- 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。
事务的概念就不用多说了，我相信阅读文章的童鞋都是有着非常深刻的认识。我们都知道MQ可以实现微服务之间的异步以及解耦，那么引入MQ之后，如何实现微服务之间的数据一致性是一个值得思考的问题。RocketMQ事务消息正是解决这个问题的解决方案。另外事务消息也是为了解决消息丢失问题。
下载地址：https://rocketmq.apache.org/release-notes/
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。
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。
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：
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！
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：
先说下这个词的概念，维基百科给的解释：年轻人出于对国内压抑的工作文化的失望，与其跟随社会期望坚持奋斗，不如选择“躺平”的处事态度。
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。
接 RocketMQ实战（一），RocketMQ实战（二），本篇博客主要讨论的话题是：顺序消费、RMQ在分布式事务中的应用等。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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。
由于在之前的博客中已经搭建了双Master，其实多Master多Slave大同小异，因此这里并不会一步步的演示搭建多Master多Slave，而是从思路上，分析下重点应该注意的配置项。
这个是在面试时，关于MQ，面试官最喜欢问的问题。这个问题是所有MQ都需要面对的一个共性问题。大致的解决思路都是一致的，但是针对不同的MQ产品又有不同的解决方案。分析这个问题要从以下几个角度入手：
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。
消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。虽然说，目前状况是Kafka更为火热，但更为广泛的应该还属老牌的RabbtiMQ和Alibaba自主研发的RocketMQ。
在单体服务中，比较好解决，一个数据库事务就完成了，但在分布式系统中，这2个步骤可能是由不同的子服务分别处理，这就涉及到了分布式事务的概念。
“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。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
本文不讲什么是 RocketMQ ，不讲它的实现原理，只想和大家探讨下它的事务消息的正确使用方式
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2007年的时候，淘宝实施了“五彩石”项目，“五彩石”用于将交易系统从单机变成分布式，也是在这个过程中产生了阿里巴巴第一代消息引擎——Notify。在2010年的时候，阿里巴巴B2B部门基于ActiveMQ的5.1版本也开发了自己的一款消息引擎，称为Napoli，这款消息引擎在B2B里面广泛地被使用，不仅仅是在交易领域，在很多的后台异步解耦等方面也得到了广泛的应用。在2011年的时候，业界出现了现在被很多大数据领域所推崇的Kafka消息引擎，阿里在研究了Kafka的整体机制和架构设计之后，基于Kafka的设计使用Java进行了完全重写并推出了MetaQ 1.0版本，主要是用于解决顺序消息和海量堆积的问题。而在2012年，阿里对于MetaQ进行了架构重组升级，开发出了MetaQ 2.0，这时就发现MetaQ原本基于Kafka的架构在阿里巴巴如此庞大的体系下很难进行水平扩展，所以在2012年的时候就开发了RocketMQ 3.0版本。很多人会问到RocketMQ 3.0和MetaQ 3.0的区别，其实这两者是等价的版本，只不过阿里内部使用的称为MetaQ 3.0，外部开源称之为RocketMQ 3.0。在2015年，又基于RocketMQ开发了阿里云上的Aliware MQ和Notify 3.0。在2016年的时候，阿里巴巴将RocketMQ的内核引擎捐赠给了Apache基金会。
其实到这里，你可以发现RocketMQ的一个特点，就是将生产者和MQ绑定，而不需要特别处理消费者，这是为什么呢？因为消息只要发往RocketMQ成功，那么就意味着成功，为什么这么说？
Apache RocketMQ 是一款 低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式消息中间件。消息队列 RocketMQ 可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。
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。
RocketMQ作为阿里开源的一款高性能、高吞吐量的消息中间件，它是怎样来解决这两个问题的？RocketMQ有哪些关键特性？其实现原理是怎样的？
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……
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。
Apache RocketMQ在4.3.0版中已经支持分布式事务消息，这里RocketMQ采用了2PC的思想来实现了提交事务消息，同时增加一个补偿逻辑来处理二阶段超时或者失败的消息，如下图所示。
作为广汽集团旗下的智慧出行平台，如祺出行上线四年时间，用户规模和订单量保持高速增长。在过去的2022年，如祺出行平台累计注册用户突破1800万，同比增长64%，年度订单总量超7000万，同比增长52%。
RocketMQ是一个统一消息引擎，轻量级的数据处理平台。通俗的讲，当你需要一个消息处理框架，可以考虑选它。
1 导读 在之前的文章中我们介绍了如何基于RocketMQ搭建生产级消息集群，以及2PC、3PC和TCC等与分布式事务相关的基本概念（没有读过的读者详见?推荐阅读）。在这篇文章中我们将介绍Rocke
RocketMQ 是一款开源的分布式消息系统，基于高可用分布式集群技术，提供低延时的、高可靠的消息发布与订阅服务。同时，广泛应用于多个领域，包括异步通信解耦、企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、快递物流、广告营销、社交、即时通信、移动应用、手游、视频、物联网、车联网等。
本文章我们将通过一些实际的案例，引出解决方案，并实际通过代码来实现。通过本节的学习，你可以确切的掌握实际编码能力。 本文选自北京大学出版社的《分布式中间件核心原理与RocketMQ最佳实践》一书 本书：分布式中间件核心原理与RocketMQ实战技术一本通：实战案例+操作步骤+执行效果图，手把手教你吃透分布式中间件技术，轻松实现从小白到大牛的职业跃迁。 1，事务消息代码实现 之前我们已经在讨论订单业务消息丢失问题中引出了事务消息，本内容我们就实际用代码来实现一下事务消息吧。 首先我们用原生代码来实现
本文来自 Apache RocketMQ 的资深用户丁威，他和 MyCat 的核心开发者周继锋合著了《RocketMQ技术内幕：架构设计与实现原理》一书，目的是希望用图解的方式梳理 RocketMQ的核心原理。
代码地址：https://gitcode.net/java_wxid/rocketmq-api
消息存储是RocketMQ中最为复杂和最为重要的一部分，本节将分别从RocketMQ的消息存储整体架构、PageCache与Mmap内存映射以及RocketMQ中两种不同的刷盘方式三方面来分别展开叙述。
主从差异: kafka的master/slave是基于partition维度的，而rocketmq是基于broker维度的；kafka的master/slave是可以切换的，而rocketmq不行，当rocketmq的master宕机时，读能被路由到slave上，但写会被路由到此topic的其他broker上。
然后关于3这个环节，通常MQ存盘时都会先写入操作系统的缓存page cache中，然后再由操作系统异步的将消息写入硬盘。这个中间有个时间差，就可能会造成消息丢失。如果服务挂了，缓存中还没有来得及写入硬盘的消息就会丢失。
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。
Apache RocketMQ 社区正式发布4.3版本。此次发布不仅包括提升性能，减少内存使用等原有特性增强，还修复了部分社区提出的若干问题，更重要的是该版本开源了社区最为关心的分布式事务消息，而且实现了对外部组件的零依赖。接下来，本文将详细探秘RocketMQ事务消息的设计原理以及实现机制。
在网购的时候，我们需要下单，那么下单需要假如有三个顺序，第一、创建订单 ，第二：订单付款，第三：订单完成。也就是这个三个环节要有顺序，这个订单才有意义。RocketMQ可以保证顺序消费。
RocketMQ可用于以三种方式发送消息：同步、异步和单向传输。前两种消息类型是可靠的，因为无论它们是否成功发送都有响应。
MQ(Message Queue)是一种跨进程的通信机制，用于传递消息。通俗点说，就是一个先进先出的数
分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展、可伸缩性的关键组件，需要具有高吞吐量、高可用等特点。而谈到消息系统的设计，就回避不了两个问题：
我们在分布式环境下一个业务可能会涉及到多个模块之间的调用，为了保证操作的原子性，分布式事务是最好的解决方案。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
