rocket mq延迟消息队列实现原理（RocketMQ实现分布式事务原理）

有关RocketMQ实现分布式事务的理论知识，下篇也会示例 通过SpringCloud来实例RocketMQ实现分布式事务的项目。

一、举个分布式事务场景

列子：假设 A 给 B 转 100块钱，同时它们不是同一个服务商。

目标：就是 A 减100块钱，B 加100块钱。

实际情况可能有四种：

1）就是A账户减100 （成功），B账户加100 （成功）

2）就是A账户减100（失败），B账户加100 （失败）

3）就是A账户减100（成功），B账户加100 （失败）

4）就是A账户减100 （失败），B账户加100 （成功）

这里 第1和第2 种情况是能够保证事务的一致性的，但是 第3和第4 是无法保证事务的一致性的。

那我们来看下RocketMQ是如何来保证事务的一致性的。

二、RocketMQ实现分布式事务原理

RocketMQ虽然之前也支持分布式事务，但并没有开源，等到RocketMQ 4.3才正式开源。

1、基础概念

最终一致性

RocketMQ是一种最终一致性的分布式事务，就是说它保证的是消息最终一致性，而不是像2PC、3PC、TCC那样强一致分布式事务，至于为什么说它是最终一致性事务下面会详细说明。

Half message(半消息)

是指暂不能被Consumer消费的消息。Producer 已经把消息成功发送到了 Broker 端，但此消息被标记为暂不能投递状态，处于该种状态下的消息称为半消息。需要 Producer

对消息的二次确认后，Consumer才能去消费它。

消息回查

由于网络闪段，生产者应用重启等原因。导致 Producer 端一直没有对 Half Message(半消息) 进行 二次确认。这是Brock服务器会定时扫描长期处于半消息的消息，会

主动询问 Producer端 该消息的最终状态(Commit或者Rollback),该消息即为 消息回查。

2、分布式事务交互流程

理解这张阿里官方的图，就能理解RocketMQ分布式事务的原理了。

我们来说明下上面这张图

1、A服务先发送给Half Message给Brock端，消息中携带 B服务 即将要 100元的信息。

2、当A服务知道Half Message发送成功后，那么开始第3步执行本地事务。

3、执行本地事务(会有三种情况1、执行成功。2、执行失败。3、网络等原因导致没有响应)

4.1)、如果本地事务成功，那么Product向Brock服务器发送Commit,这样B服务就可以消费该message。

4.2)、如果本地事务失败，那么Product向Brock服务器发送Rollback,那么就会直接删除上面这条半消息。

4.3)、如果因为网络等原因迟迟没有返回失败还是成功，那么会执行RocketMQ的回调接口,来进行事务的回查。

从上面流程可以得知只有A服务本地事务执行成功 ，B服务才能消费该message。

然后我们再来思考几个问题？

为什么要先发送Half Message(半消息)

我觉得主要有两点

1）可以先确认 Brock服务器是否正常 ，如果半消息都发送失败了 那说明Brock挂了。

2）可以通过半消息来回查事务，如果半消息发送成功后一直没有被二次确认，那么就会回查事务状态。

什么情况会回查

也会有两种情况

1）执行本地事务的时候，由于突然网络等原因一直没有返回执行事务的结果(commit或者rollback)导致最终返回UNKNOW，那么就会回查。

2) 本地事务执行成功后，返回Commit进行消息二次确认的时候的服务挂了，在重启服务那么这个时候在brock端

它还是个Half Message(半消息)，这也会回查。

特别注意: 如果回查，那么一定要先查看当前事务的执行情况，再看是否需要重新执行本地事务。

想象下如果出现第二种情况而引起的回查，如果不先查看当前事务的执行情况，而是直接执行事务，那么就相当于成功执行了两个本地事务。

为什么说MQ是最终一致性事务

通过上面这幅图，我们可以看出，在上面举例事务不一致的两种情况中，永远不会发生

A账户减100 （失败），B账户加100 （成功）

因为：如果A服务本地事务都失败了，那B服务永远不会执行任何操作，因为消息压根就不会传到B服务。

那么 A账户减100 （成功），B账户加100 （失败） 会不会可能存在的。

答案是会的

因为A服务只负责当我消息执行成功了，保证消息能够送达到B,至于B服务接到消息后最终执行结果A并不管。

那B服务失败怎么办？

如果B最终执行失败，几乎可以断定就是代码有问题所以才引起的异常，因为消费端RocketMQ有重试机制，如果不是代码问题一般重试几次就能成功。

如果是代码的原因引起多次重试失败后，也没有关系，将该异常记录下来，由人工处理，人工兜底处理后，就可以让事务达到最终的一致性。

最后

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