在分布式時代，分庫分表是很常見的，微服務系統中，各個系統通常使用獨立的數據庫，所以，事務很難靠數據庫本身保證，只能靠業務系統來解決。
例如支付寶中的余額寶、花唄，具體不清楚，但猜測應該就是2個服務，不是同一個數據庫，我們還花唄的時候通常都是從余額寶中扣除的，這就是分布式事務，一個系統中扣減錢，一個系統中增加錢。
下面我們分析下最終一致性的實現方案，最終一致性通常都是使用消息中間件來實現的，系統結構如下：
用戶向系統A發起轉賬請求，A先在自己的數據庫中扣錢，然后通過消息中間件告訴B應該加錢，B收到后在自己的數據庫中加錢。
這里有個關鍵問題，A更新數據庫和給消息中間件發消息是2個操作，如下兩個場景怎么處理：
先更新數據庫，成功了，但發送消息失敗了，重發多次還是失敗
先發消息，成功了，但數據庫更新失敗，消息撤不回來了
都是因為這2個操作不是原子的，發做誰都有問題。
那看下這樣做是否可以，就是把更新數據庫和給消息中間件發消息放到一個事務中，這樣不就原子了嗎？
有問題，例如：
如果消息發送失敗，具體問題出在哪兒？是消息中間件根本就沒收到消息，還是收到消息后response時出錯了？如果是根本沒收到還好一點，如果是收到了但響應失敗就麻煩了，導致A數據庫回滾，沒有扣錢，但B收到消息了，加錢了。
如果發消息時網絡延遲很高怎么辦，數據庫事務一直被拖着，性能差，風險高。
所以，放入一個事務中這種方法是不可取的。
為了保證原子性，可以變通一下，添加一個消息表，A不直接往消息中間件中發消息，而是把消息寫入消息表，然后通過一個后台程序不斷的把消息寫入消息中間件。
這個后台程序源源不斷的把消息表中的消息發到消息中間件，如果失敗就重試，可以保證：
消息不會丟失
順序不亂
但會有消息重復的情況，因為消息發送失敗可能是寫入失敗，也可能是寫入成功但響應失敗，所以消息可能會重復，這個問題需要系統B來處理。
系統B需要考慮2個問題：
消息丟失
B從消息中間件中拿到消息，還沒處理完就宕機了，這條消息怎么辦？
需要通過ACK機制處理，消費成功的發送ACK，對於沒有ACK的消息，消息中間件會再次推送。
消息重復
ACK機制也存在消息重復的情況，比如B已經處理完一條消息，發ACK時失敗了，那么這條消息就還會被推過來。
還有就是上面說的后台程序發消息時可能重復。
對於重復消息問題，可以加一個判重表，記錄處理成功的消息，每次收到消息時，先通過判重表判斷一下，如果重復了就不處理，實現冪等性。
這樣，整體結構就變為：
以上就是通過最終一致性解決分布式事務問題的基本思路，A 保證消息不丟，B 保證消息不漏、冪等。
阿里p7帶你玩轉分布式事務，公眾號：路人甲Java
