面试题：微服务架构基于Dubbo的分布式事务解决方案

Question

在基于Dubbo的微服务架构中，若存在多个服务之间需要进行事务操作，例如订单服务调用库存服务和支付服务，要求这一系列操作要么全部成功，要么全部回滚。请设计一种分布式事务解决方案，并详细说明实现过程中可能遇到的问题及应对措施，以及对Dubbo现有功能的拓展思路。

Answer 1

分布式事务解决方案 - TCC 模式

1. 总体设计思路：采用 TCC（Try - Confirm - Cancel）模式来解决分布式事务问题。在订单服务调用库存服务和支付服务场景下，订单服务作为事务发起者，库存服务和支付服务作为参与者。
2. 实现过程：
   • Try 阶段：
     • 订单服务：创建订单记录，状态设为“待处理”。
     • 库存服务：检查库存是否足够，若足够则冻结相应库存数量。
     • 支付服务：预授权支付金额，冻结用户账户资金。
   • Confirm 阶段：
     • 订单服务：将订单状态更新为“已完成”。
     • 库存服务：扣除之前冻结的库存数量。
     • 支付服务：完成支付，解冻并扣除用户账户资金。
   • Cancel 阶段：
     • 订单服务：删除“待处理”状态的订单记录。
     • 库存服务：解冻之前冻结的库存数量。
     • 支付服务：解冻预授权的资金。

实现过程中可能遇到的问题及应对措施

1. 网络问题：
   • 问题：在 Try、Confirm 或 Cancel 阶段可能因网络故障导致部分操作未成功执行。
   • 应对措施：引入重试机制，例如在 Dubbo 服务调用中设置合理的重试次数和重试间隔。同时，设计幂等性操作，确保多次重试不会产生额外影响。例如，库存服务的冻结、扣除库存操作以及支付服务的预授权、支付操作都设计成幂等的。
2. 服务可用性问题：
   • 问题：某个服务（如库存服务或支付服务）可能出现不可用情况。
   • 应对措施：采用服务熔断和降级策略。当某个服务调用失败次数达到一定阈值时，触发熔断，不再调用该服务，直接返回错误信息给订单服务。同时，可设置降级逻辑，例如库存服务不可用时，订单服务可提供“库存查询失败，暂无法下单”的提示，避免用户长时间等待。
3. 数据一致性问题：
   • 问题：在分布式环境下，可能出现部分服务 Confirm 成功，部分失败，导致数据不一致。
   • 应对措施：引入事务日志和定期对账机制。每个服务在执行操作时记录事务日志，订单服务作为事务协调者定期检查各服务的事务状态。若发现不一致，根据事务日志进行补偿操作，如对未完成 Confirm 的服务再次发起 Confirm 或 Cancel 操作。

对 Dubbo 现有功能的拓展思路

1. 事务协调器集成：在 Dubbo 框架层面集成事务协调器功能。例如，开发一个基于 Dubbo 的事务协调器插件，该插件可以管理事务的发起、各服务的参与以及状态跟踪。
2. TCC 功能增强：扩展 Dubbo 的服务调用拦截器，在服务调用前后添加 TCC 相关逻辑。如在 Try 阶段调用前，记录服务调用参数和上下文信息，以便在 Cancel 或 Confirm 阶段使用。同时，增强 Dubbo 的服务治理功能，使其更好地支持 TCC 事务中的重试、幂等性等特性。
3. 监控与管理：开发 Dubbo 分布式事务监控模块，实时监控事务的执行状态、各服务的参与情况以及事务处理时间等关键指标。通过监控数据，及时发现潜在的事务风险，如长时间未完成的事务，并进行人工干预。