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這是悟空的第 109 篇原創文章
面試
做者 | 悟空聊架構redis
來源 | 悟空聊架構（ID：PassJava666）算法
閱讀目錄數據庫
1、背景微信
2、「大唐啥都有」網站的代碼網絡
3、SQL 中的事務架構
4、那如何優化無事務的代碼？併發
5、如何解決無事務的問題？app
6、具備補償功能的解決方案
1、背景
悟空和師父一行人正在前往西天取經的路上，師父在線上買了一個福袋，訂單狀態顯示訂單已支付，可是電子福袋狀態爲未發送。
悟空來到了這家網站的後臺，找到了開發人員小黑熊。
悟空：嘿，快查下我師父的訂單，錢都給了，福袋怎麼尚未到？
小黑熊：大聖，咱們也收到異常通知了，更新福袋錶的時候因網絡緣由致使福袋記錄沒有更新成功，因此福袋仍是未發送的。
悟空：福袋沒發出來，那爲何訂單狀態還一直是已支付？你這小兒，可不要瞞我！
小黑熊：大聖，咱們數據庫用的是 MongoDB 3.0，不支持事務啊。
悟空：你說的事務是什麼意思？
小黑熊：事務就是保持多個更新或刪除或增長操做，要麼都成功，要麼都失敗。
悟空：也就是說第一步頂單狀態從未支付到訂單成功已經執行成功了，可是第二步更新福袋的時候失敗了，沒有自動將第一步訂單的狀態給改回去？
小黑熊：是的，大聖。
悟空：那大家怎麼沒有退款啊？
小黑熊：大聖，咱們也沒有想到有這種異常發生。
悟空：容我看下大家的代碼。
2、「大唐啥都有」網站的代碼
該網站購物的內部邏輯簡化後以下圖所示：
try {
order.status = "已支付"; //第一步，更新訂單狀態：訂單已支付
order.save(); //保存訂單
luckyBag.status = "已發送"; // 第二步，更新福袋狀態：福袋已發送
luckyBag.save(); //保存福袋
goodCounts.count -= 1;// 第三步，更新庫存
goodCounts.save(); // 保存庫存
order.status="訂單成功" // 第四步，更新訂單狀態：訂單成功
order.save(); //保存訂單
}
catch (excption e) {
logError();
}
那這樣的代碼會有什麼問題呢？
若是第一步執行成功，第二步執行失敗了，拋出了異常，則第一步訂單狀態仍是訂單成功的，福袋狀態未更新，也就是師父遇到的問題。
那如何保證兩步操做的一致性呢？（要麼都更新，要麼都不更新。）
咱們都知道SQL中是有事務這種解決方案的，咱們先來看看SQL中的事務。
3、SQL 中的事務
以前寫過一篇文章，專門來說SQL中的事務：《30分鐘全面解析-SQL事務+隔離級別+阻塞+死鎖》。在這裏用僞代碼來講明下什麼事務。
舉個購買商品的例子：用戶下了一筆單，付款了，而後發放福袋，涉及到訂單表order更新，福袋錶luckyBag更新。
start transaction // 開始事務
try {
update order // 第一步，更新訂單狀態
update luckyBag // 第二步，更新福袋狀態
commit // 提交兩部操做的更改
} catch (excption e) {
rollback // 回滾全部操做
}
end transaction // 結束事務
更新訂單狀態和更新福袋狀態兩部操做成功，則所有提交到數據庫執行，若是其中任意一步出現問題，則所有回滾，就像沒有執行更新操做同樣，以保證數據的一致性。
4、那如何優化無事務的代碼？
因爲MongoDB 3.0 不支持事務，因此頗有可能出現數據不一致的狀況（訂單已支付，福袋未發送）。
那咱們既然不能享受到事務的一致性，有什麼辦法來優化這部分代碼呢？
咱們先看下代碼的時序圖：
從上面的順序圖來看，分步保存是有問題的，第一步保存成功後，第二步若是保存失敗，則數據不一致。那咱們能夠將保存日後移嗎？
咱們來看下優化後的時序圖，總體將保存日後移。
僞代碼以下：
try {
order.status = "已支付"; //第一步，更新訂單狀態：訂單已支付
luckyBag.status = "已發送"; // 第二步，更新福袋狀態：福袋已發送
goodCounts.count -= 1;// 第三步，更新庫存
order.status="訂單成功" //第一步，更新訂單狀態：訂單已支付
luckyBag.save(); //保存福袋記錄
goodCounts.save(); // 保存庫存記錄
order.save(); //保存訂單記錄
}
catch (excption e) {
logError();
}
那這種方式又有什麼優缺點呢？
優勢：前四步的業務邏輯處理任意一步若是出錯了，並不會影響數據庫的記錄
缺點：後三步的保存若是出錯了，和最開始的方案同樣，存在數據不一致的問題。
那如何進行解決這種問題？
5、如何解決無事務的問題？
優化後的代碼仍是可能存在數據不一致的狀況，那咱們怎麼來解決？
問題 1：若是福袋沒有自動發出去，如今還能夠補發嗎？怎麼補發？
問題 2：能夠退款嗎？手動退款仍是自動退款？分別有什麼優勢和缺點？怎麼優化？
問題 3：若是第三步更新庫存失敗，那又該怎麼作呢？
問題 4：如何退款失敗，那又該怎麼作呢？
圍繞上面幾個問題，咱們展開來論述。
問題1.1：對於補發問題，咱們怎麼來補發呢？
方案1：第二步失敗時，當即重試幾回（第一次 3s，第二次間隔 8s，第三次間隔 20s，爲何間隔時間不同？能夠留言討論哦！^_^）
方案2：將失敗的數據放到隊列裏面（能夠是存到數據庫或者 redis 裏面，建議存放到數據庫），定時從隊列裏面獲取異常數據，進行從新發送。
問題 1.2：自動補發的優勢和缺點分別是什麼呢？
方案1的優勢和缺點
優勢：
（1）若是是臨時出現的網絡問題，能夠當即在短期內重試幾回，能夠解決問題。
缺點：
（1）若是是接口或數據問題，短期內重試再屢次也是會失敗的；
（2）另外若是有大量失敗，重試也是會佔用系統資源的。
方案 2 的優勢和缺點
優勢：
（1）將重試放到異步任務中來作，能夠減小系統資源的佔用；
（2）若是是長時間出現的網絡問題，等網絡恢復後，必定會重試成功；
缺點：
（1）異常數據沒法經過重試來解決，則隊列裏面的數據將一直會進行重試，沒法終止；
（2）若是有大量數據因接口或代碼問題致使失敗，則會積累大量失敗數據，而大量數據進行重試也會對系統資源形成必定壓力；
（3）重試失敗會進行error log的記錄，大量的error log對線上排查問題會形成干擾。
那補發若是一直失敗，是否是還有更好的方式？給用戶退款是否是更合理？（顧客等得很着急，趕忙把錢先退了吧。）這其實就是一種補償措施。
問題 2.1 能夠退款嗎？
固然能夠退款。
問題 2.2 自動退款的優缺點？
優勢：減小運營人員的工做量
缺點：在某些狀況下，異常訂單須要多方排查覈實才能退款，就不能走自動退款。好比代碼的邏輯沒有handle某些場景，一刀切的退款會致使錢退了，商品還發給了客戶。
問題 2.3 怎麼優化？
那怎麼優化？提供自動和手動的兩種方式，當某些異常場景須要手動退款的，等開發人員覈實後，再進行手動退款。
帳不平怎麼處理？經過對帳的方式找出哪些帳不平。
問題 3 第三步更新庫存失敗怎麼處理？
咱們很容易想到的方案是及時retry或 隊列retry。那有什麼問題呢？對於秒殺活動，隊列retry確定不可行。
那咱們能夠作一次補償操做嗎？（發起退款，更新訂單狀態爲失敗。）
答案是能夠的。
問題 4 若是退款失敗怎麼處理
每一步失敗咱們都會作補償處理，可是中間某一步補償失敗，咱們該怎麼處理？好比最後錢退不了。
常見方案：
-
1.退款失敗後主動報警通知運維人員或開發人員
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2.手動退款（缺點：人工操做，容易出錯，好比找訂單找錯了）
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3.加入隊列，自動退款（缺點：通常退款失敗都是代碼級別問題或微信側問題，因此仍是須要排查問題緣由，在這期間，全部退款失敗異常都會報警，對平常的監控形成沒必要要的干擾）
在我如今作的項目都會將退款失敗的消息如下面兩種形式推送給我：
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1.微信的模板消息
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2.雲服務商提供的日誌報警短信服務
這樣方便我去排查問題，以及快速退款。
或者用釘釘機器人報警，這裏就不展開了。
6、具備補償功能的解決方案
咱們能夠設計一個具備補償功能的解決方案。
流程圖以下所示：
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1.若是第一步失敗，則發起退款
-
2.若是第二步失敗，則更新訂單狀態爲失敗，併發起退款
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3.若是第三步更新庫存失敗，則退回福袋，且更新訂單狀態爲失敗，併發起退款
-
4.若是第四步更新訂單爲成功時失敗，則庫存 +1，退回福袋，更新訂單狀態失敗，併發起退款
悟空順利解決了問題，黑熊精崇拜地看着悟空，默默地去改代碼去了...
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做者簡介：8 年互聯網職場老兵｜全棧工程師｜90 後超級奶爸｜開源踐行者｜公衆號萬粉原創號主。 藍橋簽約做者，著有《JVM 性能調優實戰》專欄，手寫了一套 7 萬字 SpringCloud 實戰總結和 3 萬字分佈式算法總結。 歡迎關注個人公衆號「悟空聊架構」，免費獲取資料學習。
我是悟空，努力變強，變身超級賽亞人！
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本文分享自微信公衆號 - 悟空聊架構（PassJava666）。
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