一次大的操作由不同的小操作组成的，这些小的操作分布在不同的服务器上，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。从本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。例如在大型电商系统中，下单接口通常会扣减库存、减去优惠、生成订单 id, 而订单服务与库存、优惠、订单 id 都是不同的服务，下单接口的成功与否，不仅取决于本地的 db 操作，而且依赖第三方系统的结果，这时候分布式事务就保证这些操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
作者：ruoyuliu刘若愚，腾讯 WXG 后台开发工程师 导语 事务是一个程序执行单元，里面的所有操作要么全部执行成功，要么全部执行失败。RocketMQ、Kafka 和 Pulsar 都是当今业界应用十分广泛的开源消息队列（MQ）组件，笔者在工作中遇到关于 MQ 选型相关的内容，了解到关于“事务消息”这个概念在不同的 MQ 组件里有不同内涵。故借此文，试着浅析一番这三种消息队列（MQ）的事务消息有何异同，目的是形成关于消息队列事务消息的全景视图，给有类似业务需求的同学提供一些参考和借鉴。 一、消息
导语 | 事务是一个程序执行单元，里面的所有操作要么全部执行成功，要么全部执行失败。RocketMQ、Kafka和Pulsar都是当今业界应用十分广泛的开源消息队列（MQ）组件，笔者在工作中遇到关于MQ选型相关的内容，了解到关于“事务消息”这个概念在不同的MQ组件里有不同内涵。故借此文，试着浅析一番这三种消息队列（MQ）的事务消息有何异同，目的是形成关于消息队列事务消息的全景视图，给有类似业务需求的同学提供一些参考和借鉴。 一、消息队列演化 消息队列（Message Queue，简称MQ），是指在消息
为了解决重试导致的消息重复、乱序问题，kafka引入了幂等消息。幂等消息保证producer在一次会话内写入一个partition内的消息具有幂等性，可以通过重试来确保消息发布的Exactly Once语义。
在 《柔性事务之TCC详解》 和《柔性事务之Saga详解》两文中我们详细剖析了柔性事务的第一个分支补偿型事务。在《刚性事务总结和柔性事务概述》中我们介绍过的柔性事务包含补偿型事务和通知型事务。
事务是一个程序执行单元，里面的所有操作要么全部执行成功，要么全部执行失败。RocketMQ、Kafka和Pulsar都是当今业界应用十分广泛的开源消息队列（MQ）组件，笔者在工作中遇到关于MQ选型相关的内容，了解到关于“事务消息”这个概念在不同的MQ组件里有不同内涵。故借此文，试着浅析一番这三种消息队列（MQ）的事务消息有何异同，目的是形成关于消息队列事务消息的全景视图，给有类似业务需求的同学提供一些参考和借鉴。
事务消息是 RocketMQ 的高级特性之一，相信很多同学都对于其实现机制很好奇。
"可靠消息最终一致性"是为了解决Producer端的消息发送与本地事务执行的原子性问题，是一种柔性事务，属于异步确保型，软状态，最终一致。
以上就是RocketMQ事务消息的过程和原理，它通过事务id、本地事务的执行和Broker的事务日志文件，保证了消息的可靠传递。
在 《柔性事务之TCC详解》 和《柔性事务之Saga详解》两文中我们详细剖析了柔性事务的第一个分支补偿型事务。在《刚性事务总结和柔性事务概述》中我们介绍过的柔性事务包含补偿型事务和通知型事务。
以电商交易场景为例，用户支付订单这一核心操作的同时会涉及到下游物流发货、积分变更、购物车状态清空等多个子系统的变更。在微服务架构场景下，这些子系统之间要么是通过RPC通信，要么通过MQ消息组件通信。
今天我们来谈一谈消息队列的事务消息，一说起事务相信大家都不陌生，脑海里蹦出来的就是 ACID。
“发消息”过程，往往是为通知另外一个系统更新数据，MQ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。
这周RocketMQ发布了4.3.0版本，New Feature中最受关注的一点就是支持了事务消息：
消息队列RocketMQ版提供的分布式事务消息适用于所有对数据最终一致性有强需求的场景。本文介绍消息队列RocketMQ版事务消息的概念、优势、典型场景、交互流程、使用规则以及示例代码。
关于CAP,BASE理论，以及TCC，seata解决方案，可以参考我上一篇博客.《Java分布式事务-seata,tcc解决方案总结》 本文是接着一篇继续的。
咱们今天聊聊分布式事务系列中的最后一个方案：最大努力通知事务。最大努力通知事务的主流实现仍是基于MQ来进行事务控制。最大努力通知事务和事务消息都是通知型事务，主要适用于那些需要异步更新数据，并且对数据的实时性要求较低的场景。
在大数据技术生态当中，消息队列，主要是针对实时消息流的处理，而实时消息流场景下，常常需要解决的一个问题，就是数据一致性的问题，这其中又涉及到分布式事务。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲消息队列如何利用事务消息实现分布式事务？
Kafka 事务与数据库的事务定义基本类似，主要是一个原子性：多个操作要么全部成功，要么全部失败。Kafka 中的事务可以使应用程序将消费消息、生产消息、提交消费位移当作原子操作来处理。 为了实现事务，Producer 应用程序必须做到：
分布式事务是在微服务开发中经常会遇到的一个问题，之前的文章中我们已经实现了利用Seata来实现强一致性事务，其实还有一种广为人知的方案就是利用消息队列来实现分布式事务，保证数据的最终一致性，也就是我们常说的柔性事务。
在kafka的0.11版本中，引入了kafka事务的特性，确保在一个事务中发送的多条消息，要么都成功，要么都失败。这里说的多条消息可以是发送给不同topic的多个消息。
分布式消息选型的时候是否支持事务消息是一个很重要的考量点，而目前只有RocketMQ对事务消息支持的最好。今天我们来唠唠如何实现RocketMQ的事务消息！
我们以一个转帐的场景为例来说明这个问题，Bob向Smith转账100块。这个列子在瓜子也有很多实际场景映射，如：车源状态变化，订单状态变化，金融放款，物流运输……
上一篇《我说分布式事务之消息最终一致性事务（一）：原理及实现》中，我们讲解了可靠消息最终一致性的实现原理及如何基于一款开源的消息中间件，实现一个可靠消息服务的思路。
2PC，两阶段提交，将事务的提交过程分为资源准备和资源提交两个阶段，并且由事务协调者来协调所有事务参与者，如果准备阶段所有事务参与者都预留资源成功，则进行第二阶段的资源提交，否则事务协调者回滚资源。
消息不能传递，当消息成功发送到Broker之后，Broker没有收到Producer的二次确认事件，消息被broker标记为暂时不能派发，这种状态下的消息就是Half(Prepare)Message。
在微服务架构中，我们常常使用异步化的手段来提升系统的 吞吐量 和 解耦 上下游，而构建异步架构最常用的手段就是使用 消息队列(MQ)，那异步架构怎样才能实现数据一致性呢？本文主要介绍如何使用RocketMQ的事务消息来解决一致性问题。
事务消息：提供类似XA或Open XA的分布式事务功能，通过事务消息能达到分布式事务的最终一致。
单体数据库不涉及网络交互，所以在多表之间实现事务是比较简单的，这种事务称之为本地事务。
来源：https://www.jianshu.com/p/533fc6fc0963 分布式事务 什么是分布式事务 我们的服务器从单机发展到拥有多台机器的分布式系统，各个系统之前需要借助于网络进行通信，原有单机中相对可靠的方法调用以及进程间通信方式已经没有办法使用，同时网络环境也是不稳定的，造成了我们多个机器之间的数据同步问题，这就是典型的分布式事务问题。 在分布式事务中事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。分布式事务就是要保证不同节点之间的数据一致性
现今互联网界，分布式系统和微服务架构盛行。业界著名的CAP理论也告诉我们，在设计和实现一个分布式系统时，需要将数据一致性、系统可用性和分区容忍性放在一起考虑。
在分布式系统中，为了保证数据一致性是必须使用分布式事务。分布式事务实现方式就很多种，今天主要介绍一下使用 RocketMQ 事务消息，实现分布事务。
事务消息是 RocketMQ 的高级特性之一 。这篇文章，笔者会从应用场景、功能原理、实战例子三个模块慢慢为你揭开事务消息的神秘面纱。
事务指的就是一个操作单元，在这个操作单元中的所有操作最终要保持一致的行为，要么所有操作 都成功，要么所有的操作都被撤销。简单地说，事务提供一种“要么什么都不做，要么做全套”机制。
在微服务开发中我们经常会引入消息中间件实现业务解耦，执行异步操作， 现在让我们来看看使用消息中间件的好处和弊端。
在之前的一篇博客文章中，我们介绍了Apache Kafka®的一次语义。这篇文章介绍了各种消息传递语义，介绍了幂等生成器、事务和Kafka流的一次处理语义。现在，我们将继续上一节的内容，深入探讨Apache Kafka中的事务。该文档的目标是让读者熟悉有效使用Apache Kafka中的事务API所需的主要概念。
- RocketMQ采用了分布式部署架构，允许生产者、消费者和消息队列实例分布在不同节点上，从而实现水平扩展和高可用性。
两阶段提交（Two-phase Commit，2PC），通过引入协调者（Coordinator）来协调参与者的行为，并最终决定这些参与者是否要真正执行事务。
可靠消息最终一致性方案是指当事务发起方执行完成本地事务后并发出一条消息，事务参与方(消息消费者)一定能够接收消息并处理事务成功，此方案强调的是只要消息发给事务参与方最终事务要达到一致。 此方案是利用消息中间件完成，如下图：
在现代大数据架构中，消息队列扮演着至关重要的角色，用于解耦系统组件、实现异步通信，并确保数据的可靠传输。Apache Kafka 作为一种分布式流处理平台，已经成为许多企业的首选。在 Kafka 中，生产者负责将消息发送到主题（Topic），而消费者则从主题中读取消息进行处理。然而，为了确保数据流的可靠性和一致性，Kafka 引入了幂等生产者和事务生产者这两种机制。
分布式事务一直是一个老生常谈的一个话题,在我的公众号下面下面已经写过很多篇分布式事务相关的文章了，但是依旧没有将其完全剖析。在之前的文章中我也多次提到我们可以使用消息队列来实现我们的分布式事务，但是大多都是一笔带过，很多读者都对这一块产生了很多疑问，希望读完这篇文章能让你理解如何用消息队列实现分布式事务。
什么是分布式事务?此时我我们需要了解一下什么是本地事务；说到本地事务此时我们就需要谈一下什么是事务以及以下几种概念。 事务: 百度百科是这样说的事务（Transaction） 一般是指要做的或所做的事
MQ组件是系统架构里必不可少的一门利器，设计层面可以降低系统耦合度，高并发场景又可以起到削峰填谷的作用，从单体应用到集群部署方案，再到现在的微服务架构，MQ凭借其优秀的性能和高可靠性，得到了广泛的认可。 随着数据量增多，系统压力变大，开始出现这种现象：数据库已经更新了，但消息没发出来，或者消息先发了，但后来数据库更新失败了，结果研发童鞋各种数据修复，这种生产问题出现的概率不大，但让人很郁闷。这个其实就是数据库事务与MQ消息的一致性问题，简单来讲，数据库的事务跟普通MQ消息发送无法直接绑定与数据库事务绑定在一起，例如上面提及的两种问题场景：
Innodb采用MVCC多版本并发控制实现读写并发执行，并且以此来支持读已提交和可重复读两个隔离级别，核心在于快照创建时间点不同，前者是每次select时创建快照版本，后者是在事务开始时创建快照版本。
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