阿里面试:秒杀的分布式事务, 是如何设计的?

简介: 在40岁老架构师尼恩的读者交流群中,近期有小伙伴在面试阿里、滴滴、极兔等一线互联网企业时,遇到了许多关于分布式事务的重要面试题。为了帮助大家更好地应对这些面试题,尼恩进行了系统化的梳理,详细介绍了Seata和RocketMQ事务消息的结合,以及如何实现强弱结合型事务。文章还提供了分布式事务的标准面试答案,并推荐了《尼恩Java面试宝典PDF》等资源,帮助大家在面试中脱颖而出。

尼恩说在前面

在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中,最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试资格,遇到很多很多 分布式事务 的 重要的面试题:

秒杀的分布式事务, 是如何设计的?
抢购场景, 如何实现 分布式事务?
分布式事务了解吗?你们是如何解决分布式事务问题的?

Seata 如何实现 RC ?保证事务的隔离性?

Seata是如何解决分布式事务问题的? Seata 的使用场景有哪些?

Seata 如何实现 事务的隔离性?

如何实现 强弱一致性 结合的分布式事务?

现在Java面试分布式事务几乎是标配。而分布式系统、分布式事务本身比较复杂,大家学起来也非常头疼。

其中,一道问过无数次的面试题就是:

 面试题:分布式事务了解吗?你们是如何解决分布式事务问题的?  (标准答案:见末尾)

友情提示:看完此文,在分布式事务这块,基本可以做到吊打面试官了。

最近有小伙伴在面试阿里,又遇到了相关的面试题。小伙伴懵了,因为没有遇到过,所以支支吾吾的说了几句,面试官不满意,面试挂了。

所以,尼恩给大家做一下系统化、体系化的梳理,使得大家内力猛增,可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”,让面试官爱到 “不能自已、口水直流”,然后实现”offer直提”。

当然,这道面试题,以及参考答案,也会收入咱们的 《尼恩Java面试宝典PDF》V170版本,供后面的小伙伴参考,提升大家的 3高 架构、设计、开发水平。

《尼恩 架构笔记》《尼恩高并发三部曲》《尼恩Java面试宝典》的PDF,请到文末公号【技术自由圈】获取

1:一图解读分布式事务

首先奉上一张全网最为牛逼的图,给大家做个总览:

image.png

上面这个图比较复杂,后面会结合 《尼恩Java面试宝典》配套视频,进行视频的录制。
具体的内容,请参见 尼恩 的最新 文章:
'分布式事务' 圣经:从入门到精通,架构师尼恩最新、最全详解 (50+图文4万字全面总结 )

1:Seata 和Rocketmq 事务消息实现,实现 强弱结合型事务

秒杀/抢购 等场景,都是属于 强弱结合型 的数据一致性场景。
image.png

首先看看 RocketMQ 的事务消息, 能够保证本地操作 + 消息发送的原子性。

具体来说, 主要是保证了本地方法执行和消息发送在一个分布式事务中,要不全部成功,要不全部失败。

见下图:

image.png

RocketMQ 通过发送 half 消息来实现,下面详细说明一下:

  1. 消息发送方 向 Broker 发送一条 half 消息;
  2. half 消息发送成功后,消息发送方 执行本地事务;
  3. 如果 消息发送方 执行本地事务成功,则向 Broker 发送 commit 请求,否则发送 rollback 请求;
  4. 如果 Broker 收到的是 rollback 请求,则删除保存的 half 消息;
  5. 如果 Broker 收到的是 commit 请求,则把 half 消息投递到 真实 队列, 等待消费服务来拉取,然后删除保存的 half 消息;
  6. 如果 Broker 没有收到 rollback/commit 请求,则会发送请求到 Producer 查询本地事务状态,然后根据 Producer 返回的本地状态做 commit/rollback 相关处理。

Seata + Rocketmq 事务消息 结合

Seata + Rocketmq 事务消息 结合的目标:

  • 一 是保证 分布式事务 + 消息 发送的原子性。
  • 二 是 再通过mq的重试机制,去保证订阅者的最终一致性,

image.png

Seata 的改进主要在 prepare 阶段。

Seata 提供了一个 SeataMQProducer 类,把 RocketMQ 中 TransactionListener 的方法加入到全局事务。

见下面代码:

SeataMQProducer(final String namespace, final String producerGroup, RPCHook rpcHook) {
 super(namespace, producerGroup, rpcHook);
 this.transactionListener = new TransactionListener() {
  @Override
  public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
   return LocalTransactionState.UNKNOW;
  }

  @Override
  public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
   String xid = msg.getProperty(PROPERTY_SEATA_XID);
   if (StringUtils.isBlank(xid)) {
    LOGGER.error("msg has no xid, msgTransactionId: {}, msg will be rollback", msg.getTransactionId());
    return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
   }
   GlobalStatus globalStatus = DefaultResourceManager.get().getGlobalStatus(SeataMQProducerFactory.ROCKET_BRANCH_TYPE, xid);
   if (COMMIT_STATUSES.contains(globalStatus)) {
    return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
   } else if (ROLLBACK_STATUSES.contains(globalStatus) || GlobalStatus.isOnePhaseTimeout(globalStatus)) {
    return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
   } else if (GlobalStatus.Finished.equals(globalStatus)) {
    LOGGER.error("global transaction finished, msg will be rollback, xid: {}", xid);
    return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
   }
   return LocalTransactionState.UNKNOW;
  }
 };

在 prepare 阶段,SeataMQProducer 向 RocketMQ Broker 发送 half 消息,执行本地事务,如果执行成功,则强行把 LocalTransactionState 改回 UNKNOW,等待 TC 发送指令,决定是 commit 或 rollback。

如果执行失败,返回 ROLLBACK_MESSAGE,TC 下发指令,回滚全局事务。

Seata + Rocketmq 事务消息 结合的使用场景

如果 MQ Broker 没有收到 commit/rollback 消息,则会回查 Producer 本地事务状态,也就是上面代码中的 checkLocalTransaction。

checkLocalTransaction 检查 全局事务状态,使用 XID 去查询 全局事务,去决定 half 消息 是 抛弃还是 投递 。

集成 RocketMQ 之后,Seata 的分布式事务调用流程, 下面以 订单服务、库存服务两个服务为例:

image.png

Apache Seata 引入 RocketMQ 后,支持的分布式事务场景更加丰富,使得 Seata 可以用于 强一致性 + 弱一致性 结合的场景。

image.png

10. 面试题标准答案: 如何解决分布式事务问题的?

现在Java面试,分布式系统、分布式事务几乎是标配。而分布式系统、分布式事务本身比较复杂,大家学起来也非常头疼。

 面试题:分布式事务了解吗?你们是如何解决分布式事务问题的?

Seata AT/TCC 和 MQ异步确保型 事务 是在生产中最常用。

  • 强一致性模型, Seata AT/TCC 强一致方案 模式用于强一致主要用于核心模块,例如交易/订单等。

  • 弱一致性模型。 MQ异步确保型 事务 弱一致方案一般用于边缘模块例如库存,通过MQ 原子消息和发布订阅,保证最终一致性,也可以业务解耦。

面试中如果你真的被问到,可以分场景回答:

(1)强一致性场景

对于那些特别严格的场景,用的是Seata AT模式来保证强一致性;

准备好例子:你找一个严格要求数据绝对不能错的场景(如电商交易交易中的库存和订单、优惠券),可以回答使用成熟的如中间件Seata AT模式。

 阿里开源了分布式事务框架seata经历过阿里生产环境大量考验的框架。  seata支持Dubbo,Spring Cloud。

image.png

是Seata AT/TCC模式,保障强一致性,支持跨多个库修改数据;

  • 订单库:增加订单

  • 商品库:扣减库存

  • 优惠券库:预扣优惠券

(2)弱一致性场景

基于可靠消息的最终一致性,各个子事务可以较长时间内异步,但数据绝对不能丢的场景。可以使用异步确保型事务事。

可以使用基于MQ的异步确保型事务,比如电商平台的通知支付结果:

  • 积分服务:增加积分

  • 会计服务:生成会计记录

image.png

(3)强弱结合一致性场景

两阶段 提交,如 Seata AT/TCC模式,保障强一致性,支持跨多个库修改数据;

  • 订单库:增加订单
  • 商品库:扣减库存
  • 优惠券库:预扣优惠券

异步确保型事务,保障弱一致性,支持跨多个服务和系统修改数据,在下面的场景中相关的弱一致性操作为:

  • 积分服务:增加积分
  • 通知服务:发生通知

弱一致性部分:如果不是严格对数据一致性要求、或者由不同系统执行子事务的场景,如电商发送成功支付成功消息,只需要保障弱一致性即可。

image.png

Seata 新功能: 和Rocketmq 事务消息实现,实现 强弱结合型事务 , 具体参见下面的文章:

最新 Seata 集成了RocketMQ事务消息,Seata 越来越 牛X 了! yyds !

各大模式的总体对比:

属性 2PC TCC Saga 异步确保型事务 尽最大努力通知
事务一致性
复杂性
业务侵入性
使用局限性
性能
维护成本

说在最后:有问题找老架构取经

以上关于分布式事务的方案和场景,如果大家能对答如流,如数家珍,基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。

最终,让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer, 也就来了。

在面试之前,建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》,里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后, 吊打面试官, 大厂横着走。

在刷题过程中,如果有啥问题,大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。

另外,如果没有面试机会,可以找尼恩来改简历、做帮扶。

遇到职业难题,找老架构取经, 可以省去太多的折腾,省去太多的弯路。

尼恩指导了大量的小伙伴上岸,前段时间,刚指导中厂大龄34岁,被裁8月收一大厂offer, 年薪65W,转架构后逆天改命!

狠狠卷,实现 “offer自由” 很容易的, 前段时间一个武汉的跟着尼恩卷了2年的小伙伴, 在极度严寒/痛苦被裁的环境下, offer拿到手软, 实现真正的 “offer自由” 。

尼恩技术圣经系列PDF

……完整版尼恩技术圣经PDF集群,请找尼恩领取

《尼恩 架构笔记》《尼恩高并发三部曲》《尼恩Java面试宝典》PDF,请到下面公号【技术自由圈】取↓↓↓

相关实践学习
消息队列RocketMQ版:基础消息收发功能体验
本实验场景介绍消息队列RocketMQ版的基础消息收发功能,涵盖实例创建、Topic、Group资源创建以及消息收发体验等基础功能模块。
消息队列 MNS 入门课程
1、消息队列MNS简介 本节课介绍消息队列的MNS的基础概念 2、消息队列MNS特性 本节课介绍消息队列的MNS的主要特性 3、MNS的最佳实践及场景应用 本节课介绍消息队列的MNS的最佳实践及场景应用案例 4、手把手系列:消息队列MNS实操讲 本节课介绍消息队列的MNS的实际操作演示 5、动手实验:基于MNS,0基础轻松构建 Web Client 本节课带您一起基于MNS,0基础轻松构建 Web Client
相关文章
|
24天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
阿里面试:为什么要索引?什么是MySQL索引?底层结构是什么?
尼恩是一位资深架构师,他在自己的读者交流群中分享了关于MySQL索引的重要知识点。索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,主要作用包括显著提升查询速度、降低磁盘I/O次数、优化排序与分组操作以及提升复杂查询的性能。MySQL支持多种索引类型,如主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引和空间数据索引。索引的底层数据结构主要是B+树,它能够有效支持范围查询和顺序遍历,同时保持高效的插入、删除和查找性能。尼恩还强调了索引的优缺点,并提供了多个面试题及其解答,帮助读者在面试中脱颖而出。相关资料可在公众号【技术自由圈】获取。
|
4天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
阿里面试:1000万级大表, 如何 加索引?
45岁老架构师尼恩在其读者交流群中分享了如何在生产环境中给大表加索引的方法。文章详细介绍了两种索引构建方式:在线模式(Online DDL)和离线模式(Offline DDL),并深入探讨了 MySQL 5.6.7 之前的“影子策略”和 pt-online-schema-change 方案,以及 MySQL 5.6.7 之后的内部 Online DDL 特性。通过这些方法,可以有效地减少 DDL 操作对业务的影响,确保数据的一致性和完整性。尼恩还提供了大量面试题和解决方案,帮助读者在面试中充分展示技术实力。
|
30天前
|
消息中间件 存储 canal
阿里面试:canal+MQ,会有乱序的问题吗?
本文详细探讨了在阿里面试中常见的问题——“canal+MQ,会有乱序的问题吗?”以及如何保证RocketMQ消息有序。文章首先介绍了消息有序的基本概念,包括全局有序和局部有序,并分析了RocketMQ中实现消息有序的方法。接着,针对canal+MQ的场景,讨论了如何通过配置`canal.mq.partitionsNum`和`canal.mq.partitionHash`来保证数据同步的有序性。最后,提供了多个与MQ相关的面试题及解决方案,帮助读者更好地准备面试,提升技术水平。
阿里面试:canal+MQ,会有乱序的问题吗?
|
30天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
阿里面试:MYSQL 事务ACID,底层原理是什么? 具体是如何实现的?
尼恩,一位40岁的资深架构师,通过其丰富的经验和深厚的技術功底,为众多读者提供了宝贵的面试指导和技术分享。在他的读者交流群中,许多小伙伴获得了来自一线互联网企业的面试机会,并成功应对了诸如事务ACID特性实现、MVCC等相关面试题。尼恩特别整理了这些常见面试题的系统化解答,形成了《MVCC 学习圣经:一次穿透MYSQL MVCC》PDF文档,旨在帮助大家在面试中展示出扎实的技术功底,提高面试成功率。此外,他还编写了《尼恩Java面试宝典》等资料,涵盖了大量面试题和答案,帮助读者全面提升技术面试的表现。这些资料不仅内容详实,而且持续更新,是求职者备战技术面试的宝贵资源。
阿里面试:MYSQL 事务ACID,底层原理是什么? 具体是如何实现的?
|
30天前
|
Kubernetes 架构师 算法
阿里面试:全国14亿人,统计出重名最多的前100个姓名
文章介绍了如何解决“从全国14亿人的数据中统计出重名人数最多的前100位姓名”的面试题,详细分析了多种数据结构的优缺点,最终推荐使用前缀树(Trie)+小顶堆的组合。文章还提供了具体的Java代码实现,并讨论了在内存受限情况下的解决方案,强调了TOP N问题的典型解题思路。最后,鼓励读者通过系统化学习《尼恩Java面试宝典》提升面试技巧。
阿里面试:全国14亿人,统计出重名最多的前100个姓名
|
2月前
|
NoSQL Java Redis
面试官:项目中如何实现分布式锁?
面试官:项目中如何实现分布式锁?
86 6
面试官:项目中如何实现分布式锁?
|
1月前
|
存储 缓存 NoSQL
阿里面试题:缓存的一些常见的坑,你遇到过哪些,怎么解决的?
阿里面试题:缓存的一些常见的坑,你遇到过哪些,怎么解决的?
|
30天前
|
存储 Kubernetes 架构师
阿里面试:JVM 锁内存 是怎么变化的? JVM 锁的膨胀过程 ?
尼恩,一位经验丰富的40岁老架构师,通过其读者交流群分享了一系列关于JVM锁的深度解析,包括偏向锁、轻量级锁、自旋锁和重量级锁的概念、内存结构变化及锁膨胀流程。这些内容不仅帮助群内的小伙伴们顺利通过了多家一线互联网企业的面试,还整理成了《尼恩Java面试宝典》等技术资料,助力更多开发者提升技术水平,实现职业逆袭。尼恩强调,掌握这些核心知识点不仅能提高面试成功率,还能在实际工作中更好地应对高并发场景下的性能优化问题。
|
2月前
|
缓存 监控 NoSQL
阿里面试让聊一聊Redis 的内存淘汰(驱逐)策略
大家好,我是 V 哥。粉丝小 A 面试阿里时被问到 Redis 的内存淘汰策略问题,特此整理了一份详细笔记供参考。Redis 的内存淘汰策略决定了在内存达到上限时如何移除数据。希望这份笔记对你有所帮助!欢迎关注“威哥爱编程”,一起学习与成长。
|
1月前
|
缓存 NoSQL 算法
面试题:Redis如何实现分布式锁!
面试题:Redis如何实现分布式锁!