尼恩说在前面
秒杀的分布式事务， 是如何设计的？ 抢购场景， 如何实现 分布式事务？ 分布式事务了解吗？你们是如何解决分布式事务问题的？ Seata 如何实现 RC ？保证事务的隔离性？ Seata是如何解决分布式事务问题的？Seata 的使用场景有哪些？ Seata 如何实现 事务的隔离性？ 如何实现 强弱一致性 结合的分布式事务？
面试题：分布式事务了解吗？你们是如何解决分布式事务问题的？（标准答案：见末尾）
友情提示：看完此文，在分布式事务这块，基本可以做到吊打面试官了。
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本文目录
- 尼恩说在前面
- 1：Seata 和Rocketmq 事务消息实现，实现 强弱结合型事务
- Seata + Rocketmq 事务消息 结合
- Seata + Rocketmq 事务消息 结合的使用场景
- 2. 面试题标准答案: 如何解决分布式事务问题的？
- （1）强一致性场景
- （2）弱一致性场景
- （3）强弱结合一致性场景
- 各大模式的总体对比：
- 说在最后：有问题找老架构取经
1：一图解读分布式事务
上面这个图比较复杂，后面会结合 《尼恩Java面试宝典》配套视频，进行视频的录制 具体的内容，请参见 尼恩 的最新 文章： '分布式事务' 圣经：从入门到精通，架构师尼恩最新、最全详解 (50+图文4万字全面总结 )
1：Seata 和Rocketmq 事务消息实现，实现 强弱结合型事务
消息发送方 向 Broker 发送一条 half 消息； half 消息发送成功后，消息发送方 执行本地事务； 如果 消息发送方 执行本地事务成功，则向 Broker 发送 commit 请求，否则发送 rollback 请求； 如果 Broker 收到的是 rollback 请求，则删除保存的 half 消息； 如果 Broker 收到的是 commit 请求，则把 half 消息投递到 真实 队列， 等待消费服务来拉取，然后删除保存的 half 消息； 如果 Broker 没有收到 rollback/commit 请求，则会发送请求到 Producer 查询本地事务状态，然后根据 Producer 返回的本地状态做 commit/rollback 相关处理。
Seata + Rocketmq 事务消息 结合
一 是保证 分布式事务 + 消息 发送的原子性。 二 是 再通过mq的重试机制，去保证订阅者的最终一致性，
SeataMQProducer(final String namespace, final String producerGroup, RPCHook rpcHook) {
super(namespace, producerGroup, rpcHook);
this.transactionListener = new TransactionListener() {
@Override
public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
return LocalTransactionState.UNKNOW;
}
@Override
public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
String xid = msg.getProperty(PROPERTY_SEATA_XID);
if (StringUtils.isBlank(xid)) {
LOGGER.error("msg has no xid, msgTransactionId: {}, msg will be rollback", msg.getTransactionId());
return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
}
GlobalStatus globalStatus = DefaultResourceManager.get().getGlobalStatus(SeataMQProducerFactory.ROCKET_BRANCH_TYPE, xid);
if (COMMIT_STATUSES.contains(globalStatus)) {
return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
} else if (ROLLBACK_STATUSES.contains(globalStatus) || GlobalStatus.isOnePhaseTimeout(globalStatus)) {
return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
} else if (GlobalStatus.Finished.equals(globalStatus)) {
LOGGER.error("global transaction finished, msg will be rollback, xid: {}", xid);
return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
}
return LocalTransactionState.UNKNOW;
}
};
Seata + Rocketmq 事务消息 结合的使用场景
2. 面试题标准答案: 如何解决分布式事务问题的？
面试题：分布式事务了解吗？你们是如何解决分布式事务问题的？
强一致性模型， Seata AT/TCC 强一致方案 模式用于强一致主要用于核心模块，例如交易/订单等。 弱一致性模型。 MQ异步确保型 事务 弱一致方案一般用于边缘模块例如库存，通过MQ 原子消息和发布订阅，保证最终一致性，也可以业务解耦。
面试中如果你真的被问到，可以分场景回答：
（1）强一致性场景
阿里开源了分布式事务框架seata经历过阿里生产环境大量考验的框架。seata支持Dubbo，Spring Cloud。
订单库：增加订单 商品库：扣减库存 优惠券库：预扣优惠券
（2）弱一致性场景
积分服务：增加积分 会计服务：生成会计记录
（3）强弱结合一致性场景
订单库：增加订单 商品库：扣减库存 优惠券库：预扣优惠券
积分服务：增加积分 通知服务：发生通知
各大模式的总体对比：
| 属性 | 2PC | TCC | Saga | 异步确保型事务 | 尽最大努力通知 |
说在最后：有问题找老架构取经
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