MQ选手终极对决：比较几个主流MQ实现分布式事务的方案

1、MQ实现分布式事务

在分布式事务的实现中，ACK消息和半消息是两种实现分布式事务的两种不同机制，它们的共同点是都使用了两阶段提交的机制，但是它们的实现细节和适用场景有所不同。具有一些区别和特点。下面是ACK消息和半消息在实现分布式事务方面的比较：

ACK消息（Acknowledgement）：

ACK消息是指在分布式事务中，消息的接收者（消费者）在成功处理消息后发送ACK（确认）给消息的发送者（生产者）。
生产者发送消息后，需要等待消费者发送ACK以确认消息已被正确处理。
如果消息未收到ACK确认，生产者可以选择重新发送消息，以确保消息的可靠性。
ACK消息的机制能够确保消息的可靠性和一致性，但需要依赖消费者的可用性和稳定性。

使用 ACK 消息实现分布式事务时，需要将发送消息的操作包含在本地事务中，并在本地事务提交后发送 ACK 消息来确认消息的发送。这种方式可以确保发送消息与本地事务的原子性，从而实现分布式事务的一致性和可靠性。

半消息（Half-Message）：

半消息是一种通过消息队列实现分布式事务的机制，通常使用消息队列的事务功能或消息可靠性机制来实现。
在半消息中，事务的操作被拆分为两个步骤：发送半消息和确认半消息。
发送半消息时，消息被发送到消息队列，但不会立即被消费。此时消息处于待确认状态。
在执行本地事务逻辑后，如果成功，发送确认消息，消息队列将正式将半消息标记为可消费的状态，最终被消费者消费。
如果本地事务逻辑失败，可以选择不发送确认消息，使半消息超时或被丢弃，实现事务的回滚操作。
半消息的机制能够确保分布式事务的可靠性和一致性，不需要依赖消费者的可用性。

在比较上述两种机制时，关键点在于可靠性和一致性的保证。ACK消息通过消费者的ACK确认实现可靠性，但依赖于消费者的可用性和稳定性。半消息通过消息队列的事务或可靠性机制实现可靠性和一致性，不依赖于消费者的确认。同时，半消息机制还可以支持分布式事务的回滚操作。

具体选择使用ACK消息还是半消息取决于应用场景的需求和特点。需要综合考虑消息可靠性、性能、消费者的可用性要求以及事务回滚的需求等因素。

ACK 消息方式需要应用程序更主动地处理消息发送和确认，而半消息方式由消息中间件负责协调事务状态

2、MQ中间件实现分布式事务原理

2.1、Rocketmq

RocketMQ 实现分布式事务的核心思想是使用两阶段提交（Two-Phase Commit，简称 2PC）的协议来确保消息的事务性和一致性。

具体来说RocketMQ使用了半消息和事务监听器两个概念来实现。以下是 RocketMQ 实现分布式事务的核心思想和步骤：

事务消息发送：

在分布式事务中，应用程序将需要发送的事务消息发送到 RocketMQ。
发送的消息处于半消息（Half-Message）状态，表示事务尚未提交。

2.执行本地事务逻辑：

在消息发送后，应用程序执行与消息相关的本地事务逻辑，例如数据库操作或其他操作。

3.提交事务：

如果本地事务逻辑执行成功，应用程序发送消息的确认请求给 RocketMQ。
RocketMQ 接收到确认请求后，会将半消息标记为可提交状态。

4.回查确认：

在提交事务后，RocketMQ 会进行回查确认（Check Confirm）机制，以确保分布式事务的一致性。
RocketMQ 会向应用程序发送回查请求，要求应用程序确认事务的最终状态。

5.确认事务：

应用程序接收到回查请求后，根据本地事务的状态进行确认。
如果本地事务执行成功并确认提交，则应用程序发送确认请求给 RocketMQ，将半消息标记为已提交。
如果本地事务执行失败或确认回滚，则应用程序发送确认请求给 RocketMQ，将半消息标记为已回滚。

通过以上步骤，RocketMQ 实现了分布式事务的核心思想。它使用两阶段提交的协议，在消息发送阶段和确认阶段进行交互，以确保事务消息的可靠性和一致性。

需要注意的是，RocketMQ 的分布式事务还涉及到消息回查和事务状态的管理。如果在回查确认阶段应用程序无法收到回查请求，RocketMQ 会根据预设的超时时间进行自动处理，将未确认的消息标记为回滚。

RocketMQ 实现分布式事务的核心思想是使用两阶段提交协议，通过消息发送、本地事务执行和确认回查等步骤来确保事务消息的一致性和可靠性。

2.2、Rabbitmq

RabbitMQ实现分布式事务的核心思想是基于消息确认和死信队列，来保证消息的可靠传递和消费。

具体来说RabbitMQ使用了生产者确认和消费者确认两个机制来实现。以下是 RabbitMQ 实现分布式事务的核心思想和步骤：

消息发送阶段：

在分布式事务中，应用程序将需要发送的消息通过 RabbitMQ 的 Channel（信道）发送到指定的 Exchange（交换机）和 Routing Key（路由键）。
在这个阶段，消息被发送到 RabbitMQ，但并没有立即被消费。

2.确认阶段：

在消息发送阶段之后，应用程序执行与消息相关的本地事务逻辑，例如数据库操作或其他外部系统的调用。
如果本地事务逻辑执行成功，应用程序会发送确认消息给 RabbitMQ，表示消息可以被正式处理。
如果本地事务逻辑失败，应用程序可以选择不发送确认消息，使消息超时或被丢弃，实现事务的回滚操作。

通过将事务操作拆分为发送消息和确认消息两个阶段，RabbitMQ 实现了分布式事务的思想。这样做的好处是，发送消息是一个轻量级的操作，不需要等待本地事务的执行结果，从而提高了消息的吞吐量和性能。

需要注意的是，为了保证分布式事务的可靠性和一致性，应用程序需要处理好异常情况，例如本地事务逻辑失败、网络故障或应用程序崩溃等。在这些情况下，应用程序应该有相应的机制来处理未确认的消息，以避免数据不一致性。RabbitMQ 实现分布式事务的核心思想是将事务操作拆分为消息发送和确认两个阶段，通过确认消息的方式来实现事务的提交或回滚，从而确保分布式系统的数据一致性。

2.3、Kafka

以下是一种常见的方法，称为"Kafka事务处理"，可以用来实现分布式事务：

开启Kafka事务：在生产者端，可以通过调用initTransactions()方法来开启Kafka事务。这将为当前线程关联一个事务ID，并将生产者置于事务模式。
开始事务：生产者可以调用beginTransaction()方法来开始一个新的事务。在这之后，所有发送到Kafka主题的消息都将与该事务相关联。
发送消息：在事务中，通过调用send()方法发送消息到Kafka主题。这些消息不会立即提交到主题，而是在事务提交之前缓存在生产者端。
执行其他操作：在事务中，你可以执行其他的操作，比如查询数据库、调用其他服务等。
提交事务：一旦所有的消息都发送完成，你可以调用commitTransaction()方法来提交事务。这将把所有缓存在生产者端的消息一起提交到Kafka主题。
处理事务回滚：如果在事务过程中发生了错误或者需要回滚事务，你可以调用abortTransaction()方法来中止当前事务。这将清除生产者端缓存的消息，使其不会提交到Kafka主题。

需要注意的是，消费者端也可以参与到分布式事务中，以确保在消费消息的过程中保持事务的一致性。

=============================

如果文章对你有帮助，请不要忘记加个关注、点个赞！