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有關RocketMQ實現分佈式事務的理論知識，下篇也會示例 通過SpringCloud來實例RocketMQ實現分佈式事務的項目。

一、舉個分佈式事務場景

列子：假設 A 給 B 轉 100塊錢，同時它們不是同一個服務上。

目標：就是 A 減100塊錢，B 加100塊錢。

實際情況可能有四種：

1）就是A賬戶減100 （成功），B賬戶加100 （成功）

2）就是A賬戶減100（失敗），B賬戶加100 （失敗）

3）就是A賬戶減100（成功），B賬戶加100 （失敗）

4）就是A賬戶減100 （失敗），B賬戶加100 （成功）

這裡

第1和第2 種情況是能夠保證事務的一致性的，但是 第3和第4 是無法保證事務的一致性的。

那我們來看下RocketMQ是如何來保證事務的一致性的。

二、RocketMQ實現分佈式事務原理

RocketMQ雖然之前也支持分佈式事務，但並沒有開源，等到RocketMQ 4.3才正式開源。

1、基礎概念

最終一致性

RocketMQ是一種最終一致性的分佈式事務，就是說它保證的是消息最終一致性，而不是像2PC、3PC、TCC那樣強一致分佈式事務，至於為什麼說它是最終一致性事務下面會詳細說明。

Half Message(半消息)

是指暫不能被Consumer消費的消息

。Producer 已經把消息成功發送到了 Broker 端，但此消息被標記為暫不能投遞狀態，處於該種狀態下的消息稱為半消息。需要 Producer

對消息的二次確認後，Consumer才能去消費它。

消息回查

由於網絡閃段，生產者應用重啟等原因。導致 Producer 端一直沒有對 Half Message(半消息) 進行 二次確認。這是Brock服務器會定時掃描長期處於半消息的消息，會

主動詢問 Producer端 該消息的最終狀態(Commit或者Rollback),該消息即為 消息回查。

2、分佈式事務交互流程

理解這張阿里官方的圖，就能理解RocketMQ分佈式事務的原理了。

我們來說明下上面這張圖

1、A服務先發送個Half Message給Brock端，消息中攜帶 B服務 即將要+100元的信息。

2、當A服務知道Half Message發送成功後，那麼開始第3步執行本地事務。

3、執行本地事務(會有三種情況1、執行成功。2、執行失敗。3、網絡等原因導致沒有響應)

4.1)、如果本地事務成功，那麼Product像Brock服務器發送Commit,這樣B服務就可以消費該message。

4.2)、如果本地事務失敗，那麼Product像Brock服務器發送Rollback,那麼就會直接刪除上面這條半消息。

4.3)、如果因為網絡等原因遲遲沒有返回失敗還是成功，那麼會執行RocketMQ的回調接口,來進行事務的回查。

從上面流程可以得知只有A服務本地事務執行成功 ，B服務才能消費該message。

然後我們再來思考幾個問題？

為什麼要先發送Half Message(半消息)

我覺得主要有兩點

1）可以先確認 Brock服務器是否正常 ，如果半消息都發送失敗了 那說明Brock掛了。

2）可以通過半消息來回查事務，如果半消息發送成功後一直沒有被二次確認，那麼就會回查事務狀態。

什麼情況會回查

也會有兩種情況

1）執行本地事務的時候，由於突然網絡等原因一直沒有返回執行事務的結果(commit或者rollback)導致最終返回UNKNOW，那麼就會回查。

2) 本地事務執行成功後，返回Commit進行消息二次確認的時候的服務掛了，在重啟服務那麼這個時候在brock端

它還是個Half Message(半消息)，這也會回查。

特別注意: 如果回查，那麼一定要先查看當前事務的執行情況，再看是否需要重新執行本地事務。

想象下如果出現第二種情況而引起的回查，如果不先查看當前事務的執行情況，而是直接執行事務，那麼就相當於成功執行了兩個本地事務。

為什麼說MQ是最終一致性事務

通過上面這幅圖，我們可以看出，在上面舉例事務不一致的兩種情況中，永遠不會發生

A賬戶減100 （失敗），B賬戶加100 （成功）

因為：如果A服務本地事務都失敗了，那B服務永遠不會執行任何操作，因為消息壓根就不會傳到B服務。

那麼 A賬戶減100 （成功），B賬戶加100 （失敗） 會不會可能存在的。

答案是會的

因為A服務只負責當我消息執行成功了，保證消息能夠送達到B,至於B服務接到消息後最終執行結果A並不管。

那B服務失敗怎麼辦？

如果B最終執行失敗，幾乎可以斷定就是代碼有問題所以才引起的異常，因為消費端RocketMQ有重試機制，如果不是代碼問題一般重試幾次就能成功。

如果是代碼的原因引起多次重試失敗後，也沒有關係，將該異常記錄下來，由人工處理，人工兜底處理後，就可以讓事務達到最終的一致性。

最後

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