这期内容当中小编将会给大家带来有关REST微服务中怎么利用消息中间件实现分布式事务，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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我们还是使用之前的实例，一个订票系统的购票逻辑：

这篇教程的源代码可以从github上获取。

使用消息中间件实现分布式事务，也就是使用事件驱动实现。在这种方式下，Order服务不会直接调用User服务，而是往MQ上发一个消息，说明有新订单需要扣费；User服务会响应这个消息，并处理，处理完成后再发一个消息，说明有新订单需要转移票；然后就会有Ticket服务来处理。而每个服务都是在一个事务里面处理读消息、处理业务、写消息的事情。大致流程如下：

在这种方式下，订单的处理是异步的，用户发起一个订单的时候，只是生成一个正在处理的订单，然后通过消息中间件一步步的进行扣费、交票、完成订单等逻辑。而每一个服务中相应的操作，基本都是：

1. 从一个队列中读取消息

2. 操作相应数据库操作

3. 往下一个队列中发送消息

也就是说，需要在这个方法中需要操作数据库和MQ两个资源，这正好是上一篇文章中介绍Spring内部事务和外部事务时使用的实例中的场景。下面就是大致的代码：

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@JmsListener(destination = "order:new", containerFactory = "orderFactory")@Transactionalpublic void create(OrderDTO orderDTO) {Order order = new Order(orderDTO);order.setStatus("PENDING");orderRepository.save(order);jmsTemplate.convertAndSend("order:need_to_pay", order);}

它监听MQ的”order:new”队列，处理订单，往”order:need_to_pay”发送一个消息。然后用户服务就会接收这个消息，触发扣费流程。

在这个地方，我们可以使用JTA事务，来使用两阶段提交来实现两个资源的共同提交，但是这会影响系统的性能。而且，还需要使用的消息中间件实现了XA的规范，提供两阶段提交的功能。
这里也可以使用本地事务，这时，每个事物都会有一个JMS的Session，并使用事务。如此一来，就存在一个数据库的事物和一个JMS的事务，两个事务是相互独立并依次提交的。这样，就有可能在极少数情况下出错，但是也能采取一些错误来尽量解决。我们对上面的事务处理展开（伪代码，只是为了说明处理过程），来看看出错的情况以及该如何处理：

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jmsTransaction.begin(); // get transactions from jms sessiondbTransaction.begin(); // get transactions from JDBC connectiontry {orderRepository.save(order);jmsTemplate.convertAndSend("order:need_to_pay", order);dbTransaction.commit();jmsTransaction.commit();} catch(Exception e) {dbTransaction.rollback();jmsTransaction.rollback();}

在上面的方法中，只要发生了错误，MQ消息的消费就算失败，MQ的监听器就会重新触发一次这个方法。
这时，如果错误发生在：

1. 数据提交时或之前。这时，整个数据库的操作都会被重置(也可能就根本还没更新)，重试的时候不需要考虑重复提交的问题，因为之前的提交都已经被回滚。

2. 数据库提交成功，但是JMS提交失败。这时就需要防止重复提交来避免数据库的重复操作。

我们可以采用之前说过的token方式，在调用这个方法前，生成一个唯一的token。这里使用Java的UUID生成一个ID作为token。（如果这里的重复调用只是在这个服务内部重新触发，就不需要考虑分布式系统的全局一致性ID的问题。这需要根据实际情况来判断用什么样的UUID生成方式）所以，Controller里面接受购票请求如下：

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@PostMapping(value = "/")@Transactionalpublic void create(@RequestBody OrderDTO orderDTO) {String uid = UUID.randomUUID().toString();orderDTO.setToken(uid);jmsTemplate.convertAndSend("order:new", orderDTO);}

然后在Service里面监听这个队列，处理购票：

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@JmsListener(destination = "order:new", containerFactory = "orderFactory")@Transactionalpublic void create(OrderDTO orderDTO) {if (!this.processedUIDs.contains(orderDTO.getToken())) {Order order = new Order(orderDTO);order.setStatus("PENDING");orderRepository.save(order);orderDTO.setStatus(order.getStatus());orderDTO.setId(order.getId());} else {LOG.info("Duplicate jms message:{}", orderDTO);}jmsTemplate.convertAndSend("order:need_to_pay", orderDTO);processedUIDs.add(orderDTO.getToken());}

简单来说，解决办法就是，如果是重复触发的，就略过数据库相关的处理，直接往MQ的目标队列发送需要的数据。使得整个流程能够往下走。

刚才说的是在一个服务内出错的情况，还有一种错误情况是，订单服务和用户服务已经处理完订单创建和扣费的操作，然后到了Ticket服务的时候，却发现没有票了。虽然我们可以通过合理的设计业务逻辑来避免这种问题，例如，在操作之前先检查用户余额，检查并锁票，然后进行操作数据的事情。但是，在有些情况下，很难通过业务流程的设计来完全避免这种问题。如果出现了这种的问题，我们也可以通过撤销的流程来实现，业务流程如下：

在上面的解决方案中，使用JDK的UUID类生成一个ID，实际上这个ID只是在当前的JVM内，才能够保证是唯一的。其次，在JMS的标准中，没有规定一个消息的Listener在读取一个消息失败后，重新读取的问题。在微服务环境中，如果一个应用部署了多个实例，那个这个消息有可能会被另一个实例读到。所以在上面的方案中，使用JVM内的唯一ID放在消息的内容中，它有可能被任意一个实例处理，处理失败后，又有可能被另一个实例处理。这就会出问题。所以我们需要一个分布式环境下的生成唯一ID的解决办法。例如，先获得JVM的唯一ID以后，再加上IP+端口等信息。而且，对已经处理过的ID的缓存，也需要存在分布式环境中。

所以，我们完全可以不使用两阶段提交，就实现微服务架构下的分布式事务。使用这种方式，它的优点是：

1. 实现简单。结合Spring的事务，几乎不用写额外的事务相关的代码，就能够实现。我们只需要更好的服务的拆分和设计业务流程。

2. 系统吞吐量高。因为数据库或MQ不会被长期的锁住，可以并发的处理更多的事务。

3. 容错性好。各个服务之间通过MQ来触发协调，即使在处理一个任务的时候有一个服务停了，消息还会一直保持，直到服务起来开始监听，然后继续触发这个任务。

当然这种方式也有一些缺点，最大的问题就是异步处理的问题。用户发出一个请求后，处理该业务的服务只是简单处理，往MQ发送消息开始处理流程，然后就返回了。这时候这个任务还在处理。虽然有时候我们可以通过等的方式，等待最终处理完成的消息，然后在返回给用户。但是这样又得考虑响应时间、超时、各种错误等情况。

有些人会觉得这种方式使得开发和调试都变得复杂，在我看来，恰恰相反，这使得开发和调试都简单了。首先，根据微服务架构的设计原则，就是每个服务只负责一个功能模块；再者，根据面向对象的设计原则，一个方法只做一件事情。如果我们能够合理的拆分服务，和每一步的处理方法，这正是一个好的设计。在维护的时候，每个方法、每个步骤做什么事情，都很清楚。

说到调试，我的原则是，你应该通过单元测试来发现和解决问题，而不是调试。以上面的购票流程为例，每一个服务，通过MQ触发一个方法的时候，它的参数应该是什么、状态是什么都应该是明确的，这个方法执行完成后，会产生什么新的数据，状态会更新成什么，都应该是明确的。而这些都可以通过单元测试来很好的测试。如果你的复杂流程中的每一个都能通过单元测试进行完善的测试，那么这些方法串联到一起，不但能够很好的工作，也能应付各种异常的情况。

上述就是小编为大家分享的REST微服务中怎么利用消息中间件实现分布式事务了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。