct {
done      chan struct{}
queue     chan Event
listeners []EventListener
wg        sync.WaitGroup
}

// Push 添加数据
func (mq *MemoryQueue) Push(eventType, name string, value interface{}) {
mq.queue <- Event{Key: eventType + name, Name: name, Value: value}
mq.wg.Add(1)
}

// AddListener 添加监听器
func (mq *MemoryQueue) AddListener(listener EventListener) bool {
for _, item := range mq.listeners {
if item == listener {
return false
}
}
mq.listeners = append(mq.listeners, listener)
return true
}

// Notify 分发消息
func (mq *MemoryQueue) Notify(event *Event) {
defer mq.wg.Done()
for _, listener := range mq.listeners {
listener.onEvent(event)
}
}

func (mq *MemoryQueue) poll() {
for {
select {
case <-mq.done:
break
case event := <-mq.queue:
mq.Notify(&event)
}
}
}

// Start 启动内存队列
func (mq *MemoryQueue) Start() {
go mq.poll()
}

// Stop 停止内存队列
func (mq *MemoryQueue) Stop() {
mq.wg.Wait()
close(mq.done)
}

Worker

Worker接收MemoryQueue里面的数据，然后在本地根据不同类型来进行对应事件事件类型处理， 主要是通过事件的前缀来进行对应事件回调函数的选择

// Worker 工作进程
type Worker struct {
name                string
deferredTaskUpdates map[string][]Task
onCommit            ConfigUpdateCallback
}

func (w *Worker) onEvent(event *Event) {
switch {
// 获取任务事件
case strings.Contains(event.Key, TaskPrefix):
w.onTaskEvent(event)
// 清除本地延迟队列里面的任务
case strings.Contains(event.Key, ClearTaskPrefix):
w.onTaskClear(event)
// 获取commit事件
case strings.Contains(event.Key, CommitTaskPrefix):
w.onTaskCommit(event)
}
}

事件处理任务

事件处理任务主要分为：onTaskClear(从本地清楚该数据)、onTaskEvent(数据存储本地延迟存储进行暂存)、onTaskCommit(事务提交)

func (w *Worker) onTaskClear(event *Event) {
task, err := event.Value.(Task)
if !err {
// log
return
}
_, found := w.deferredTaskUpdates[task.Group]
if !found {
return
}
delete(w.deferredTaskUpdates, task.Group)
// 还可以继续停止本地已经启动的任务
}

// onTaskCommit 接收任务提交, 从延迟队列中取出数据然后进行业务逻辑处理
func (w *Worker) onTaskCommit(event *Event) {
// 获取之前本地接收的所有任务
tasks, found := w.deferredTaskUpdates[event.Name]
if !found {
return
}

// 获取配置
config := w.getTasksConfig(tasks)
if w.onCommit != nil {
w.onCommit(config)
}
delete(w.deferredTaskUpdates, event.Name)
}

// onTaskEvent 接收任务数据，此时需要丢到本地暂存不能进行应用
func (w *Worker) onTaskEvent(event *Event) {
task, err := event.Value.(Task)
if !err {
// log
return
}

// 保存任务到延迟更新map
configs, found := w.deferredTaskUpdates[task.Group]
if !found {
configs = make([]Task, 0)
}
configs = append(configs, task)
w.deferredTaskUpdates[task.Group] = configs
}

// getTasksConfig 获取task任务列表
func (w *Worker) getTasksConfig(tasks []Task) map[string]string {
config := make(map[string]string)
for _, t := range tasks {
config = t.updateConfig(config)
}
return config
}

主流程

unc main() {

// 生成一个内存队列启动
queue := NewMemoryQueue(10)
queue.Start()

// 生成一个worker
name := "test"
worker := NewWorker(name, func(data map[string]string) {
for key, value := range data {
println("worker get task key: " + key + " value: " + value)
}
})
// 注册到队列中
queue.AddListener(worker)

taskName := "test"
// events 发送的任务事件
configs := []map[string]string{
map[string]string{"task1": "SendEmail", "params1": "Hello world"},
map[string]string{"task2": "SendMQ", "params2": "Hello world"},
}

// 分发任务
queue.Push(ClearTaskPrefix, taskName, nil)
for _, conf := range configs {
queue.Push(TaskPrefix, taskName, Task{Name: taskName, Group: taskName, Config: conf})
}
queue.Push(CommitTaskPrefix, taskName, nil)
// 停止队列
queue.Stop()
}

输出

# go run main.go
worker get task key: params1 value: Hello world
worker get task key: task1 value: SendEmail
worker get task key: params2 value: Hello world
worker get task key: task2 value: SendMQ

总结

在分布式环境中，很多时候并不需要使用CP模型，更多时候是满足最终一致性即可

基于2PC和延迟队列的这种设计，主要是依赖于事件驱动的架构

在kafka connect中, 每次节点变化都会触发一次任务的重分配，所以延迟存储直接用的就是内存中的HashMap, 因为即使分配消息的主节点挂了，那就再触发一次事件，直接将HashMap里面的数据清掉，进行下一次事务即可，并不需要保证延迟存储里面的数据不丢，

所以方案因环境、需求不同，可以做一些取舍，没必要什么东西都去加一个CP模型的中间件进来，当然其实那样更简单

未完待续！

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