学成在线-第19天-讲义-分布式事务 v1.21

在分布式环境中，保证数据一致性是极具挑战性的任务，特别是在涉及多服务、多数据库的场景下。上述内容描述了学成在线平台的订单支付流程以及在处理分布式事务时面临的问题。让我们详细探讨一下其中的知识点： 1. **订单支付流程**： - 用户需要先登录系统才能提交订单。 - 用户在确认订单信息后，订单信息会被保存到订单数据库。 - 订单支付过程中，系统调用微信支付接口进行支付处理。 - 微信支付系统在支付完成后，会通知学成在线支付结果。 - 学成在线接收到支付结果后，更新订单支付状态。 2. **自动选课需求**： - 支付成功后，系统自动在选课表中为用户添加选课记录，用户随即可以开始在线学习。 - 这涉及到了微信支付系统、学成在线的订单服务和学习服务之间的交互。 3. **分布式事务问题**： - 当订单服务更新支付状态并在远程调用学习服务的选课接口时，可能出现以下问题： - 如果更新支付表失败，异常处理能够保证回滚，这是没问题的。 - 如果支付表更新成功，但网络调用超时，会导致本地数据库事务等待时间过长，影响性能。 - 最具挑战性的情况是，支付表更新成功，选课操作也成功，但最后支付表无法提交，造成数据不一致。 4. **什么是分布式事务**： - 分布式系统是由分布在不同节点上的系统通过网络通信协同工作的。 - 事务是保证数据一致性的工作单元，具有原子性、一致性、隔离性和持久性。 - 原子性意味着事务中的所有操作要么全做，要么全不做。 - 一致性确保事务结束后，系统处于一个正确状态。 - 隔离性保证事务执行期间不受其他事务干扰，只有提交后其他事务才能看到其结果。 - 持久性表示事务一旦提交，其结果将永久保存。 5. **本地事务与分布式事务的区别**： - 本地事务通常是在单个数据库中通过ACID特性保证的，适用于单体应用。 - 分布式事务则涉及跨系统、跨数据库的操作，需要更复杂的协调机制来确保事务的一致性。 解决分布式事务的方法有很多，例如两阶段提交（2PC）、补偿事务（TCC）、最终一致性模型等。在学成在线的例子中，可能需要采用一种能够处理网络延迟和故障恢复的策略，如基于消息队列的异步确认或分布式事务协调器，如Saga模式，来确保支付与选课操作的原子性，从而达到分布式事务的一致性要求。