一、消息事务
其实很多场景下，我们“发消息”这个过程，目的往往是通知另外一个系统或者模块去更新数据，消息队列中的“事务”，主要解决消息生产者和消息消费者的数据一致性问题。
用户在电商APP上购物时，先把商品加到购物车里，然后几件商品一起下单，最后支付，完成购物流程。
这个过程中有一个需要用到消息队列的步骤，订单系统创建订单后，发消息给购物车系统，将已下单的商品从购物车中删除。因为从购物车删除已下单商品这个步骤，并不是用户下单支付这个主要流程中必要的步骤，使用消息队列来异步清理购物车是更加合理。
对于订单系统，它创建订单的过程实际执行了2个步骤的操作：
- 在订单库中插入一条订单数据，创建订单；
- 发消息给消息队列，消息的内容就是刚刚创建的订单
对于购物车系统：
- 订阅相应的主题，接收订单创建的消息，然后清理购物车，在购物车中删除订单的商品。
在分布式系统中，上面提到的步骤，任何一个都有可能失败，如果不做任何处理，那就有可能出现订单数据与购物车数据不一致的情况，比如：
- 创建了订单，没有清理购物车；
- 订单没创建成功，购物车里面的商品却被清掉了。
所以我们需要解决的问题为：在上述任意步骤都有可能失败的情况下，还要保证订单库和购物车库这两个库的数据一致性。
二、分布式事务
分布式事务就是要在分布式系统中实现事务。在分布式系统中，在保证可用性和不严重牺牲性能的前提下，光是要实现数据的一致性就已经非常困难了，显然实现严格的分布式事务是更加不可能完成的任务。所以目前大家所说的分布式事务，更多情况下，是在分布式系统中事务的不完整实现，在不同的应用场景中，有不同的实现，目的都是通过一些妥协来解决实际问题。
常见的分布式事务实现：
- 2PC（Two-phase Commit，也叫二阶段提交）
- TCC（Try-Confirm-Cancel）
- 事务消息
每一种实现都有其特定的使用场景，也有各自的问题，都不是完美的解决方案。
事务消息适用的场景主要是那些需要异步更新数据，并且对数据实时性要求不太高的场景。比如在创建订单后，如果出现短暂的几秒，购物车里的商品没有被及时情况，也不是完全不可接受的，只要最终购物车的数据和订单数据保持一致就可。
三、消息队列实现分布式事务
事务消息需要消息队列提供相应的功能才能实现，kafka和RocketMQ都提供了事务相关功能。
对于订单系统：
- 首先，订单系统在消息队列上开启一个事务。
- 然后订单系统给消息服务器发送一个“半消息”，这个半消息不是说消息内容不完整，它包含的内容就是完整的消息内容，半消息和普通消息的唯一区别是，在事务提交之前，对于消费者来说，这个消息是不可见的。
- 半消息发送成功后，订单系统就可以执行本地事务了，在订单库中创建一条订单记录，并提交订单库的数据库事务。
- 然后根据本地事务的执行结果决定提交或者回滚事务消息。如果订单创建成功，那就提交事务消息，购物车系统就可以消费到这条消息继续后续的流程。如果订单创建失败，那就回滚事务消息，购物车系统就不会收到这条消息。这样就基本实现了“要么都成功，要么都失败”的一致性要求。
对于购物车系统：
- 对于购物车系统收到订单创建成功消息清理购物车这个操作来说，失败的处理比较简单，只要成功执行购物车清理后再提交消费确认即可，如果失败，由于没有提交消费确认，消息队列会自动重试。
如果在第四步提交事务消息时失败了怎么办？Kafka 和 RocketMQ 给出了 2 种不同的解决方案：
1、Kafka 的解决方案：
直接抛出异常，让用户自行处理。我们可以在业务代码中反复重试提交，直到提交成功，或者删除之前创建的订单进行补偿。
2、RocketMQ 的解决方案：
在 RocketMQ 中的事务实现中，增加了事务反查的机制来解决事务消息提交失败的问题。如果 Producer 也就是订单系统，在提交或者回滚事务消息时发生网络异常，RocketMQ 的 Broker 没有收到提交或者回滚的请求，Broker 会定期去 Producer 上反查这个事务对应的本地事务的状态，然后根据反查结果决定提交或者回滚这个事务。为了支撑这个事务反查机制，我们的业务代码需要实现一个反查本地事务状态的接口，告知 RocketMQ 本地事务是成功还是失败。
综合上面讲的通用事务消息的实现和 RocketMQ 的事务反查机制，使用 RocketMQ 事务消息功能实现分布式事务的流程如下图：
