阿里面试：秒杀的分布式事务， 是如何设计的？
文章很长，且持续更新，建议收藏起来，慢慢读！疯狂创客圈总目录 博客园版 为您奉上珍贵的学习资源 ：
免费赠送 :《尼恩Java面试宝典》 持续更新+ 史上最全 + 面试必备 2000页+ 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备
免费赠送 :《尼恩技术圣经+高并发系列PDF》 ，帮你 实现技术自由，完成职业升级， 薪酬猛涨！加尼恩免费领
免费赠送 经典图书:《Java高并发核心编程（卷1）加强版》 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 加尼恩免费领
免费赠送 经典图书:《Java高并发核心编程（卷2）加强版》 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 加尼恩免费领
免费赠送 经典图书:《Java高并发核心编程（卷3）加强版》 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 加尼恩免费领
免费赠送 资源宝库： Java 必备 百度网盘资源大合集 价值>10000元 加尼恩领取
阿里面试：秒杀的分布式事务， 是如何设计的？
尼恩特别说明： 尼恩的文章，都会在 《技术自由圈》 公号 发布， 并且维护最新版本。 如果发现图片 不可见， 请去 《技术自由圈》 公号 查找
尼恩说在前面
在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中，最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试资格，遇到很多很多 分布式事务 的 重要的面试题：
秒杀的分布式事务， 是如何设计的？
抢购场景， 如何实现 分布式事务？
分布式事务了解吗？你们是如何解决分布式事务问题的？Seata 如何实现 RC ？保证事务的隔离性？
Seata是如何解决分布式事务问题的？ Seata 的使用场景有哪些？
Seata 如何实现 事务的隔离性？
如何实现 强弱一致性 结合的分布式事务？
现在Java面试分布式事务几乎是标配。而分布式系统、分布式事务本身比较复杂，大家学起来也非常头疼。
其中，一道问过无数次的面试题就是：
面试题：分布式事务了解吗？你们是如何解决分布式事务问题的？ （标准答案：见末尾）
友情提示：看完此文，在分布式事务这块，基本可以做到吊打面试官了。
最近有小伙伴在面试阿里，又遇到了相关的面试题。小伙伴懵了，因为没有遇到过，所以支支吾吾的说了几句，面试官不满意，面试挂了。
所以，尼恩给大家做一下系统化、体系化的梳理，使得大家内力猛增，可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提”。
当然，这道面试题，以及参考答案，也会收入咱们的 《尼恩Java面试宝典PDF》V170版本，供后面的小伙伴参考，提升大家的 3高 架构、设计、开发水平。
《尼恩 架构笔记》《尼恩高并发三部曲》《尼恩Java面试宝典》的PDF，请到文末公号【技术自由圈】获取
1：一图解读分布式事务
首先奉上一张全网最为牛逼的图，给大家做个总览：
上面这个图比较复杂，后面会结合 《尼恩Java面试宝典》配套视频，进行视频的录制。
具体的内容，请参见 尼恩 的最新 文章：
'分布式事务' 圣经：从入门到精通，架构师尼恩最新、最全详解 (50+图文4万字全面总结 )
1：Seata 和Rocketmq 事务消息实现，实现 强弱结合型事务
秒杀/抢购 等场景，都是属于 强弱结合型 的数据一致性场景。
首先看看 RocketMQ 的事务消息， 能够保证本地操作 + 消息发送的原子性。
具体来说， 主要是保证了本地方法执行和消息发送在一个分布式事务中，要不全部成功，要不全部失败。
见下图：
RocketMQ 通过发送 half 消息来实现，下面详细说明一下：
- 消息发送方 向 Broker 发送一条 half 消息；
- half 消息发送成功后，消息发送方 执行本地事务；
- 如果 消息发送方 执行本地事务成功，则向 Broker 发送 commit 请求，否则发送 rollback 请求；
- 如果 Broker 收到的是 rollback 请求，则删除保存的 half 消息；
- 如果 Broker 收到的是 commit 请求，则把 half 消息投递到 真实 队列， 等待消费服务来拉取，然后删除保存的 half 消息；
- 如果 Broker 没有收到 rollback/commit 请求，则会发送请求到 Producer 查询本地事务状态，然后根据 Producer 返回的本地状态做 commit/rollback 相关处理。
Seata + Rocketmq 事务消息 结合
Seata + Rocketmq 事务消息 结合的目标：
- 一 是保证 分布式事务 + 消息 发送的原子性。
- 二 是 再通过mq的重试机制，去保证订阅者的最终一致性，
Seata 的改进主要在 prepare 阶段。
Seata 提供了一个 SeataMQProducer 类，把 RocketMQ 中 TransactionListener 的方法加入到全局事务。
见下面代码：
SeataMQProducer(final String namespace, final String producerGroup, RPCHook rpcHook) {
super(namespace, producerGroup, rpcHook);
this.transactionListener = new TransactionListener() {
@Override
public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
return LocalTransactionState.UNKNOW;
}
@Override
public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
String xid = msg.getProperty(PROPERTY_SEATA_XID);
if (StringUtils.isBlank(xid)) {
LOGGER.error("msg has no xid, msgTransactionId: {}, msg will be rollback", msg.getTransactionId());
return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
}
GlobalStatus globalStatus = DefaultResourceManager.get().getGlobalStatus(SeataMQProducerFactory.ROCKET_BRANCH_TYPE, xid);
if (COMMIT_STATUSES.contains(globalStatus)) {
return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
} else if (ROLLBACK_STATUSES.contains(globalStatus) || GlobalStatus.isOnePhaseTimeout(globalStatus)) {
return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
} else if (GlobalStatus.Finished.equals(globalStatus)) {
LOGGER.error("global transaction finished, msg will be rollback, xid: {}", xid);
return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
}
return LocalTransactionState.UNKNOW;
}
};
在 prepare 阶段，SeataMQProducer 向 RocketMQ Broker 发送 half 消息，执行本地事务，如果执行成功，则强行把 LocalTransactionState 改回 UNKNOW，等待 TC 发送指令，决定是 commit 或 rollback。
如果执行失败，返回 ROLLBACK_MESSAGE，TC 下发指令，回滚全局事务。
Seata + Rocketmq 事务消息 结合的使用场景
如果 MQ Broker 没有收到 commit/rollback 消息，则会回查 Producer 本地事务状态，也就是上面代码中的 checkLocalTransaction。
checkLocalTransaction 检查 全局事务状态，使用 XID 去查询 全局事务，去决定 half 消息 是 抛弃还是 投递 。
集成 RocketMQ 之后，Seata 的分布式事务调用流程， 下面以 订单服务、库存服务两个服务为例：
Apache Seata 引入 RocketMQ 后，支持的分布式事务场景更加丰富，使得 Seata 可以用于 强一致性 + 弱一致性 结合的场景。
10. 面试题标准答案: 如何解决分布式事务问题的？
现在Java面试，分布式系统、分布式事务几乎是标配。而分布式系统、分布式事务本身比较复杂，大家学起来也非常头疼。
面试题：分布式事务了解吗？你们是如何解决分布式事务问题的？
Seata AT/TCC 和 MQ异步确保型 事务 是在生产中最常用。
-
强一致性模型， Seata AT/TCC 强一致方案 模式用于强一致主要用于核心模块，例如交易/订单等。
-
弱一致性模型。 MQ异步确保型 事务 弱一致方案一般用于边缘模块例如库存，通过MQ 原子消息和发布订阅，保证最终一致性，也可以业务解耦。
面试中如果你真的被问到，可以分场景回答：
（1）强一致性场景
对于那些特别严格的场景，用的是Seata AT模式来保证强一致性；
准备好例子：你找一个严格要求数据绝对不能错的场景（如电商交易交易中的库存和订单、优惠券），可以回答使用成熟的如中间件Seata AT模式。
阿里开源了分布式事务框架seata经历过阿里生产环境大量考验的框架。 seata支持Dubbo，Spring Cloud。
是Seata AT/TCC模式，保障强一致性，支持跨多个库修改数据；
-
订单库：增加订单
-
商品库：扣减库存
-
优惠券库：预扣优惠券
（2）弱一致性场景
基于可靠消息的最终一致性，各个子事务可以较长时间内异步，但数据绝对不能丢的场景。可以使用异步确保型事务事。
可以使用基于MQ的异步确保型事务，比如电商平台的通知支付结果：
-
积分服务：增加积分
-
会计服务：生成会计记录
（3）强弱结合一致性场景
两阶段 提交，如 Seata AT/TCC模式，保障强一致性，支持跨多个库修改数据；
- 订单库：增加订单
- 商品库：扣减库存
- 优惠券库：预扣优惠券
异步确保型事务，保障弱一致性，支持跨多个服务和系统修改数据，在下面的场景中相关的弱一致性操作为：
- 积分服务：增加积分
- 通知服务：发生通知
弱一致性部分：如果不是严格对数据一致性要求、或者由不同系统执行子事务的场景，如电商发送成功支付成功消息，只需要保障弱一致性即可。
Seata 新功能: 和Rocketmq 事务消息实现，实现 强弱结合型事务 , 具体参见下面的文章：
最新 Seata 集成了RocketMQ事务消息，Seata 越来越 牛X 了！ yyds ！
各大模式的总体对比：
| 属性 | 2PC | TCC | Saga | 异步确保型事务 | 尽最大努力通知 |
|---|---|---|---|---|---|
| 事务一致性 | 强 | 弱 | 弱 | 弱 | 弱 |
| 复杂性 | 中 | 高 | 中 | 低 | 低 |
| 业务侵入性 | 小 | 大 | 小 | 中 | 中 |
| 使用局限性 | 大 | 大 | 中 | 小 | 中 |
| 性能 | 低 | 中 | 高 | 高 | 高 |
| 维护成本 | 低 | 高 | 中 | 低 | 中 |
说在最后：有问题找老架构取经
以上关于分布式事务的方案和场景，如果大家能对答如流，如数家珍，基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。
最终，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer， 也就来了。
在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后， 吊打面试官， 大厂横着走。
在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。
另外，如果没有面试机会，可以找尼恩来改简历、做帮扶。
遇到职业难题，找老架构取经， 可以省去太多的折腾，省去太多的弯路。
尼恩指导了大量的小伙伴上岸，前段时间，刚指导中厂大龄34岁，被裁8月收一大厂offer， 年薪65W，转架构后逆天改命!。
狠狠卷，实现 “offer自由” 很容易的， 前段时间一个武汉的跟着尼恩卷了2年的小伙伴， 在极度严寒/痛苦被裁的环境下， offer拿到手软， 实现真正的 “offer自由” 。
技术自由的实现路径：
实现你的 架构自由：
《阿里二面：千万级、亿级数据，如何性能优化？ 教科书级 答案来了》
《峰值21WQps、亿级DAU，小游戏《羊了个羊》是怎么架构的？》
… 更多架构文章，正在添加中
实现你的 响应式 自由：
这是老版本 《Flux、Mono、Reactor 实战（史上最全）》
实现你的 spring cloud 自由：
《Spring cloud Alibaba 学习圣经》 PDF
《分库分表 Sharding-JDBC 底层原理、核心实战（史上最全）》
《一文搞定：SpringBoot、SLF4j、Log4j、Logback、Netty之间混乱关系（史上最全）》
实现你的 linux 自由：
实现你的 网络 自由：
《网络三张表：ARP表, MAC表, 路由表，实现你的网络自由！！》
实现你的 分布式锁 自由：
实现你的 王者组件 自由：
《队列之王： Disruptor 原理、架构、源码 一文穿透》
《缓存之王：Caffeine 源码、架构、原理（史上最全，10W字 超级长文）》
《Java Agent 探针、字节码增强 ByteBuddy（史上最全）》
实现你的 面试题 自由：
免费获取11个技术圣经PDF：
