简介
本文介绍分布式事务的一种解决方案：消息表结合MQ。
本地消息表+MQ（无事务）
简介
| 项 | 说明 |
| 项目来源 | 源于eBay经典的BASE方案。ebay的完整方案BASE: An Acid Alternative – ACM Queue |
| 基本设计思想 | 将远程分布式事务拆分成一系列的本地事务 |
| 使用的重要技术 | 消息队列和消息应用状态表 |
| 优缺点 | 优点：基本避免了分布式事务，实现了“最终一致性”；开发简单 缺点：需设计DB消息表，同时还需要一个后台任务，不断扫描本地消息。导致消息的处理和业务逻辑耦合额外增加业务方的负担。 |
| 适用场景 | 适用于对一致性要求不高的非高并发场景。（本地消息队列是BASE理论，是最终一致模型）。 |
实例流程
说明：这种分布式事务适合前边服务弱依赖于后边的服务的场景，比如付款成功增积分：积分的多少不影响付款。但对于强依赖的情况不合适，如下单减库存操作：是否能下单由库存是否充足而定，而下单是否成功由减库存是否成功而定，此时，用此法最合适：订单模块直接调用减库存的微服务接口。
本处以购物时的付款成功增积分为例说明。
错误处理
- 步骤:1,2：任意一个出错，整个事务回滚，不会出错
- 步骤3：投递消息成功，结果接收MQ响应时网络出错。不会出错
- 步骤4：MQ宕机（解决方法：MQ一般支持持久化）。消费者消费失败（解决方法：重试3次）
- 步骤4-8：4-8任意一个失败次数超过重试次数。解决方法：发送报警，让人工处理。
从工程实践角度讲，这种整个流程自动回滚的代价是非常巨大的，不但实现复杂，还会引入新的问题。
比如自动回滚失败，又怎么处理？对应这种极低概率的case，采取人工处理，会比实现一个高复杂的自动化回滚系统，更加可靠，也更加简单。 - 步骤6：增积分完成之后，断网，导致增积分成功的消息没有发布出去。解决方法：定时任务会再次将消息投递，步骤5会判断到增积分已完成，直接跳到步骤8：发布消息
- 一个原子性问题：如果保证消息消费 + insert message到判重表这2个操作的原子性？消费成功，但insert判重表失败，怎么办？关于这个，在Kafka的源码分析系列，第1篇，exactly once问题的时候，有过讨论。
MQ（有事务）
简介
上边“本地消息表+MQ（无事务）”的一个缺点：需要设计DB消息表，同时还需要一个后台任务，不断扫描本地消息。导致消息的处理和业务逻辑耦合额外增加业务方的负担。
为了能解决该问题，同时又不和业务耦合，RocketMQ提出了“事务消息”的概念。阿里巴巴的RocketMQ中实现了分布式事务，实际上其实是对本地消息表的一个封装，将本地消息表移动到了MQ内部。
对比方案3和方案2，RocketMQ最大的改变，其实就是把“扫描消息表”这个事情，不让业务方做，而是消息中间件帮着做了。至于消息表，其实还是没有省掉。因为消息中间件要询问发送方，事物是否执行成功，还是需要一个“变相的本地消息表”，记录事物执行状态。
具体来说，就是把消息的发送分成了2个阶段：Prepare阶段和确认阶段。
具体来说，上面的2个步骤，被分解成3个步骤：
- 第一步：生产者：向RocketMQ发送Prepared消息，生产者会拿到消息的地址。
- 第二步：生产者：执行本地事务（修改数据库的数据）。
- 第三步：生产者：
若第二步执行成功，用第一步拿到的地址去访问消息，并修改状态（Confirm），消息接收者就能使用这个消息。
若第二步执行失败，用第一步拿到的地址去访问消息，并取消Prepared消息，消息接收者就得不到这个消息。
1. Producer向broker端发送消息
2. 服务端将消息持久化成功之后，向发送方ACK确认消息已经发送成功，此时消息为半消息
3. 发送方开始执行本地事务逻辑
4. 发送方根据本地事务执行结果向服务端提交二次确认(Commit或者Rollback)。服务端收到Commit状态则将半消息标记为可投递，订阅方最终将收到该消息；服务端收到Rollback状态则删除半消息，订阅方将不会接受该消息。
5. 在断网或者是应用重启等特殊情况下，上述步骤4提交的二次确认最终未到达服务端，RocketMQ 会定期扫描消息集群中的事物消息，若发现未经确认的Prepared 消息，会对该消息发起消息回查
6. 发送方收到消息回查后，需要检查对应消息的本地事务执行的最终结果
7. 发送方根据检查得到的本地事务的最终状态再次提交二次确认，服务端仍按照4对半消息进行操作
错误处理
消费方重试全部失败怎么办？
解决方法：发送报警，让人工处理。
从工程实践角度讲，这种整个流程自动回滚的代价是非常巨大的，不但实现复杂，还会引入新的问题。
比如自动回滚失败，又怎么处理？对应这种极低概率的case，采取人工处理，会比实现一个高复杂的自动化回滚系统，更加可靠，也更加简单。
实例
略
请先 ！