MQ 分布式事务 -- 微服务应用
1、背景
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https://blog.csdn.net/fd2025/article/details/79863390
以支付、电商下单为例子。一个电商系统包含了好几大类模块，就比如有用户模块、商品模块、库存模块、订单模块、支付模块、物流模块，活动模块等，以下就先列举几个最基础常见的模块(用户模块、商品模块、库存模块、订单模块、支付模块)。
用户流程如下：
2、问题
如果系统规模较小，数据表都在一个数据库实例上，项目服务端也都在同一个项目，那上面的问题基本不是问题，直接用本地事务(一致性，原子性、隔离性、持久性)解决，比如支付转账(a->b)模块肯定会出现a账户减少，b账户增加，程序操作加个事务管理就解决。但是如果系统规模较大，比如支付宝账户表和余额宝账户表显然不会在同一个数据库实例上，他们往往分布在不同的物理节点上，又比如商品模块，订单模块不会在同一个数据库中或是在同一个项目中，这时本地事务就已经失去用武之地了。
3、场景
1.场景1
支付宝转1万元到余额宝，如果支付宝扣除1万后，如果系统挂掉了，余额宝并没有增加1万，数据出现不一致情况。
2.场景2
电商系统中，当有用户下单后，除了在订单表插入一条记录外，对应商品表的这个商品数量必须 减1，怎么保证？？在 搜索广告系统中，当用户点击某广告后，除了在点击事件表中 增加一条
记录外 ，还得去商家账户表中找到这个商家扣除广告费吧，怎么保证？？
不拆分服务最常见的解决方案：
本地事务：
begin transaction
update a set amount = amount - 10000 where userid = 1
update b set amount = amount + 10000 where userid = 1
end transaction
commit;
4、mq实现分布式事务
当 支付宝账户扣除1万后，我们只要生成一个凭证(消息)即可，这个凭证(消息)上写着“让余额宝账户增加一万”，只要这个凭证（消息）能可靠保证，我们最终是可以拿着这个凭证（消息）让余额宝账户 增加1万的，即我们能依靠这个凭证（消息）完成最终一致性。
4.1 如何可靠保存凭证
业务与消息耦合的方式
支付宝在完成扣款的同时，同时记录消息数据，这个消息数据与业务数据保存在同一数据库实例里（消息记录表名为message）.
begin transtration
update a set amount = amount -10000 where userid = 1;
insert into message(userid,amount,status) values (1,10000,1);
end transaction
commit;
上述事务能保证只要支付宝账户里被扣了钱，消息一定能保存下来。
当上述事务提交成功后，我们通过实时消息服务将此消息通知余额宝，余额宝处理成功后发送回复成功消息后，支付宝收到回复后删除该条消息数据。
业务与消息解耦
为了解耦，可以采取以下方式：
1、支付宝在扣款事务提交之前，向实时消息服务请求发送消息，实时消息服务只记录消息数据，而不真正发送(只是知道有这一条消息)，只有消息发送成功后才会提交事务。
//支付宝 - 10000 (业务需求)
//先把(支付宝-10000)封装成一个消息(new message()))
//然后把这个消息提交到mq服务器上send(producer.send(new message(),callback(里面处理本地事务)))
//在callback处理本地事务：在callback方法里：
update a set amount = amount - 10000 where userid = 1;
..............
//当本地事务操作完成了以后
1.要么成功：（给mq一个标识：commit）
2.要么失败：（给mq一个标识：rollback）
2. 当支付宝扣款事务被提交成功后，向实时 消息服务确认发送，只有在得到确认发送指令后，实时消息服务才真正发送该消息。
3. 当支付宝扣款事务提交失败回滚后，向实时 消息服务取消发送。在得到取消发送指令后， 该消息将不会被发送。
4. 对于那些未确认的消息或者取消的消息，需要有一个消息状态确认系统定时去支付宝系统查询这个消息的 状态进行更新。为什么需要这一个步骤：假设在支付宝扣款事务被成功提交后，系统挂了，此时消息状态并未被更新为“确认发送”，从而导致消息不能被发送。
优点：消息数据独立存储 ，降低业务系统与消息系统之间的耦合。
缺点：一次消息发送需要两次请求；业务处理服务需要实现消息状态回查接口
综合上述的描述，rabbitmq 做了这么三件事：
2，处理本地事物。
3，根据本地事物的执行结果，结合transactionid，找到该消息的位置，在mq中标志该消息的最终处理结果。
5、rabbit mq 介绍
相关链接：https://www.cnblogs.com/duanxz/p/3542320.html
rabbitmq的结构图如下：
1、几个概念说明：
broker：简单来说就是消息队列服务器实体。
exchange：消息交换机，它指定消息按什么规则，路由到哪个队列。
（
exchange类型
a. direct exchange：将与routing key 比配的消息，直接推入相对应的队列，创建队列时，默认就创建同名的routing key。
b. fanout exchange：是一种广播模式，忽略routingkey的规则。
c. topic exchange：应用主题，根据key进行模式匹配路由，例如：若为abc*则推入到所有abc*相对应的queue；若为abc.#则推入到abc.xx.one ,abc.yy.two对应的queue。
）
queue：消息队列载体，每个消息都会被投入到一个或多个队列。
binding：绑定，它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。
routing key：路由关键字，exchange根据这个关键字进行消息投递。
vhost：虚拟主机，一个broker里可以开设多个vhost，用作不同用户的权限分离。
producer：消息生产者，就是投递消息的程序。
consumer：消息消费者，就是接受消息的程序。
channel：消息通道，在客户端的每个连接里，可建立多个channel，每个channel代表一个会话任务。是基于connection之上建立通信通道，因为每次connection建立tcp协议通信开销及性能消耗较大，所以一次建立connection后，使用多个channel通道通信减少开销和提高性能。
2、消息队列的使用过程大概如下：
（1）客户端连接到消息队列服务器，打开一个channel。
（2）客户端声明一个exchange，并设置相关属性。
（3）客户端声明一个queue，并设置相关属性。
（4）客户端使用routing key，在exchange和queue之间建立好绑定关系。
（5）客户端投递消息到exchange。
exchange接收到消息后，就根据消息的key和已经设置的binding，进行消息路由，将消息投递到一个或多个队列里。
exchange也有几个类型，完全根据key进行投递的叫做direct交换机，例如，绑定时设置了routing key为”abc”，那么客户端提交的消息，只有设置了key为”abc”的才会投递到队列。对key进行模式匹配后进行投递的叫做topic交换机，符 号”#”匹配一个或多个词，符号”*”匹配正好一个词。例如”abc.#”匹配”abc.def.ghi”，”abc.*”只匹配”abc.def”。还 有一种不需要key的，叫做fanout交换机，它采取广播模式，一个消息进来时，投递到与该交换机绑定的所有队列。
6、代码实现
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