博文纲领：

分布式柔性事务之事务消息详解

1、在讨论分布式柔性事务中的事务消息时，我们首先需要理解事务消息在异步通知型事务中的核心作用。异步事务通过消息队列（MQ）来通知其他事务参与者自己的执行状态，实现了事务参与者之间的解耦，使其能够异步执行。在处理事务消息时，主要面临的一致性保障挑战是如何确保服务的本地事务与消息投递之间的协调。

消息队列实现分布式事务（消息队列 实现）

2、柔性事务，属于支付宝架构与技术范畴，相对于ACID刚性事务，遵循BASE理论。支付宝柔性事务主要包含以下几种类型：两阶段型、补偿型、异步确保型、最大努力通知型。两阶段型：分布式事务的典型模式，通过分布式事务两阶段提交，对应技术上的XA、JTA/JTS，实现资源锁定与释放，确保事务的完整性。

3、然后，文章详细阐述了分布式事务的实现方法，包括弱XA协议、二阶段提交（2PC）以及基于XA协议的强一致性事务解决方案，同时提到了Sharding-Sphere中对这些方法的支持。文章还讨论了柔性事务的实现，如最大努力送达（BED）、TCC（Try-Confirm-Cancel）模式和消息驱动方案，并分析了它们的优缺点。

4、柔性事务的最终一致性规范主要通过TCC、MQ事务消息、本地消息表等方式实现。Seata架构由三个核心组件组成：事务协调器TC、事务管理器TM和资源管理器RM。这三个组件相互协作，TC以独立服务的形式部署，TM和RM集成在应用中启动。整体交互流程包括开启全局事务、注册分支事务和提交或回滚分支事务。

事务消息大揭秘!RocketMQ、Kafka、Pulsar全方位对比

1、RocketMQ的事务消息 RocketMQ通过2PC实现事务消息，采用补偿逻辑处理异常情况。RocketMQ的事务消息实现确保最终一致性。 Kafka的事务消息 Kafka的事务机制与幂等性结合，用于实现Exactly-once语义。Kafka通过幂等性和事务API提供精确一次的处理保证。

2、消息顺序性： Kafka保证分区内顺序，Pulsar支持流模式下的顺序性，RocketMQ需要额外锁管理。消息检索： Kafka不支持检索，Pulsar、RocketMQ提供特定检索功能。性能对比： Kafka性能较好，Pulsar性能接近Kafka，具体取决于参数优化和测试环境。

3、优先级队列：RabbitMQ 支持优先级消息，其他组件不支持。 消息回溯：Kafka、Pulsar 和 RocketMQ 支持消息回溯，而 NSQ 通过 nsq_to_file 实现。 流量削峰能力：基于消息堆积能力，Kafka、Pulsar 和 RocketMQ 可以实现。

4、在性能方面，kafka的多文件并发写入策略使得其在高并发场景下表现更优。然而，当partition数量过大时，物理文件过多，磁盘寻道操作增加，可能成为性能瓶颈。相比之下，rocketmq的单文件写入模式和ConsumeQueue机制在处理大量消息消费时提供更高的效率。在事务消息和延时消息的处理上，两者各有侧重。

遇到分布式事务,这四种方案可以让你眉开眼笑~

1、为实现分布式事务的解决，通常有四种方案，其中包含两阶段提交(2PC)、事务补偿(TCC)、本地消息表+补偿重试以及基于MQ的事务消息。两阶段提交(2PC)是一种通过协调者组件实现统一调度所有分布式节点事务执行的方案。事务通过分为两个阶段，Commit-request阶段确保了资源预留，Commit阶段确保资源最终被分配。

2、Seata 是一个由蚂蚁金服和阿里巴巴共同开源的分布式事务解决方案，提供高性能和易于使用的分布式事务服务，为用户提供一站式的分布式解决方案。Seata支持多种分布式事务模式，包括XAResource和Saga模式。Seata架构由三个关键角色构成：事务管理器（TM）、资源管理器（RM）和协调器（CC）。

3、第一阶段：事务发起者TM向TC申请开启全局事务，被调用的各个服务即RM向TC注册各自的本地事务。RM生成undo log并保存到undo log表，执行完就会提交事务，会向TC报告执行状态。第二阶段：如果各个本地事务都执行成功，则TC向各个RM发送删除undo log、全局行锁、before image，after image等资源。

分布式事务之TCC机制,一文给你讲透!

相较于基于消息的机制来说，补偿机制需要给每个操作增加相应的补偿操作，从实现上来说更加复杂。TCC模式 基于补偿的机制能很好地处理分布式事务各业务参与方同步获取执行结果的问题。但这个机制有一个问题，那就是会让用户看到即将被补偿的数据中间状态。

TCC的意思是指事务完整性和一致性的控制。它在分布式系统中扮演着关键角色，确保数据的完整性和一致性。特别是在微服务架构和大型分布式系统中，TCC的作用尤为重要。以下是详细的解释：事务完整性和一致性的基本概念 在计算机系统尤其是数据库系统中，事务被视为一个最小的单一逻辑工作单位。

TCC是一种分布式事务实现方式。在TRYING阶段，主要是对业务系统进行检测及资源预留。在CONFIRMING阶段，主要是对业务系统进行确认提交。如果TRYING阶段执行成功并开始执行CONFIRMING阶段时，默认CONFIRMING阶段不会出错。也就是说，只要TRYING成功，CONFIRMING一定成功。

消息队列中的事务消息

消息队列中的事务消息主要用于解决消息生产者与消费者之间的数据一致性问题。以下是关于消息队列中事务消息的详细解事务消息的定义：事务消息是消息队列中实现分布式事务的一种思路，它确保在分布式系统中，对多个数据进行更新操作时，这些操作要么都成功，要么都失败，以保证数据完整性和一致性。

事务消息是消息队列中实现分布式事务的一种思路，适合异步更新数据且对实时性要求不高的场景。在创建订单后，如果购物车商品未及时清空，只要最终数据保持一致即可接受。事务消息需要消息队列提供相应功能，如Kafka和RocketMQ。以RocketMQ为例，订单系统开启事务，在消息队列上发送半消息，消息不立即可见。

在RocketMQ中，事务消息通过半消息和本地事务机制来实现。首先，Producer将消息发送到Broker，同时发送一个commit或rollback命令。如果Broker接收到commit命令，消息会从半消息队列转移到真正的topic中；如果Broker没有接收到命令，消息会在本地事务中失败，从而避免不一致的状态。

相比之下，将订单系统变更作为本地事务，其他系统变更作为普通消息的下游执行，能够提升并发度和性能，但该方案无法保证消息下游分支与订单事务的一致性。这一问题可以通过利用消息队列 RocketMQ 版的分布式事务消息功能来解决，该功能在普通消息基础上提供二阶段提交能力，实现全局提交结果的一致性。