1 问题引入
这里的一个需求场景是：工行用户A向建行用户B转账1万元。
我们可以使用同步消息来处理该需求场景：
1、 工行系统发送一个给B增款1万元的同步消息M给Broker；
2、 消息被Broker成功接收后，向工行系统发送成功ACK；
3、 工行系统收到成功ACK后从用户A中扣款1万元；
4、 建行系统从Broker中获取到消息M；
5、 建行系统消费消息M，即向用户B中增加1万元；
这其中是有问题的：若第3步中的扣款操作失败，但消息已经成功发送到了Broker。对于MQ来
说，只要消息写入成功，那么这个消息就可以被消费。此时建行系统中用户B增加了1万元。出
现了数据不一致问题。
2 解决思路
解决思路是，让第1、2、3步具有原子性，要么全部成功，要么全部失败。即消息发送成功后，必须要保证扣款成功。如果扣款失败，则回滚发送成功的消息。而该思路即使用事务消息。这里要使用分布式事务解决方案。
注：如果不知道TC/TM可以看下面的XA模式目录部分的内容
使用事务消息来处理该需求场景：
1、 事务管理器TM向事务协调器TC发起指令，开启全局事务；
2、 工行系统发一个给B增款1万元的事务消息M给TC；
3、 TC会向Broker发送半事务消息prepareHalf，将消息M预提交到Broker此时的建行系统是看不到Broker中的消息M的
4、 Broker会将预提交执行结果Report给TC；
5、 如果预提交失败，则TC会向TM上报预提交失败的响应，全局事务结束；如果预提交成功，TC会调用工行系统的回调操作，去完成工行用户A的预扣款1万元的操作
6、 工行系统会向TC发送预扣款执行结果，即本地事务的执行状态；
7、 TC收到预扣款执行结果后，会将结果上报给TM；
预扣款执行结果存在三种可能性：
// 描述本地事务执行状态
public enum LocalTransactionState {
COMMIT_MESSAGE, // 本地事务执行成功
ROLLBACK_MESSAGE, // 本地事务执行失败
UNKNOW, // 不确定，表示需要进行回查以确定本地事务的执行结果
}
1、 TM会根据上报结果向TC发出不同的确认指令；
- 若预扣款成功（本地事务状态为COMMIT_MESSAGE），则TM向TC发送Global Commit指令
- 若预扣款失败（本地事务状态为ROLLBACK_MESSAGE），则TM向TC发送Global Rollback指令
- 若现未知状态（本地事务状态为UNKNOW），则会触发工行系统的本地事务状态回查操作。回查操作会将回查结果，即COMMIT_MESSAGE或ROLLBACK_MESSAGE Report给TC。TC将结果上报给TM，TM会再向TC发送最终确认指令Global Commit或Global Rollback
1、 TC在接收到指令后会向Broker与工行系统发出确认指令；
- TC接收的若是Global Commit指令，则向Broker与工行系统发送Branch Commit指令。此时
Broker中的消息M才可被建行系统看到；此时的工行用户A中的扣款操作才真正被确认 - TC接收到的若是Global Rollback指令，则向Broker与工行系统发送Branch Rollback指令。此时Broker中的消息M将被撤销；工行用户A中的扣款操作将被回滚
以上方案就是为了确保消息投递与扣款操作能够在一个事务中，要成功都成功，有一个失败，
则全部回滚。
以上方案并不是一个典型的XA模式。因为XA模式中的分支事务是异步的，而事务消息方案中的
消息预提交与预扣款操作间是同步的。
3 基础
分布式事务
对于分布式事务，通俗地说就是，一次操作由若干分支操作组成，这些分支操作分属不同应用，分布在不同服务器上。分布式事务需要保证这些分支操作要么全部成功，要么全部失败。分布式事务与普通事务一样，就是为了保证操作结果的一致性。
事务消息
RocketMQ提供了类似X/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。XA是一种分布式事务解决方案，一种分布式事务处理模式。
半事务消息
暂不能投递的消息，发送方已经成功地将消息发送到了Broker，但是Broker未收到最终确认指令，此时该消息被标记成“暂不能投递”状态，即不能被消费者看到。处于该种状态下的消息即半事务消息。
本地事务状态
Producer 回调操作执行的结果为本地事务状态，其会发送给TC，而TC会再发送给TM。TM会根据TC发送来的本地事务状态来决定全局事务确认指令。
// 描述本地事务执行状态
public enum LocalTransactionState {
COMMIT_MESSAGE, // 本地事务执行成功
ROLLBACK_MESSAGE, // 本地事务执行失败
UNKNOW, // 不确定，表示需要进行回查以确定本地事务的执行结果
}
消息回查
消息回查，即重新查询本地事务的执行状态。本例就是重新到DB中查看预扣款操作是否执行成功。
注意，消息回查不是重新执行回调操作。回调操作是进行预扣款操作，而消息回查则是查看预
扣款操作执行的结果。
引发消息回查的原因最常见的有两个：
1)回调操作返回UNKNWON
2)TC没有接收到TM的最终全局事务确认指令
RocketMQ中的消息回查设置
关于消息回查，有三个常见的属性设置。它们都在broker加载的配置文件中设置，例如：
- transactionTimeout=20，指定TM在20秒内应将最终确认状态发送给TC，否则引发消息回查。默认为60秒
- transactionCheckMax=5，指定最多回查5次，超过后将丢弃消息并记录错误日志。默认15次。
- transactionCheckInterval=10，指定设置的多次消息回查的时间间隔为10秒。默认为60秒。
4 XA模式三剑客
XA协议
XA（Unix Transaction）是一种分布式事务解决方案，一种分布式事务处理模式，是基于XA协议的。
XA协议由Tuxedo（Transaction for Unix has been Extended for Distributed Operation，分布式操作扩展之后的Unix事务系统）首先提出的，并交给X/Open组织，作为资源管理器与事务管理器的接口标准。
XA模式中有三个重要组件：TC、TM、RM。
TC
Transaction Coordinator，事务协调者。维护全局和分支事务的状态，驱动全局事务提交或回滚。
RocketMQ中Broker充当着TC
TM
Transaction Manager，事务管理器。定义全局事务的范围：开始全局事务、提交或回滚全局事务。它实际是全局事务的发起者
RocketMQ中事务消息的Producer充当着TM。
RM
Resource Manager，资源管理器。管理分支事务处理的资源，与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态，并驱动分支事务提交或回滚。
RocketMQ中事务消息的Producer及Broker均是RM。
5 XA模式架构
XA模式是一个典型的2PC，其执行原理如下：
1、 TM向TC发起指令，开启一个全局事务；
2、 根据业务要求，各个RM会逐个向TC注册分支事务，然后TC会逐个向RM发出预执行指令；
3、 各个RM在接收到指令后会在进行本地事务预执行；
4、 RM将预执行结果Report给TC当然，这个结果可能是成功，也可能是失败；
5、 TC在接收到各个RM的Report后会将汇总结果上报给TM，根据汇总结果TM会向TC发出确认指令。
- 若所有结果都是成功响应，则向TC发送Global Commit指令。
- 只要有结果是失败响应，则向TC发送Global Rollback指令
1、 TC在接收到指令后再次向RM发送确认指令；
事务消息方案并不是一个典型的XA模式。因为XA模式中的分支事务是异步的，而事务消息方案
中的消息预提交与预扣款操作间是同步的。
6 注意
事务消息不支持延时消息
对于事务消息要做好幂等性检查，因为事务消息可能不止一次被消费（因为存在回滚后再提交的
情况）
7 代码举例
定义工行事务监听器
public class ICBCTransactionListener implements TransactionListener {
// 回调操作方法
// 消息预提交成功就会触发该方法的执行，用于完成本地事务
@Override
public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg,
Object arg) {
System.out.println("预提交消息成功：" + msg);
// 假设接收到TAGA的消息就表示扣款操作成功，TAGB的消息表示扣款失败，
// TAGC表示扣款结果不清楚，需要执行消息回查
if (StringUtils.equals("TAGA", msg.getTags())) {
return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
} else if (StringUtils.equals("TAGB", msg.getTags())) {
return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
} else if (StringUtils.equals("TAGC", msg.getTags())) {
return LocalTransactionState.UNKNOW;
}
return LocalTransactionState.UNKNOW;
}
// 消息回查方法
// 引发消息回查的原因最常见的有两个：
// 1)回调操作返回UNKNWON
// 2)TC没有接收到TM的最终全局事务确认指令
@Override
public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
System.out.println("执行消息回查" + msg.getTags());
return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
}
}
定义事物消息生产者
public class TransactionProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
TransactionMQProducer producer = new
TransactionMQProducer("tpg");
producer.setNamesrvAddr("rocketmqOS:9876");
/**
* 定义一个线程池
* @param corePoolSize 线程池中核心线程数量
* @param maximumPoolSize 线程池中最多线程数
* @param keepAliveTime 这是一个时间。当线程池中线程数量大于核心线程数量
是，
* 多余空闲线程的存活时长
* @param unit 时间单位
* @param workQueue 临时存放任务的队列，其参数就是队列的长度
* @param threadFactory 线程工厂
*/
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 5,
100, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2000), new
ThreadFactory() {
@Override
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread thread = new Thread(r);
thread.setName("client-transaction-msg-check-thread");
return thread;
}
});
// 为生产者指定一个线程池
producer.setExecutorService(executorService);
// 为生产者添加事务监听器
producer.setTransactionListener(new ICBCTransactionListener());
producer.start();
String[] tags = {
"TAGA","TAGB","TAGC"};
for (int i = 0; i < 3; i++) {
byte[] body = ("Hi," + i).getBytes();
Message msg = new Message("TTopic", tags[i], body);
// 发送事务消息
// 第二个参数用于指定在执行本地事务时要使用的业务参数
SendResult sendResult =
producer.sendMessageInTransaction(msg,null);
System.out.println("发送结果为：" +
sendResult.getSendStatus());
}
}
}
定义消费者
直接使用普通消息的SomeConsumer作为消费者即可。
public class SomeConsumer {
public static void main(String[] args) throws MQClientException {
// 定义一个pull消费者
// DefaultLitePullConsumer consumer = new
DefaultLitePullConsumer("cg");
// 定义一个push消费者
DefaultMQPushConsumer consumer = new
DefaultMQPushConsumer("cg");
// 指定nameServer
consumer.setNamesrvAddr("rocketmqOS:9876");
// 指定从第一条消息开始消费
consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET
);
// 指定消费topic与tag
consumer.subscribe("TTopic", "*");
// 指定采用“广播模式”进行消费，默认为“集群模式”
// consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);
// 注册消息监听器
consumer.registerMessageListener(new
MessageListenerConcurrently() {
// 一旦broker中有了其订阅的消息就会触发该方法的执行，
// 其返回值为当前consumer消费的状态
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus
consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
ConsumeConcurrentlyContext context) {
// 逐条消费消息
for (MessageExt msg : msgs) {
System.out.println(msg);
}
// 返回消费状态：消费成功
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
// 开启消费者消费
consumer.start();
System.out.println("Consumer Started");
}
}