分布式事务分布式事务解决方案

关键词：

一、第一种方案：能不用分布式事务就不用

明确系统是否真的需要分布式事务；

因为不论任何一种分布式解决方案都会增加你系统的复杂度，这样的成本还是挺高的，千万不要因为追求某些设计，而引入不必要的成本和复杂度。

二、第二种方案：XA 分布式事务 （MySQL是支持XA事务的）

属于2PC；
XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范。

X/Open DTP(X/Open Distributed Transaction Processing Reference Model) 是X/Open 这个组织定义的一套分布式事务的标准，也就是了定义了规范和API接口，由这个厂商进行具体的实现。这个思想在java 平台里面到处都是。
X/Open DTP 定义了三个组件： AP，TM，RM
AP(Application Program)：也就是应用程序，可以理解为使用DTP的程序
RM(Resource Manager)：资源管理器，这里可以理解为一个DBMS系统，或者消息服务器管理系统，应用程序通过资源管理器对资源进行控制。资源必须实现XA定义的接口
TM(Transaction Manager)：事务管理器，负责协调和管理事务，提供给AP应用程序编程接口以及管理资源管理器
其中，AP 可以和TM 以及 RM 通信，TM 和 RM 互相之间可以通信，DTP模型里面定义了XA接口，TM 和 RM 通过XA接口进行双向通信，例如:TM通知RM提交事务或者回滚事务，RM把提交结果通知给TM。AP和RM之间则通过RM提供的Native API 进行资源控制，这个没有进行约API和规范，各个厂商自己实现自己的资源控制，比如Oracle自己的数据库驱动程序。

 

 

 

三、第三种方案：TCC 方案
属于2PC；

TCC 模型是把锁的粒度完全交给业务处理，它需要每个子事务业务都实现Try-Confirm / Cancel 接口。

Try:
　　尝试执行业务
　　完成所有业务检查（一致性）
　　预留必须业务资源（准隔离性）
Confirm:
　　确认执行业务；
　　真正执行业务，不作任何业务检查
　　只使用Try阶段预留的业务资源
　　Confirm 操作满足幂等性
Cancel:
　　取消执行业务
　　释放Try阶段预留的业务资源
　　Cancel操作满足幂等性

这三个阶段，都会按本地事务的方式执行。不同于 XA的prepare ，TCC 无需将 XA 的投票期间的所有资源挂起，因此极大的提高了吞吐量。

 

四、第四种方案：本地消息表+MQ

执行步骤：

1. A 系统在自己本地一个事务里操作同时，插入一条数据到消息表；
2. 接着 A 系统将这个消息发送到 MQ 中去；
3. B 系统接收到消息之后，在一个事务里，往自己本地消息表里插入一条数据，同时执行其他的业务操作，如果这个消息已经被处理过了，那么此时这个事务会回滚，这样保证不会重复处理消息；
4. B 系统执行成功之后，就会更新自己本地消息表的状态以及 A 系统消息表的状态；
5. 如果 B 系统处理失败了，那么就不会更新消息表状态，那么此时 A 系统会定时扫描自己的消息表，如果有未处理的消息，会再次发送到 MQ 中去，让 B 再次处理；
6. 这个方案保证了最终一致性，哪怕 B 事务失败了，但是 A 会不断重发消息，直到 B 那边成功为止。

注意事项：

1.严重依赖于数据库的消息表来管理事务，高并发场景下，mysql会是个瓶颈 

2.本地消息队列是 BASE 理论，是最终一致模型，适用于对一致性要求不高的。实现这个模型时需要注意重试的幂等

五、第五种方案：可靠消息最终一致性方案

抛弃本地的消息表，直接基于 MQ 来实现事务。比如阿里的 RocketMQ 就支持消息事务。
消息队列 RocketMQ 事务消息交互流程如下所示：

 

其中：

1. 发送方向消息队列 RocketMQ 服务端发送消息。
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 或是 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的特殊情况下，上述步骤 4 提交的二次确认最终未到达服务端，经过固定时间后服务端将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，服务端仍按照步骤 4 对半消息进行操作。

说明：事务消息发送对应步骤 1、2、3、4，事务消息回查对应步骤 5、6、7。 

六、第六种方案：最大努力通知方案

这个方案的大致意思就是：

1.系统 A 本地事务执行完之后，发送个消息到 MQ；
2.这里会有个专门消费 MQ 的最大努力通知服务，这个服务会消费 MQ 然后写入数据库中记录下来，或者是放入个内存队列也可以，接着调用系统 B 的接口；
3.要是系统 B 执行成功就 ok 了；要是系统 B 执行失败了，那么最大努力通知服务就定时尝试重新调用系统 B，反复 N 次，最后还是不行就放弃。

其实，RocketMQ 的消息重试，符合这个解释

分布式事务分布式事务解决方案

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