分布式事务,基于MQ实现最终一致性分布式事务

什么是分布式事务

传统的事务是基于项目耦合并且是单数据库的本地事务，简单的来说，分布式事务就是实现跨服务器和数据库的事务支持

CAP 定理，又被叫作布鲁尔定理。对于设计分布式系统(不仅仅是分布式事务)，CAP 就是你的入门理论。
C (一致性)：对某个指定的客户端来说，读操作能返回最新的写操作。
对于数据分布在不同节点上的数据来说，如果在某个节点更新了数据，那么在其他节点如果都能读取到这个最新的数据，那么就称为强一致，如果有某个节点没有读取到，那就是分布式不一致。
A (可用性)：非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应(不是错误和超时的响应)。可用性的两个关键一个是合理的时间，一个是合理的响应。
合理的时间指的是请求不能无限被阻塞，应该在合理的时间给出返回。合理的响应指的是系统应该明确返回结果并且结果是正确的，这里的正确指的是比如应该返回 50，而不是返回 40。
P (分区容错性)：当出现网络分区后，系统能够继续工作。打个比方，这里集群有多台机器，有台机器网络出现了问题，但是这个集群仍然可以正常工作。

MQ消息中间件的事务控制

首先MQ众所周知的作用在于请求削峰和系统解耦,在分布式系统中一个业务请求可能涉及多个服务,根据RPC木桶理论(整体耗时取决于响应最慢的接口),那么在引入MQ消息中间件后,可以很好的解决这个问题,业务请求完成本身的逻辑后返回,由MQ通过队列方式调用其它服务.

对于MQ控制事务,就必须开启MQ事务,MQ客户端使用事务,必须在session.close()之前必须执行session.conmmit()进行提交,同时可以使用try/cat异常中使用session.rollback()对当前消息进行回滚

使用MQ消息中间件的解决方案