最终一致性实现的一种方式

一、什么是最终一致性

在分布式系统中，一致性是指数据在多个副本之间能否保持一致的特性。当系统在数据一致的状态执行更新操作后，也应该保证系统的数据仍保持一致的状态。在CAP理论中，系统的一致性（C），可用性（A），分区容错性（P）不可同时满足，而可用性和分区容错性又是分布式系统必要的，只能牺牲一致性保证系统的最终一致性来保证系统的高可用。

二、传统分布式事务

2PC、3PC协议能保证数据的强一致性，但不是分布式系统中一致性保证的最佳实践。原因如下：

1）分布式系统中各个应用的数据大多是自己私有的，应用之间通过API进行访问，这种方式使得应用之间松耦合，彼此之间很容易进行扩展。若通过传统分布式事务，则将不同应用的数据访问捆绑在一起。

2）不同应用使用不同数据库，若有的应用使用NOSQL数据库，这些非关系型数据库不支持2PC。

三、最终一致性实现

在我原来所做系统中，要根据不同维度记录用户的账本，如根据用户名、银行卡号记录月账、年账。由于数据量大，需对记账数据进行分库分表，一致性的问题就产生了。

采用的方法是创建一张映射表，映射表和请求表一样，通过请求号进行hash取模，因此可保证请求表和映射表在同一个库里，可进行事务操作。映射表中记录的是请求号和每个记账主体的对应关系，当接收到请求时，将请求按记账主体进行拆分后同时入库到请求表和映射表，同时映射表中会记录每个记账主体的状态为记账中（PROCESSING）。

而账本表中则是根据记账主体号进行hash取模，为保证记账操作不重复，增加一张凭证表，凭证表也是根据主体号进行hash取模，且凭证表需保证记账的幂等性。由于凭证表和账本表的入库在一个事务中，可根据是否存在凭证信息来判断记账是否成功。

当记账成功后，回到映射表将对应映射表中的状态改为记账成功（SUCCESS）。同时配置一个定时任务，定期（10分钟）扫描映射表，看是否有状态不为记账成功的记录，若有则重新进行一次记账操作，由于记账时做了幂等性校验，因此重复的记账操作对记账结果没有影响。

还可创建一张重试表，在记账操作重试过若干次（3次）还不成功的情况下，给运营人员发送短信，由人为介入的方式进行相应的调账。至此，可保证记账操作的最终一致性。

本文作者：钟亮（点融黑帮），java程序猿，平常看看电影玩玩游戏，目前就职于点融成都分公司，软件开发工程师一枚。