有位工作五年的小伙伴在面试的时候被问到RocketMQ的分布式事务实现原理。他说他只知道RocketMQ能够支持事务，但是没有了解过它的事务实现原理。
今天，我给大家分享一下我对这个问题的理解。
1.分布式事务应用场景
随着应用的拆分，从单体架构变成分布式架构，那么每个服务或者模块也会有自己的数据库。一个业务流程的完成需要经过多次的接口调用或者多条MQ消息的发送。
浪漫和悲观并不冲突，我时常消极但又依旧觉得生活很美好，哪怕只是一束光照进了房间，也要认真对待它的到来。
那么问题来了，如果是执行多条SQL语句，数据库的本地事务可以保证原子性。
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但，如果是一条SQL操作，再加一条MQ的操作，如何才能把它们两个放在同一个逻辑单元里面执行呢？是先执行SQL还是先发送MQ呢？
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我们来分析一下情况，如果是先发送MQ消息，再执行SQL。这个时候就要分为两种情况：
第1种情况：如果发送MQ失败了，当然SQL也就不会执行了。
第2种情况：如果发送MQ成功了，而本地数据库SQL执行失败。比如出现了网络异常，主键重复或者字段超长等等。
浪漫和悲观并不冲突，我时常消极但又依旧觉得生活很美好，哪怕只是一束光照进了房间，也要认真对待它的到来。
也就是说，下游的业务系统拿到了最新的数据，而自己本地的数据库反而没有。这个时候，本地数据库的数据跟其他系统已经登记的数据就不一样了，而发出去的消息又不可能撤回，有可能已经被消费了，这个叫做覆水难收。
浪漫和悲观并不冲突，我时常消极但又依旧觉得生活很美好，哪怕只是一束光照进了房间，也要认真对待它的到来。
因此，在分布式应用场景中，我们需要调整一下代码执行流程，也就是说必须先操作本地数据库，再发送MQ消息。如果本地数据库SQL执行成功，就算MQ消息发送失败，MQ还可以重发。
2.分布式事务实现原理
那基于上面的应用场景，应该如何设计发送消息的流程，才能让这两个操作要么都成功，要么都失败呢？
其实，可以参照XA两阶段提交的思想，把发送消息分成两步，然后把操作本地数据库也包括在这个流程中。那么，在介绍原理之前，先科普一下两个新的概念：
1、半消息（Half Message）：也就是暂不能投递消费者的消息。发送方已经将消息成功发送到了 MQ 服务端，但是服务端未收到生产者对这条消息的二次确认，这个时候，这条消息会被标记为“暂不能投递”状态。
2、消息回查（Message Status Check）：由于网络闪断、生产者应用重启等原因，导致某条事务消息的二次确认丢失，MQ 服务端通过扫描发现某条消息长期处于“半消息”时，需要主动向消息生产者询问该消息的最终状态，要么是Commit，要么Rollback。
下面给大家介绍一下RocketMQ的分布式事务实现原理，如图所示，一共分为七个步骤：
浪漫和悲观并不冲突，我时常消极但又依旧觉得生活很美好，哪怕只是一束光照进了房间，也要认真对待它的到来。
第一步：生产者向 MQ 服务端发送消息。
第二步：MQ 服务端将消息持久化成功之后，向发送方 ACK 确认消息已经发送成功，此时消息为半消息。
第三步：发送方开始执行本地数据库事务逻辑。
第四步：发送方根据本地数据库事务执行结果向 MQ Server 提交二次确认，MQ Server 收到 Commit 状态则将半消息标记为可投递，订阅方最终将收到该消息；MQ Server 收到 Rollback 状态则删除半消息，订阅方将不会接受该消息。
第五步：在断网或者是应用重启的特殊情况下，按步骤4提交的二次确认最终未到达 MQ Server，经过固定时间后 MQ Server 将对该消息发起消息回查。
第六步：发送方收到消息回查后，需要检查对应消息的本地事务执行的最终结果。
第七步：发送方根据检查得到的本地事务的最终状态再次提交二次确认，MQ Server 仍按照步骤4对半消息进行操作（Commit/Rollback）。
好了，以上就是我对RocketMQ分布式事务的理解。
