利用事件驱动实现最终一致性

Eric Brewer 说，这三个指标不可能同时做到。这个结论就叫做 CAP 定理。

微服务中，不同模块之间使用的数据库是不同的，不同模块之间部署的服务去也有可能是不用的，那么分区容错是无法避免的，因为服务之间的调用不能保证百分百的没问题，所以系统设计必须考虑这种情况。因此，我们可以认为CAP的P总是成立的，剩下的C和A无法同时做到。

实际上根据分布式系统中CAP原则，当P(分区容忍)发生的时候，强行追求C(一致性)，会导致(A)可用性、吞吐量下降，此时我们一般用最终一致性来保证我们系统的AP能力。当然不是放弃C，而是放弃强一致性，而且在一般情况下CAP都能保证，只是在发生分区容错的情况下，我们可以通过最终一致性来保证数据一致。

事件驱动实现最终一致性

事件驱动架构在领域对象之间通过异步的消息来同步状态，有些消息也可以同时发布给多个服务，在消息引起了一个服务的同步后可能会引起另外消息，事件会扩散开。严格意义上的事件驱动是没有同步调用的。

例子：

在电商里面，用户下单必须根据库存来确定订单是否成交。

项目架构：SpringBoot2+Mybatis+tk-Mybatis+ActiveMQ【因为小例子，不做成Spring Cloud架构】

首先，我们来看看正常的服务之间调用：


 

们可以看到，这样的服务调用的弊端多多：

1、订单服务需同步等待库存服务的返回结果，接口结果返回延误。2、订单服务直接依赖于库存服务，只要库存服务崩了，订单服务不能再正常运行。3、订单服务需考虑并发问题，库存最后可能为负。

下面开始利用事件驱动实现最终一致性

1、在订单服务新增订单后，订单的状态是“已开启”，然后发布一个Order Created事件到消息队列上

（编辑：潍坊站长网）

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