什么是分布式事务？
在单体应用中，事务管理相对简单，通过数据库的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）来确保数据的一致性。然而，随着业务的发展，系统架构逐渐演变为微服务架构，多个服务之间需要协同工作。这时候，事务管理变得复杂起来，因为数据操作分布在不同的服务和数据库上。
分布式事务是指跨多个独立的数据源或服务的事务。它需要确保所有参与的操作要么全部成功，要么全部回滚，以保证数据的一致性。
常见的分布式事务解决方案
在讨论本地消息表之前，我们先了解一下常见的分布式事务解决方案：
1. 二阶段提交（2PC）
二阶段提交协议是经典的分布式事务协议，分为准备阶段和提交阶段。在准备阶段，协调者向所有参与者询问是否可以提交事务，如果所有参与者都同意，进入提交阶段；否则，进入回滚阶段。
虽然2PC可以保证事务的一致性，但它存在一些问题：
- 性能开销大：准备阶段和提交阶段需要两次网络通信，增加了延迟。
- 单点故障：协调者的故障会导致整个事务挂起。
- 锁定资源：在准备阶段，参与者会锁定资源，影响系统的并发性。
2. 三阶段提交（3PC）
三阶段提交协议是对二阶段提交的改进，增加了一个预提交阶段，以减少单点故障和提高系统的容错性。但它仍然存在性能开销大和实现复杂度高的问题。
3. TCC（Try-Confirm/Cancel）
TCC模型将事务分为三个阶段：
- Try阶段：预留资源
- Confirm阶段：确认执行
- Cancel阶段：取消执行
TCC比2PC更灵活，但需要业务层面实现补偿逻辑，增加了开发成本。
4. 本地消息表
接下来，我们重点介绍一种比较简单、实用且高效的解决方案——本地消息表。
本地消息表的原理
本地消息表是一种通过在本地数据库中记录消息状态来实现分布式事务的方法。其核心思想是将业务操作和消息记录放在同一个本地事务中，确保它们要么同时成功，要么同时失败。然后，通过一个独立的消息调度器异步地将消息发送到消息队列中，从而实现跨服务的事务一致性。
具体流程如下：
- 业务操作与消息记录：在同一个本地事务中，完成业务操作并将消息记录插入本地消息表。
- 消息调度器：一个独立的消息调度器不断扫描本地消息表，找到需要发送的消息，并将其发送到消息队列。
- 消费消息：其他服务从消息队列中消费消息，并执行相应的业务操作。
通过这种方式，我们将跨服务的分布式事务问题转化为本地事务问题，利用本地数据库的ACID特性，确保业务操作和消息记录的一致性。
本地消息表的实现步骤
下面我们详细介绍一下本地消息表的具体实现步骤：
1. 创建本地消息表
首先，在数据库中创建一张消息表，用于记录需要发送的消息。例如：
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这张表包含以下字段：
- id：消息的唯一标识
- message_content：消息的内容
- status：消息的状态（NEW, SENT, FAILED）
- created_at：消息的创建时间
- updated_at：消息的更新时间
2. 业务操作与消息记录放在同一个事务中
在进行业务操作时，将消息记录插入本地消息表。例如，在订单服务中创建订单时：
图片
通过使用@Transactional注解，确保业务操作和消息记录在同一个本地事务中执行。
3. 消息调度器
消息调度器是一个独立的组件，它不断扫描本地消息表，找到需要发送的消息，并将其发送到消息队列。例如：
这里使用Spring的@Scheduled注解，每隔5秒执行一次消息发送任务。首先，从本地消息表中查找状态为NEW的消息，然后将消息发送到消息队列。如果发送成功，更新消息状态为SENT；如果发送失败，更新消息状态为FAILED。
4. 消费消息
其他服务从消息队列中消费消息，并执行相应的业务操作。例如，在库存服务中，消费订单创建的消息，进行库存扣减：
通过消息队列，实现了跨服务的异步通信和事务一致性。
本地消息表的优势
本地消息表解决方案相比于其他分布式事务解决方案，有以下几个显著的优势：
- 简单易实现：本地消息表基于数据库的本地事务，不需要引入复杂的分布式事务协议，降低了实现难度。
- 高性能：业务操作和消息记录在同一个本地事务中执行，避免了跨网络通信的开销，提高了系统性能。
- 高可靠性：通过独立的消息调度器，确保消息最终一定会发送到消息队列，即使发生网络故障或服务重启，也不会丢失消息。
本地消息表的不足
当然，本地消息表也有一些不足之处：
- 开发复杂度：需要手动实现消息调度器和消息表的管理逻辑，增加了开发工作量。
- 延迟性：由于消息发送是异步进行的，可能会有一定的延迟，对于实时性要求较高的场景，需要额外优化。
- 消息幂等性：需要确保消息的幂等性，避免重复消费造成数据不一致。
END
通过本地消息表，我们可以优雅地解决分布式事务中的数据一致性问题。它简单易实现，性能高且可靠性强，是一种非常实用的分布式事务解决方案。当然，它也有一些不足，需要在具体应用中根据实际需求进行权衡和优化。
希望今天的分享能对大家有所帮助！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我们一起交流探讨。
