前言

随着微服务的流行，越来越多系统不在是单体结构，根据业务和功能拆分成不同微服务，这就导致了，一个业务涉及多个微服务调用，业务之间的解耦，依靠spring框架提供的事物@Transactional无法处理。因此在多服务分布式场景下，如何保证事物数据的一致性，从而引入了分布式事物概念

一、分布式事物

网上有很多中解决方案，比如

1.两段式提交2pc： 通过引入一个协调节点，由协调节点先访问多个服务是否可用，如果可用，则全部请求提交。2.tcc补偿方案：try-confirm-cancel.  先尝试锁资源，尝试成功提交事物并释放锁资源，提交失败，释放锁资源。3.本地消息表：使用消息记录表+mq消息补偿机制。根据消息记录表配合定时调度任务，保证发送到mq.  mq消费后。在通知修改消息记录表。4.使用RocketMQ,,这个不常用，可自行搜索5.订阅数据库日志 binlog.  通过订阅数据库的日志，通过中间件通知其它业务模块

二、常用方案

1.使用记录表+mq机制

第一步：执行业务A，保存记录表1，然后发送mq通知B
第二步：B收到消息，保存记录做幂等，执行业务。
第三步：执行成功或者失败后，发送mq,通知A
第四步：A收到消息，更新记录表1，确认是成功，还是回滚

A保证发送消息通知到MQ
MQ保证消息交给B
B处理之后，不管成功还是失败。再次发送MQ通知A
A根据结果，判断是成功还是回滚。

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浅谈实际开发中常用的分布式事物处理

文章目录

前言

一、分布式事物

二、常用方案

1.使用记录表+mq机制

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