1 结论

结论先行：事务+MQ的使用场景，使用方式一定得正确，稍有不慎，可能就会带来数据不一致问题。

2 问题背景及现象

3 排查过程

3.1 初次分析

发现问题，及时修复，加完锁上线，以为问题修复了，结果高兴太早了。

3.2 问题再次出现

3.2.1 分析思路一

3.2.2 分析思路二

3.2.3 分析思路三

b.updateCostSuccess接口里，其实包含了三步操作，执行完后，还处于大事务中，事务并未提交，后面还有处理流程。

c.具体过程如下

3.3 解决方案

找到问题，测试环境验证一下猜想，updateCostSuccess后，延迟事务提交，基本可以稳定复现问题。

解决方案就清晰了，发送MQ移步到事务提交成功后即可，修复上线后，继续观察了一段时间预警，没有再次出现该问题了，到此，该问题得到彻底解决。

完整流程如下：

4 总结与反思

对于有经验的工程师来说，可能一眼就知道了问题在哪里，比如我们架构的同事们，但是对于没经验，或者没有考虑到这个点上的工程师来说，可能就比较难发现原因，属于典型但不复杂的场景。

大家可以想一想，这个问题中，哪些环节有问题，可能带来当前的数据不一致结果。
数据不一致，有两个大方向的原因：

• a.数据冗余导致;

• b. 并发控制不好导致。

这个问题，这两个都有一定的关联，对于cost字段，系统A里已经有一份原始数据，是否有必要在系统B的业务订单表biz_business_order中再存一份，值得思考。对于并发控制，系统B消费系统A同topic，不同tag=create || update的MQ时，如果不做并发锁控制，也可能导致系统B中cost字段产生不一致。
基于本次出现的这个case，我们内部也进行了讨论学习，对于数据一致性问题，总结了几条建议，分享给大家。

1. 数据是否冗余值得思考，如果选择冗余来降低系统复杂性，就需要用程序保证数据一致性。

2. 涉及到数据一致性的场景，对于重要的业务场景，最好有数据校对和预警，便于提前发现问题。

3. 对于业务较复杂的场景，大事务+MQ结合的使用，代码一定要多review，否则可能存在隐患，要谨慎。

4. 如果事务中发MQ，就需要用事务MQ，保证逻辑处理的结果和发送MQ的结果一致，否则就可能产生不一致（业务不一致或数据不一致）。比如这个场景中，系统A update后发出的MQ，发送成功，如果后续事务回滚了，消费方系统B就可能产生业务不一致问题。

5. 对于大事务操作，比如用注解直接包住一个大方法这种方式，要慎用。

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