本篇文章综合了网上的多篇博客。
说到分布式事务，就会谈到那个经典的”账号转账”问题：2个账号，分布处于2个不同的DB，或者说2个不同的子系统里面，A要扣钱，B要加钱，如何保证原子性？
一般的思路都是通过消息中间件来实现“最终一致性”：A系统扣钱，然后发条消息给中间件，B系统接收此消息，进行加钱。
但这里面有个问题：A是先update DB，后发送消息呢？ 还是先发送消息，后update DB？
假设先update DB成功，发送消息网络失败，重发又失败，怎么办?
假设先发送消息成功，update DB失败。消息已经发出去了，又不能撤回，怎么办？
所以，这里下个结论： 只要发送消息和update DB这2个操作不是原子的，无论谁先谁后，都是有问题的。
那这个问题怎么解决呢？？
错误的方案
有人可能想到了，我可以把“发送消息”这个网络调用和update DB放在同1个事务里面，如果发送消息失败，update DB自动回滚。这样不就保证2个操作的原子性了吗？
这个方案看似正确，其实是错误的，原因有2：
（1）网络的2将军问题：发送消息失败，发送方并不知道是消息中间件真的没有收到消息呢？还是消息已经收到了，只是返回response的时候失败了？
如果是已经收到消息了，而发送端认为没有收到，执行update db的回滚操作。则会导致A账号的钱没有扣，B账号的钱却加了。
（2）把网络调用放在DB事务里面，可能会因为网络的延时，导致DB长事务。严重的，会block整个DB。这个风险很大。
基于以上分析，我们知道，这个方案其实是错误的！
方案1：使用非事务消息
假设消息中间件没有提供“事务消息”功能，比如你用的是Kafka。那如何解决这个问题呢？
解决方案如下：
（1）Producer端准备1张消息表，把update DB和insert message这2个操作，放在一个DB事务里面。
（2）准备一个后台程序，源源不断的把消息表中的message传送给消息中间件。失败了，不断重试重传。允许消息重复，但消息不会丢，顺序也不会打乱。
（3）Consumer端准备一个判重表。处理过的消息，记在判重表里面。实现业务的幂等。但这里又涉及一个原子性问题：如果保证消息消费 + insert message到判重表这2个操作的原子性？
消费成功，但insert判重表失败，怎么办？关于这个，在Kafka的源码分析系列，第1篇， exactly once问题的时候，有过讨论。
通过上面3步，我们基本就解决了这里update db和发送网络消息这2个操作的原子性问题。
但这个方案的一个缺点就是：需要设计DB消息表，同时还需要一个后台任务，不断扫描本地消息。导致消息的处理和业务逻辑耦合额外增加业务方的负担。
方案2 – 使用RocketMQ 事务消息
RocketMQ是一个两段式提交协议的实现，其提交过程如下：
总结：对比方案2和方案1，RocketMQ最大的改变，其实就是把“扫描消息表”这个事情，不让业务方做，而是消息中间件帮着做了。
至于消息表，其实还是没有省掉。因为消息中间件要询问发送方，事物是否执行成功，还是需要一个“变相的本地消息表”，记录事物执行状态。
参考文档
https://www.cnblogs.com/dinglang/p/5679542.html
http://lifestack.cn/archives/429.html
http://blog.csdn.net/chunlongyu/article/details/53844393
http://blog.jobbole.com/89140/