数据一致性-对账

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引子

妈妈要我的时候已经40岁了。她一定是下了很大的决定才决定终究还是想要个女孩，希望这个女孩可以解救她的孤独。上高三的时候，有次又是因为哥哥的事情，妈妈把我从学校接回家。一个劲儿的问我怎么办好。在我能和她一起思考前的50多年里，她该是多么无助。

所以当我不断看自己的掌纹，上面的起起伏伏。在想这一切解释不通的苦难什么时候过去。在想是不是在天堂的妈妈安排了这一切，因为理解她的痛苦是我的使命。我错了，她不是在天堂安排了这一切，是在我很小的时候。我为理解她而生，这是我的命运。

命运并不是很深奥的东西，只是一个发展脉络。好比做金融领域，和清算、结算、对账打交道就是命运。对账本来用在金融领域，逐渐扩大到数据一致性领域。

好比弹性工程，本来是航天领域的术语。逐渐演变为构造高可用工程的方法，方法的核心是通过提出边界场景（失败、风险、意外事件）问题，然后从检测、补救、预防几个维度去思考答案，最终反哺到系统设计开发与流程改善上，倒逼架构和流程SOP改进，再结合预案演练达到扼杀故障和缩短故障时间的目的。

概念

一致性分为强一致性和弱一致性。

强一致性的协议和手段主要有：二阶段提交(2PC)、三阶段提交(3PC)、TCC(Try-Confirm-Cancel)补偿型。这里面经常有人把两阶段提交和TCC补偿型混淆。二阶段提交实际上业务逻辑是在提交之前做的，两阶段只是事务控制的两个阶段。而TCC是将业务逻辑分为try、confirm和cancel三个阶段。举个例子：比如一个人要预售苹果，有两种销售策略。一种让用户先付钱，根据用户需求量准备足够的苹果。另一种是让用户先付钱同时声明到时候先到先得，没抢到的就退款。第一种就是二阶段提交，第二种就是TCC。

弱一致性在分布式系统中常用的是一种特例：最终一致性。在工作中，最终一致性通常通过补单和对账来解决。补单主要指在运行时同时检查返回值，如果返回值为失败，会重新处理（补单处理）。

对账主要分为两个阶段：数据核对和差错处理。数据核对就是对账中的轧账。注意「轧」这里念「ga」二声。差错处理就是对账中的平账。

应用

以秒杀场景为例说明一下对账的常用流程。

对账依据和标准

对账问题最先解决的问题是对账依据和标准。比如秒杀场景，对账依据就是订单号，整个链路采用唯一内部订单号。对账标准可以设定为对用户的承诺。就是说：一次秒杀活动结束，如果给用户的结果是成功，那么实际上超卖了，那就自己补货解决。如果给用户结果是失败了，实际上有很多没卖出去，那就是没卖出去放着。总之，我承诺给用户的结果一定要履行。如果数据核对时，各个环节结果不一致，最终结果向用户的承诺对齐。

对账梳理

可以从明细和总数两个方面来做对账。在秒杀场景中，明细是一条条请求订单。总数是成功和失败了多少个请求，买出多少库存。明细对账主要用于定位问题。总数对账是兜底策略，用来解决「怎么证明自己是对的」的问题。

对账时机

分为在线对账和离线对账。在线对账又分为实时对账和准实时对账。

实时对账就是比如秒杀成功了，那下游的每一步都需要是成功的，其他情况如超时等则采用重试来进行强一致性保证。

准实时对账通常用异步来实现。在秒杀的场景，如果订单返回失败，可以异步发起一个任务进行退款，如果退款不成功则可以用多次重试进行补单。

离线对账就是平时所说的定时任务。这个对账方法就比较多了，自由发挥空间比较大。特别是在轧账场景中，因为不实际修改数据，风险低，很多新技术试用可以选择在此模块进行。

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