使用mq如何保证分布式事务的最终一致性

使用mq如何保证分布式事务的最终一致性

大家好，我是程序员老张。今天聊聊分布式系统中高频面试题——如何用MQ保证分布式事务的最终一致性。面试官最爱问这个，因为实际业务中跨服务调用太常见了。先放个福利：2025年Java面试宝典
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分布式事务的挑战

想象一个场景：用户下单后要扣库存和发优惠券。库存服务A和优惠券服务B是独立的，如果用同步调用：

1. 调A扣库存成功
2. 调B发券失败
3. 此时库存已扣，数据不一致了！

这就是经典的分布式事务问题。最终一致性的核心思想是：允许短暂不一致，但最终必须一致。而MQ正是实现它的利器！

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基于MQ的最终一致性方案

核心流程四步走：

1. 本地事务 + 消息生产

// 伪代码示例  
transaction.begin();  // 开启本地事务  
try {  
    orderService.createOrder();  // 写订单表  
    mq.send("stock_topic", "扣减库存"); // 发MQ（消息暂存本地）  
    transaction.commit(); // 提交事务（订单和消息同时持久化）  
} catch (Exception e) {  
    transaction.rollback(); // 回滚  
}  

关键点：

• 消息必须和业务数据同库同事务
• 若事务提交失败，消息不会发出（避免脏数据）

2. 消息可靠投递

事务提交后，异步任务扫描本地消息表，将状态为"未发送"的消息投递到MQ：

图中步骤：

1. 业务数据+消息存入DB
2. 定时任务捞取未发送消息
3. 投递到MQ

3. 消息可靠消费

消费者必须实现幂等性：

// 伪代码：用Redis防重  
String msgId = message.getId();  
if (!redis.setnx(msgId, "1", 24h)) {  
    return; // 已处理过  
}  
stockService.deduct(); // 执行真实逻辑  

为什么幂等？
网络抖动可能导致MQ重复投递，不幂等会重复扣库存！

4. 最终一致性兜底

定时对账任务是最后防线：

-- 扫描订单成功但库存未扣的记录  
SELECT * FROM orders   
WHERE status='paid'   
AND NOT EXISTS (SELECT 1 FROM stock_logs WHERE order_id=orders.id);  

发现不一致则人工或自动修复。

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异常处理与优化点

1. 生产者投递失败：

   • 本地消息表状态标记为"发送失败"
   • 定时任务重试（需设最大重试次数）

2. 消费者处理失败：

   • 捕获异常后回滚业务并返回RECONSUME_LATER
   • MQ会重新投递（RocketMQ默认16次）

3. 性能优化：

   • 消息表按业务分库分表
   • 批量发送消息（如RocketMQ的BatchProducer）

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面试避坑指南

被问到这题时，务必强调以下关键词：
✅ 本地消息表 ✅ 事务性发件箱
✅ 消费端幂等 ✅ 定时对账补偿
避免只说"用MQ"，会被追问细节！

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总结：MQ实现最终一致性的本质是将分布式事务拆解为多个本地事务，通过异步消息+重试+对账保证数据最终一致。实际用RocketMQ/Kafka时，记得开启事务消息功能（如RocketMQ TransactionMQProducer）简化流程！