一、引子
根据CAP原理，分布式系统无法在保证了可用性（Availability）和分区容忍性（Partition）之后，继续保证一致性（Consistency）。我们认为，只要存在网络调用，就会存在调用失败的可能，系统之间必然存在着长或短的不一致状态。在服务化流行的今天，怎样及时发现系统服务间的不一致状态，以及怎样去量化衡量一个系统的数据一致性，成为每个分布式环境下的开发者需要考虑并解决的问题。
二、背景
以交易链路为例，存在着如下一些潜在的不一致场景：
· 订单支付成功了，但是订单状态却还是“待付款”
· 物流已经发货了，但是订单上面还是“待发货”
· 银行退款已经到账了，但是订单上面还是“退款中”
· 订单发货已经超过7天了，但是却没有自动完成
…
上述每个业务场景，都可能产生用户反馈，给用户带来困扰。业务对账平台的核心目的，就是及时发现类似问题，并及时修复。使问题在反馈前即被提前处理。
三、挑战
那么一个业务对账平台，会面临着哪些挑战？
我们对于一个业务对账平台的核心诉求，主要包括要方便业务系统快速接入，要能处理业务方海量的数据，并保证一定的实时性。这会深刻影响业务对账平台的系统设计。
四、架构
从局部到整体，本文先从解决上面三个问题的角度，来看有赞业务对账平台的局部设计，再来看整体系统结构。
4.1 易于接入
我们认为所有的对账流程，都可以分解为“数据加载”、“转换解析”、“对比”、“结果处理”这 4 步。为了适应多样化的业务场景，其中的每一步都需要做到可编排，放置各种差异化的执行组件。在每一个流程节点，需要通过规则可以自由选择嵌入哪个组件。其次，需要把数据从原始格式，转换到对账的标准格式（基于标准格式，就能做标准的通用对比器）。总结起来，我们认为对账引擎需要具备以下的能力：
· 流程编排能力
· 规则能力
· 插件化接入能力
目前业务对账平台的对账引擎结构如下：
其中的 ResourceLoader 、 Parser 、 Checker 、 ResultHandler 均为标准接口，所有实现了对应接口的 spring bean ，都能被编排到对账流程之中，包括业务方自己实现的 plugin。这样就实现了插件化和可编排。每个流程节点的功能如下：
· ResourceLoader ：基于各种数据源（DB、FILE、RPC、REST等）提供加载器工厂，加载各个数据源的原始数据。加载的方式支持驱动加载、并行加载、多方加载等方式。业务方也可以自己实现加载器，利用流程编排能力嵌入到对账流程中。
· Parser ：对已加载的原始数据进行建模，转换为对账标准模型。利用规则引擎，提供脚本化（Groovy）的转换方式。
· Checker ：按照配置对指定字段、按指定规则进行比较，并产生对账结果。支持 findFirst（找出第一个不一致）、full（找出所有不一致）等对比策略。
· ResultHandler ：使用指定的handler对结果进行处理，常见的处理器包括持久化、发送报警邮件、甚至直接修复数据等等。
通过统一的 facade，将整个对账流程进行串联。在执行不同节点时，根据配置选择不同的默认组件或者插件来执行。可以在管理后台，对每个流程节点进行编排：
4.2 高吞吐量
一些离线定时对账场景，单次对账的数据量可能达到百万级，甚至千万级。这对对账平台的吞吐量造成了挑战。我们面对海量数据问题的通常解决思路，就是“拆”。分布式任务拆分+单机内任务拆分，将数据块变小。同时，也可以利用一些大数据的工具来帮我们减轻负担。
目前的对账有 2 种模式：一种常规模式，是通过数据平台（包含了所有要进行对账的原始主键数据，如订单号）将数据 push 到对账中心的 DB ，然后订单中心集群通过分片策略，并按分页分批加载，加载数据进行对比。另一种，则是当数据量超过千万时，利用数据平台的 spark 引擎从 hive 表中获取数据，然后投递到 nsq（自研消息队列）。nsq 会选择其中一个 consumer 进行投递（不会投递到多个consumer）。这样千万级的数据会变成消息被分散的对账服务器执行。
对账任务一般会选择在业务量较小的凌晨进行，是因为在对账过程中会需要通过反查业务接口，来获取实时数据。而更好的情况是，对账时能去除对业务接口的反查。因此，会需要对业务数据进行准实时同步，提前进入对账中心的 DB 集群。
主要思路是基于业务 DB 的 binlog 日志或者业务系统自身的消息，进行数据同步。后续流程则类似。
4.3 高实时性
一些特定的业务场景，比如买家已经付款成功了，但是由于银行第三方的支付状态回调延迟，导致订单状态还是待付款。这种情况，买家会比较焦急，可能产生投诉。面对这样一些场景，就需要进行实时对账，也可以叫做秒级对账。
秒级对账往往基于业务消息进行触发，需要在事件触发后的短时间内执行完对账任务。且事件消息的触发，往往具有高并发的特点，因此需要相应的架构来进行支持。
设计中主要加入了 EventPool 来缓冲处理高并发的事件消息，并加入限流、取样、路由、处理的 pipeline。同时在进入事件处理线程池之前，需要进入阻塞队列，避免大量的请求直接耗尽线程资源，同时实现事件处理的异步化。处理线程批量定时从阻塞队列获取任务来执行。同时，利用延迟阻塞队列，还可以实现延迟对账的特性。（我们认为出现不一致的情况时，如果立即去进行对比，往往还是不一致的。所以就需要根据情况，在事件发生后的一段时间内，再触发对比）
4.4 整体设计
上面介绍了业务对账平台的各个局部设计，下面来看下整体结构。
整体上主要采用调度层+对账引擎(core+plugin)+基础设施的分层架构。调度层主要负责任务触发、任务拆分、调度；对账引擎则负责执行可编排的对账流程；基础设置层则提供规则引擎、流程引擎、泛化调用、监控等基础能力。
五、健康度
对账中心可以拿到业务系统及其所在整个链路的数据一致性信息。基于此，对账平台具备了给予业务系统和链路健康度反馈的能力。
六、共建
前面有提到，对账的流程被拆分为四个固定的流程节点，且有四个对应的标准接口。通过流程引擎和规则引擎的能力，可以根据 spring bean name，来将系统默认组件或者插件编排到对账流程之中。基于这种开放性的设计，业务对账平台支持与业务团队进行共建。
首先，对账平台提供标准接口的 API jar 包，业务方通过引入 jar，实现相关接口，并将 impl 打包。这样，对账平台通过 spi 的方式，可以引入业务方的插件包，并加载到对账中心的 JVM 中执行。
七、未来
业务对账平台，是面向业务场景建立，但同时属于数据密集型应用。平台上线以来，已经接入公司各团队数十个对账任务，每天处理千万级的数据。展望未来，业务对账平台的使命会从主要进行离线数据分析处理，演进到利用应用系统的健康度数据帮助系统进行实时调整的方向。在分布式环境下，没有人能回避数据一致性问题，我们对此充满着敬畏。
