面试题：复杂业务场景下Redis事务补偿与其他存储系统的协同

Question

假设订单处理不仅依赖Redis，还涉及关系型数据库（如MySQL）来存储订单的详细信息。在这种复杂业务场景下，阐述如何设计并实现Redis事务补偿与MySQL数据操作之间的一致性保障机制，包括异常处理、数据回滚等，以应对各种可能出现的故障情况。

Answer 1

设计与实现一致性保障机制

1. 使用分布式事务框架：例如采用Seata框架，它提供了AT模式来处理分布式事务。在订单处理场景中，Seata可以协调Redis事务和MySQL数据操作。
   • 业务流程：
     • 应用程序发起订单处理请求，Seata的TC（事务协调器）开始管理这个全局事务。
     • 首先执行Redis事务，Redis中的操作可以被视为一个分支事务。Seata的RM（资源管理器）记录Redis操作日志，若Redis事务成功，RM向TC报告分支事务成功。
     • 接着执行MySQL数据操作，同样作为一个分支事务，MySQL的RM记录操作日志。若MySQL操作成功，RM向TC报告分支事务成功。
     • 当所有分支事务都报告成功，TC发起全局事务提交，完成订单处理。
   • 异常处理：若Redis或MySQL任何一方的分支事务失败，TC会发起全局事务回滚。RM根据记录的日志进行数据回滚，确保Redis和MySQL的数据一致性。
2. 本地消息表方案：
   • 设计消息表：在MySQL中创建一个消息表，用于记录订单处理的消息。消息表结构可包含消息ID、订单ID、消息状态（待处理、处理中、成功、失败）等字段。
   • 业务流程：
     • 应用程序创建订单时，先在MySQL中插入一条消息记录，状态设为“待处理”。
     • 接着执行Redis事务，成功后更新消息表状态为“处理中”。
     • 然后执行MySQL订单详细信息插入操作，成功后再次更新消息表状态为“成功”。
   • 异常处理：
     • 若Redis事务失败，应用程序可以根据消息表中“待处理”状态的记录，重新尝试Redis事务。
     • 若MySQL订单详细信息插入失败，应用程序可以根据“处理中”状态的记录，进行数据回滚（例如删除Redis中相关订单数据），并重试MySQL操作。可以通过定时任务扫描消息表中状态为“失败”或长时间处于“处理中”的记录，进行补偿操作。
3. 基于MQ的最终一致性方案：
   • 引入消息队列（MQ）：如Kafka、RabbitMQ等。
   • 业务流程：
     • 应用程序发起订单处理请求，先将订单相关消息发送到MQ。
     • 消费者从MQ中获取消息，执行Redis事务，成功后执行MySQL数据操作。
   • 异常处理：
     • 若Redis事务失败，消费者可以根据业务逻辑决定是否重试。若重试多次仍失败，可以将消息发送到死信队列，进行人工干预。
     • 若MySQL操作失败，同样可以重试。同时，MQ的消息确认机制可以确保消息不会丢失，保证最终一致性。

异常处理与数据回滚细节

1. Redis事务异常：
   • 回滚Redis事务：Redis本身支持事务回滚，若事务执行过程中某个命令失败，整个事务可以回滚，恢复到事务开始前的状态。
   • 处理MySQL数据：若Redis事务失败，且MySQL已进行部分操作，根据上述方案进行处理。如使用Seata框架，TC会发起全局回滚；使用本地消息表方案，应用程序根据消息表状态决定是否回滚MySQL数据；使用MQ方案，消费者可重试或处理失败消息。
2. MySQL数据操作异常：
   • 回滚MySQL数据：MySQL支持事务回滚，通过ROLLBACK语句可以撤销未提交的事务操作。
   • 处理Redis数据：同样根据不同方案，如Seata框架全局回滚会涉及Redis数据回滚；本地消息表方案中应用程序会删除Redis相关数据；MQ方案中消费者可决定是否删除Redis数据或重试。
3. 系统故障：
   • 恢复机制：无论是使用分布式事务框架、本地消息表还是MQ方案，都需要有一定的恢复机制。例如，系统重启后，Seata框架会恢复未完成的事务；本地消息表方案通过定时任务扫描处理未完成的消息；MQ方案通过消费者重新消费未确认的消息，确保数据一致性。