保存更新失败,事务回滚,但是MQ消息发送成功

事务处理与消息队列同步

系统上线后,偶尔出现一些小的问题,逻辑处理是先保存数据,保存成功后,给别的服务发MQ消息,正常情况下,只要没有网络问题或者超时等问题,数据都能保存成功,紧接着就是发送消息,但是偶尔会出现数据保存失败,事务回滚,但是消息却发出去了!!
所以鉴于代码不完善,需要对发消息做逻辑处理

import com.lenovo.chinaservice.pscm.quality.test.utils.base.AbstractAfterCommitTransactionSynchronization;
import org.springframework.transaction.support.TransactionSynchronizationManager;
//保存信息
			testReturnRepository.saveTestReturnPnBaseList(testReturnPnBaseAddVOList);

			TransactionSynchronizationManager.registerSynchronization(new AbstractAfterCommitTransactionSynchronization() {
				@Override
				public void afterCommit() {
					//推送信息
					List<TestRecordSendMqInfo> testRecordSendMqInfoList = jointPnTestRecordMqInfo(testReturnPnBaseAddVOList);
					for(TestRecordSendMqInfo testRecordSendMqInfo:testRecordSendMqInfoList){
						log.info("**********mq***:" + testRecordSendMqInfo.toString());
						testRecordResultSendMqService.pushMQ(testRecordSendMqInfo);
					}
				}
			});

增加逻辑中增加了AbstractAfterC

<think>嗯,用户想知道消息发送是否需要纳入事务管理以及相关的最佳实践。首先,我需要回忆一下分布式事务消息系统的相关知识。消息发送和数据库事务的一致性确实是个常见的问题,尤其是在微服务架构中。 根据用户提供的引用,比如引用[1]提到的MQ事务消息需要支持半消息机制,这应该是指类似RocketMQ事务消息。这种机制可以确保消息发送和本地事务的一致性。而引用[2]提到的Local-commit-then-publish方法,是先提交本地事务再发消息,但中间可能存在小概率故障,需要幂等处理。所以这两种方法各有优劣。 用户可能是在设计一个需要保证数据一致性的系统,比如订单创建后发送消息通知其他服务。这时候需要考虑如何保证数据库操作和消息发送同时成功失败。如果直接先发消息再提交事务,可能会有问题,比如事务回滚消息已经发出去了。反之,先提交事务再发消息,可能在提交后发送失败,导致数据不一致。 所以,是否需要将消息发送纳入事务管理?可能要看具体场景。如果是强一致性要求的,可能需要用事务消息,但这样会有性能开销。如果允许最终一致性,可能采用本地事务提交后再发消息,配合重试和幂等处理。 最佳实践方面,应该考虑事务消息、本地事务优先、异步补偿、幂等设计等。比如使用支持半消息MQ,或者在本地事务成功发送消息,同时记录日志以便重试。此外,消费者的幂等性也很重要,防止重复处理消息。 用户的问题可能涉及到如何选择适合自己业务场景的方案。比如高并发场景可能更看重性能,选择本地事务提交后再发消息,而金融场景可能更倾向于事务消息确保一致性。需要权衡业务侵入性、性能、一致性强弱等因素。 另外,引用[3]提到条件语句处理数据,这可能是在消息处理时进行数据校验,确保消息的有效性,避免错误数据进入下游系统。所以在消息发送后,消费者也需要有相应的校验机制,配合事务处理。 总结下来,回答需要分点说明消息发送是否纳入事务,结合不同的机制和最佳实践,给出具体的方案和适用场景,同时引用提供的资料来支持观点。</think>### 消息发送事务管理的关系及最佳实践 #### 1. **消息发送是否需纳入事务管理?** 消息发送是否需要与事务绑定取决于业务场景对**数据一致性**的要求: - **强一致性场景**:若消息发送与本地事务必须同时成功失败(如支付成功后通知账户系统),则需通过事务消息机制保障一致性[^1]。 - **最终一致性场景**:若允许短暂延迟(如日志记录、异步通知),可将消息发送与本地事务解耦,通过重试和幂等性保证最终一致性[^2]。 --- #### 2. **常见实现方案及优缺点** | **方案** | **实现逻辑** | **优点** | **缺点** | |---------------------------|-----------------------------------------------------------------------------|-----------------------------|----------------------------------------| | **MQ事务消息** | 1. 发送消息MQ<br>2. 执行本地事务<br>3. 事务提交后MQ投递消息 | 强一致性保证 | 依赖MQ特性,业务侵入性高 | | **Local-commit-then-publish** | 1. 先提交本地事务<br>2. 事务成功发送消息<br>3. 失败时重试(需幂等设计) | 轻量级,性能好 | 需处理极小概率的提交后发送失败场景 | | **本地事务表** | 1. 本地事务消息记录写入同一数据库<br>2. 异步任务轮询发送消息 | 无需MQ支持特殊机制 | 增加数据库压力,需维护异步任务 | --- #### 3. **最佳实践建议** 1. **优先使用事务消息机制** 若MQ支持半消息(如RocketMQ),优先采用事务消息,确保消息发送与本地事务原子性。 ```text 示例流程: 发送消息 -> 执行本地事务 -> 事务成功则提交消息 -> MQ投递消息 ``` 2. **本地事务优先,配合重试与幂等** 若无法使用事务消息,采用“先提交本地事务,后发消息”模式,并通过以下措施增强可靠性: - **记录事务日志**:在本地事务表中保存消息内容和状态,通过定时任务补偿未发送消息。 - **消费者幂等设计**:通过唯一ID或状态机避免重复消费[^3]。 3. **异步补偿机制** 对关键业务增加异步校验(如对账服务),修复因网络抖动导致的数据不一致问题。 4. **性能与一致性权衡** - 高并发场景:优先选择轻量级的`Local-commit-then-publish`方案。 - 金融级场景:牺牲部分性能换取强一致性,采用事务消息。 --- #### 4. **典型场景示例** - **电商订单支付**:支付成功后需通知库存系统扣减库存。 - **方案**:使用事务消息,避免支付成功但库存未扣减。 - **用户注册奖励发放**:注册成功后异步发放优惠券。 - **方案**:本地事务提交后发送消息,配合重试和幂等性。 ---
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