RocketMQ 事务消息详解及生产使用场景
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最后再送一句：最好是学会了，而不是学废了！！
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一、事务消息核心概念
RocketMQ事务消息是解决分布式事务的一种重要方案，它通过"半消息"机制确保本地事务与消息发送的原子性。
1. 事务消息流程
[事务执行流程图]
1. 生产者发送"半消息" → 2. Broker存储半消息 → 3. 执行本地事务
4. 根据本地事务结果提交/回滚 → 5. Broker提交/回滚消息 → 6. 消费者可见/丢弃2. 关键状态
-
PREPARED：半消息状态，对消费者不可见
-
COMMIT：事务提交，消息对消费者可见
-
ROLLBACK：事务回滚，消息被删除
-
UNKNOWN：需要检查本地事务状态
二、核心使用场景
1. 订单支付场景（经典案例）
// 订单服务
public void processPayment(Order order) {// 1. 发送事务消息TransactionSendResult result = producer.sendMessageInTransaction("payment-tx-topic",MessageBuilder.withPayload(order).build(),order.getOrderId());// 2. 本地事务执行（在TransactionListener中）
}// 事务监听器
@RocketMQTransactionListener
public class PaymentTransactionListener implements RocketMQTransactionListener {@Overridepublic LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {try {String orderId = (String) arg;// 更新订单状态为"支付中"orderDao.updateStatus(orderId, "PROCESSING");return LocalTransactionState.UNKNOWN;} catch (Exception e) {return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;}}@Overridepublic LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {String orderId = msg.getKeys();Order order = orderDao.getById(orderId);return "PAID".equals(order.getStatus()) ? LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE : LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;}
}2. 库存扣减场景
// 库存服务消费者
@RocketMQMessageListener(topic = "inventory-tx-topic",consumerGroup = "inventory-group"
)
public class InventoryConsumer implements RocketMQListener<InventoryDTO> {@Transactional@Overridepublic void onMessage(InventoryDTO dto) {// 幂等检查if (inventoryLogDao.exists(dto.getTxId())) {return;}// 扣减库存inventoryDao.reduceStock(dto.getSku(), dto.getQuantity());// 记录日志inventoryLogDao.insert(new InventoryLog(dto.getTxId()));}
}3. 跨服务数据同步
// 用户服务（数据变更方）
public void updateUser(User user) {// 1. 开启本地事务TransactionStatus status = transactionManager.getTransaction(new DefaultTransactionDefinition());try {// 2. 更新DBuserDao.update(user);// 3. 发送事务消息TransactionSendResult result = producer.sendMessageInTransaction("user-update-topic",MessageBuilder.withPayload(user).build(),null);transactionManager.commit(status);} catch (Exception e) {transactionManager.rollback(status);throw e;}
}三、事务消息实现细节
1. 生产者配置
@Bean
public TransactionMQProducer transactionProducer(@Value("${rocketmq.name-server}") String nameServer) {TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("tx-producer-group");producer.setNamesrvAddr(nameServer);producer.setTransactionListener(new YourTransactionListener());// 事务检查线程池ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 100, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(2000),r -> new Thread(r, "tx-check-thread"));producer.setExecutorService(executor);return producer;
}2. 消息状态检查策略
public class OrderTransactionListener implements RocketMQTransactionListener {@Overridepublic LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {// 建议采用三级检查策略：// 1. 先查Redis快速返回String status = redis.get("tx_status:" + msg.getTransactionId());if ("COMMITTED".equals(status)) return COMMIT;if ("ROLLBACK".equals(status)) return ROLLBACK;// 2. 查本地数据库OrderTx tx = txDao.getByTxId(msg.getTransactionId());if (tx != null) {redis.setex("tx_status:" + msg.getTransactionId(), tx.getStatus(), 5, TimeUnit.MINUTES);return tx.isSuccess() ? COMMIT : ROLLBACK;}// 3. 查业务表最终状态Order order = orderDao.getByTxId(msg.getTransactionId());if (order != null) {return "PAID".equals(order.getStatus()) ? COMMIT : ROLLBACK;}return UNKNOWN; // 继续等待下次检查}
}四、生产环境注意事项
1. 必须实现的保障措施
-
幂等设计：消费者必须实现幂等处理
@Transactional public void consume(MessageExt msg) {if (processed(msg.getMsgId())) return;// 业务处理recordProcessed(msg.getMsgId()); } -
事务状态持久化：本地事务状态必须落库
CREATE TABLE tx_log (tx_id VARCHAR(64) PRIMARY KEY,biz_type VARCHAR(32),status VARCHAR(16),create_time DATETIME,update_time DATETIME );
2. 性能优化建议
-
异步提交：对于非关键路径可以使用异步提交
producer.sendMessageInTransaction(msg, new TransactionSendCallback() {@Overridepublic void onSuccess(SendResult sendResult) {// 异步处理成功}@Overridepublic void onException(Throwable e) {// 异常处理} }); -
批量事务消息：5.0+版本支持批量事务消息
List<Message> messages = ...; producer.sendMessageInTransaction(messages, null);
3. 监控指标
| 指标名称 | 监控方式 | 阈值建议 |
|---|---|---|
| 事务消息TPS | RocketMQ Console | 根据机器配置 |
| 平均处理耗时 | Prometheus + Grafana | < 500ms |
| 事务检查失败率 | 自定义监控 | < 0.1% |
| 未完成事务数 | 定时扫描tx_log表 | < 100 |
五、与其它方案的对比
1. 对比本地消息表
| RocketMQ事务消息 | 本地消息表 | |
|---|---|---|
| 实现复杂度 | 中（依赖MQ） | 高（需自实现） |
| 可靠性 | 高 | 取决于实现 |
| 性能 | 高 | 中（需DB操作） |
| 实时性 | 高 | 依赖扫描间隔 |
2. 对比Seata
[适用场景对比图]
RocketMQ事务消息 → 消息驱动场景
Seata → 复杂业务事务场景六、典型问题解决方案
1. 事务消息堆积处理
// 补偿任务示例
@Scheduled(fixedDelay = 60000)
public void compensateTimeoutTransactions() {List<TransactionLog> timeouts = txLogDao.findTimeoutTransactions(30);timeouts.forEach(tx -> {MessageExt msg = queryMessageByTxId(tx.getTxId());LocalTransactionState state = checkLocalTransaction(msg);if (state != UNKNOWN) {producer.endTransaction(msg, state, null);txLogDao.updateStatus(tx.getTxId(), state.name());}});
}2. 网络分区处理
public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {if (isNetworkPartition()) {// 网络分区时保守策略return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;}// 正常检查逻辑
}总结
最佳使用场景：
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需要保证本地操作与消息发送一致性的场景
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跨系统数据最终一致性要求高的场景
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对性能要求较高的分布式事务场景
不适用场景：
-
需要强一致性的金融核心交易
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事务执行时间可能很长的业务（超过消息检查时间窗口）
实际生产中，建议将事务消息与本地消息表结合使用，关键业务增加补偿任务，实现最大程度的可靠性保障。
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