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【RocketMQ】RocketMQ原生 API 实现的分布式事务完整方案

news 2025/10/18 12:17:23

以下是基于 RocketMQ 原生 API 实现的分布式事务完整方案（包含订单服务生产者、库存服务消费者及所有辅助类），可直接运行：

一、项目结构

src/main/java/
├── order/                  # 订单服务（生产者）
│   ├── DBUtil.java         # 订单库连接工具
│   ├── OrderDTO.java       # 订单数据传输对象
│   └── OrderTransactionProducer.java  # 事务消息生产者
└── inventory/              # 库存服务（消费者）├── InventoryDBUtil.java  # 库存库连接工具└── StockConsumer.java    # 库存扣减消费者

二、数据库表结构（提前创建）

-- 订单库（order_db）
CREATE DATABASE order_db;
USE order_db;-- 订单表
CREATE TABLE order_table (`id` bigint NOT NULL COMMENT '订单ID',`user_id` bigint NOT NULL COMMENT '用户ID',`product_id` bigint NOT NULL COMMENT '商品ID',`quantity` int NOT NULL COMMENT '购买数量',`status` tinyint NOT NULL COMMENT '状态：0-创建中 1-已确认 2-已取消',`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;-- 本地事务日志表
CREATE TABLE local_transaction_log (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,`transaction_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT 'RocketMQ事务ID',`business_id` bigint NOT NULL COMMENT '订单ID',`status` tinyint NOT NULL COMMENT '状态：0-处理中 1-成功 2-失败',PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `uk_transaction_id` (`transaction_id`)
) ENGINE=InnoDB;-- 库存库（inventory_db）
CREATE DATABASE inventory_db;
USE inventory_db;-- 库存表
CREATE TABLE inventory_table (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,`product_id` bigint NOT NULL COMMENT '商品ID',`stock` int NOT NULL COMMENT '库存数量',`version` int NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '乐观锁版本',PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `uk_product_id` (`product_id`)
) ENGINE=InnoDB;-- 初始化库存数据
INSERT INTO inventory_table (product_id, stock) VALUES (1001, 100);

三、完整代码实现

1. 订单服务 - 数据库连接工具（DBUtil.java）
package order;import com.zaxxer.hikari.HikariConfig;
import com.zaxxer.hikari.HikariDataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;public class DBUtil {private static final HikariDataSource dataSource;static {// 配置数据库连接池HikariConfig config = new HikariConfig();config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/order_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC");config.setUsername("root");       // 替换为你的数据库用户名config.setPassword("123456");     // 替换为你的数据库密码config.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");config.setMaximumPoolSize(10);dataSource = new HikariDataSource(config);}// 获取数据库连接public static Connection getConnection() throws SQLException {return dataSource.getConnection();}
}
2. 订单服务 - 订单数据传输对象（OrderDTO.java）
package order;public class OrderDTO {private Long orderId;      // 订单IDprivate Long userId;       // 用户IDprivate Long productId;    // 商品IDprivate Integer quantity;  // 购买数量// Getter和Setterpublic Long getOrderId() { return orderId; }public void setOrderId(Long orderId) { this.orderId = orderId; }public Long getUserId() { return userId; }public void setUserId(Long userId) { this.userId = userId; }public Long getProductId() { return productId; }public void setProductId(Long productId) { this.productId = productId; }public Integer getQuantity() { return quantity; }public void setQuantity(Integer quantity) { this.quantity = quantity; }
}
3. 订单服务 - 事务消息生产者（OrderTransactionProducer.java）
package order;import org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException;
import org.apache.rocketmq.client.producer.LocalTransactionState;
import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionListener;
import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionMQProducer;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.concurrent.*;public class OrderTransactionProducer {public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {// 1. 创建事务生产者TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("order_producer_group");producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");  // RocketMQ NameServer地址// 2. 设置线程池（处理本地事务和回查）ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 100, TimeUnit.SECONDS,new ArrayBlockingQueue<>(2000),r -> new Thread(r, "order-transaction-thread"));producer.setExecutorService(executor);// 3. 设置事务监听器（核心逻辑）producer.setTransactionListener(new TransactionListener() {/*** 执行本地事务：创建订单*/@Overridepublic LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {OrderDTO order = (OrderDTO) arg;String transactionId = msg.getTransactionId();  // RocketMQ生成的事务IDConnection conn = null;try {conn = DBUtil.getConnection();conn.setAutoCommit(false);  // 开启事务// 步骤1：创建订单（状态为"创建中"）PreparedStatement orderStmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO order_table (id, user_id, product_id, quantity, status) " +"VALUES (?, ?, ?, ?, 0)");orderStmt.setLong(1, order.getOrderId());orderStmt.setLong(2, order.getUserId());orderStmt.setLong(3, order.getProductId());orderStmt.setInt(4, order.getQuantity());orderStmt.executeUpdate();// 步骤2：记录事务日志（用于回查）PreparedStatement logStmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO local_transaction_log (transaction_id, business_id, status) " +"VALUES (?, ?, 1)");logStmt.setString(1, transactionId);logStmt.setLong(2, order.getOrderId());logStmt.executeUpdate();conn.commit();  // 提交事务System.out.println("本地事务成功：订单创建完成，订单ID=" + order.getOrderId());return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;  // 提交消息} catch (Exception e) {// 本地事务失败，回滚并记录失败日志if (conn != null) {try {conn.rollback();PreparedStatement logStmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO local_transaction_log (transaction_id, business_id, status) " +"VALUES (?, ?, 2)");logStmt.setString(1, transactionId);logStmt.setLong(2, order.getOrderId());logStmt.executeUpdate();conn.commit();} catch (SQLException ex) {ex.printStackTrace();}}System.err.println("本地事务失败：订单创建失败，订单ID=" + order.getOrderId());e.printStackTrace();return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;  // 回滚消息} finally {if (conn != null) {try { conn.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); }}}}/*** 事务回查：确认本地事务状态*/@Overridepublic LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {String transactionId = msg.getTransactionId();try (Connection conn = DBUtil.getConnection()) {PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement("SELECT status FROM local_transaction_log WHERE transaction_id = ?");stmt.setString(1, transactionId);ResultSet rs = stmt.executeQuery();if (rs.next()) {int status = rs.getInt("status");if (status == 1) {System.out.println("事务回查：本地事务成功，transactionId=" + transactionId);return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;} else {System.out.println("事务回查：本地事务失败，transactionId=" + transactionId);return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;}}} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("事务回查：未找到日志，transactionId=" + transactionId);return LocalTransactionState.UNKNOW;  // 等待下次回查}});// 4. 启动生产者producer.start();System.out.println("订单服务生产者启动成功");// 5. 模拟创建订单（实际应从接口接收参数）OrderDTO order = new OrderDTO();order.setOrderId(System.currentTimeMillis());  // 用时间戳作为订单IDorder.setUserId(10001L);                       // 模拟用户IDorder.setProductId(1001L);                     // 商品ID（与库存表对应）order.setQuantity(5);                          // 购买数量// 6. 发送半事务消息Message message = new Message("stock_topic",          // 主题（库存服务监听）"deduct",               // 标签order.getOrderId().toString().getBytes()  // 消息体（订单ID）);producer.sendMessageInTransaction(message, order);  // 发送事务消息// 等待10秒后关闭（生产环境无需此步骤）Thread.sleep(10000);producer.shutdown();System.out.println("订单服务生产者关闭");}
}
4. 库存服务 - 数据库连接工具（InventoryDBUtil.java）
package inventory;import com.zaxxer.hikari.HikariConfig;
import com.zaxxer.hikari.HikariDataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;public class InventoryDBUtil {private static final HikariDataSource dataSource;static {// 配置数据库连接池HikariConfig config = new HikariConfig();config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/inventory_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC");config.setUsername("root");       // 替换为你的数据库用户名config.setPassword("123456");     // 替换为你的数据库密码config.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");config.setMaximumPoolSize(10);dataSource = new HikariDataSource(config);}// 获取数据库连接public static Connection getConnection() throws SQLException {return dataSource.getConnection();}
}
5. 库存服务 - 消息消费者（StockConsumer.java）
package inventory;import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyContext;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;
import org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.List;public class StockConsumer {public static void main(String[] args) throws MQClientException {// 1. 创建消费者DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("inventory_consumer_group");consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");  // RocketMQ NameServer地址// 2. 订阅主题和标签（监听库存扣减消息）consumer.subscribe("stock_topic", "deduct");// 3. 注册消息监听器（核心：扣减库存）consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {@Overridepublic ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {for (MessageExt msg : msgs) {try {// 解析消息：消息体为订单IDLong orderId = Long.parseLong(new String(msg.getBody()));System.out.println("收到扣库存消息，订单ID=" + orderId);// 实际场景：通过订单ID查询订单表获取商品ID和数量（此处简化）Long productId = 1001L;  // 与初始化库存的商品ID一致Integer quantity = 5;    // 与订单服务的购买数量一致// 扣减库存（乐观锁实现）boolean success = deductStock(productId, quantity);if (success) {System.out.println("库存扣减成功，商品ID=" + productId + "，扣减数量=" + quantity);return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;  // 消费成功} else {System.out.println("库存扣减失败（乐观锁冲突），将重试，商品ID=" + productId);return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;  // 重试}} catch (Exception e) {System.err.println("库存扣减异常，将重试");e.printStackTrace();return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;  // 重试}}return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;}});// 4. 启动消费者consumer.start();System.out.println("库存服务消费者启动成功，等待消息...");}/*** 扣减库存（乐观锁实现，保证幂等性和并发安全）*/private static boolean deductStock(Long productId, Integer quantity) throws SQLException {Connection conn = null;try {conn = InventoryDBUtil.getConnection();conn.setAutoCommit(false);  // 开启事务// 步骤1：查询当前库存和版本号PreparedStatement queryStmt = conn.prepareStatement("SELECT stock, version FROM inventory_table WHERE product_id = ?");queryStmt.setLong(1, productId);ResultSet rs = queryStmt.executeQuery();if (!rs.next()) {throw new RuntimeException("商品不存在，productId=" + productId);}int currentStock = rs.getInt("stock");int currentVersion = rs.getInt("version");// 步骤2：检查库存是否充足if (currentStock < quantity) {throw new RuntimeException("库存不足，productId=" + productId + "，当前库存=" + currentStock);}// 步骤3：扣减库存（乐观锁：where条件包含version，防止并发问题）PreparedStatement updateStmt = conn.prepareStatement("UPDATE inventory_table SET stock = stock - ?, version = version + 1 " +"WHERE product_id = ? AND version = ?");updateStmt.setInt(1, quantity);updateStmt.setLong(2, productId);updateStmt.setInt(3, currentVersion);int rows = updateStmt.executeUpdate();if (rows == 0) {// 乐观锁冲突（其他线程已修改库存），扣减失败conn.rollback();return false;}conn.commit();  // 提交事务return true;} catch (SQLException e) {if (conn != null) conn.rollback();throw e;} finally {if (conn != null) {try { conn.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); }}}}
}

四、运行说明

  1. 依赖说明：
    需在 pom.xml 中添加以下依赖（Maven 项目）：

    <dependencies><!-- RocketMQ 客户端 --><dependency><groupId>org.apache.rocketmq</groupId><artifactId>rocketmq-client</artifactId><version>4.9.4</version></dependency><!-- MySQL 驱动 --><dependency><groupId>com.mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-j</artifactId><version>8.0.33</version></dependency><!-- 数据库连接池 --><dependency><groupId>com.zaxxer</groupId><artifactId>HikariCP</artifactId><version>5.0.1</version></dependency>
</dependencies>

  2. 启动 RocketMQ 服务：
    先安装 RocketMQ 并启动 NameServer 和 Broker：

    # 启动 NameServer
nohup sh bin/mqnamesrv &
# 启动 Broker（默认端口 9876）
nohup sh bin/mqbroker -n localhost:9876 &

  3. 运行顺序：

    • 先启动库存服务消费者（StockConsumer.main）
    • 再启动订单服务生产者（OrderTransactionProducer.main）

  4. 验证结果：

    • 订单表（order_table）新增一条状态为 0 的订单
    • 库存表（inventory_table）中商品 1001 的库存从 100 变为 95
    • 本地事务日志表（local_transaction_log）新增一条状态为 1 的记录

五、核心特性说明

  • 分布式事务保障：通过 RocketMQ 半事务消息 + 本地事务 + 回查机制，确保订单创建和库存扣减最终一致
  • 幂等性处理：库存扣减使用乐观锁（version 字段），避免重复消费导致超扣
  • 异常重试：消费者消费失败时返回 RECONSUME_LATER，触发 RocketMQ 自动重试
  • 事务回查：解决生产者宕机或网络异常导致的事务状态未知问题

该方案可直接用于电商下单-扣库存等核心场景，如需扩展其他服务（如支付、物流），只需新增对应的消息消费者并保证幂等性即可。
在这里插入图片描述

为什么本地事务成功后仍需要回查？

即使本地事务（如创建订单）已经成功提交，RocketMQ 仍然需要 事务回查机制，核心原因是 分布式系统中存在“状态同步异常”的可能性——即生产者本地事务成功，但 Broker 未收到“Commit”指令，导致消息无法投递，最终引发数据不一致。

具体场景：为什么本地事务成功后仍需要回查？

假设订单服务的本地事务（创建订单）已经成功提交，但在以下情况中，Broker 会始终认为消息状态未知，导致库存服务永远收不到扣库存消息，最终订单创建成功但库存未扣减（数据不一致）：

1. 生产者发送“Commit”指令失败
  • 流程：本地事务成功提交 → 生产者准备向 Broker 发送“Commit”指令 → 网络突然中断 / 生产者宕机 → “Commit”指令未到达 Broker。
  • 结果：Broker 存储的仍是“半事务消息”（不可投递），但生产者本地事务已成功（订单已创建），此时必须通过回查让 Broker 知道“需要Commit”。
2. 生产者与 Broker 之间的网络分区
  • 场景：生产者所在机房与 Broker 机房网络临时断开，生产者无法发送“Commit”指令，但自身本地事务已执行成功。
  • 结果：Broker 长时间收不到状态确认，需主动回查生产者，确认本地事务状态。
3. 生产者处理逻辑异常
  • 场景：本地事务成功提交，但生产者在生成“Commit”指令的代码中抛出异常（如空指针），导致指令未发出。
  • 结果：Broker 未收到状态确认，需通过回查发现“本地事务实际已成功”。

回查机制的核心作用：解决“状态同步缺口”

RocketMQ 事务消息的核心是 “半事务消息 + 本地事务 + 状态确认” 的三段式设计，但前两段（半消息、本地事务）与第三段（状态确认）之间存在“同步缺口”：

  • 本地事务的成功与否，只有生产者的数据库知道；
  • Broker 仅能通过生产者主动发送的“Commit/Rollback”指令感知状态；
  • 当“状态确认指令”因各种异常丢失时，Broker 必须通过 主动回查生产者的数据库，填补这个缺口，确保最终状态一致。

代码中的回查逻辑如何生效？

在你提供的代码中，checkLocalTransaction 方法正是为回查设计的：

@Override
public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {String transactionId = msg.getTransactionId();// 查本地事务日志表：如果状态为1（成功），则返回Committry (Connection conn = DBUtil.getConnection()) {PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement("SELECT status FROM local_transaction_log WHERE transaction_id = ?");stmt.setString(1, transactionId);ResultSet rs = stmt.executeQuery();if (rs.next() && rs.getInt("status") == 1) {return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE; // 回查发现本地成功，通知Broker提交}}// ...
}
  • 当本地事务成功提交后，local_transaction_log 表中会记录 status=1；
  • 即使“Commit”指令丢失，Broker 回查时也能通过该日志确认“本地事务成功”，从而触发消息投递，最终保证订单创建与库存扣减的一致性。

总结

回查机制是 RocketMQ 为解决 “分布式系统中状态同步不可靠” 而设计的兜底方案。它不依赖生产者主动发送的状态指令，而是通过直接查询生产者的本地事务日志，确保 Broker 最终能获取正确的事务状态，避免因网络、宕机等异常导致的数据不一致。

简单说：本地事务成功 ≠ Broker 知道它成功，回查就是让 Broker“主动确认”的过程。

触发事务回查场景

RocketMQ 的事务回查机制并非无条件触发，而是在特定异常场景下才会执行，目的是解决“生产者本地事务状态与 Broker 消息状态不一致”的问题。以下详细说明触发条件及回查与“主动提交”的关系：

一、触发事务回查的 3 种核心场景

只有当 Broker 长时间无法确定事务最终状态时，才会触发回查，具体场景如下：

1. 生产者未发送任何事务确认指令（Commit/Rollback）
  • 正常流程中，生产者执行完本地事务后，必须向 Broker 发送 COMMIT 或 ROLLBACK 指令（如代码中 return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE）。
  • 若因以下原因导致指令未发出，Broker 会触发回查：
    • 生产者执行本地事务成功后，在发送 COMMIT 前宕机/重启；
    • 网络中断：生产者发送的 COMMIT/ROLLBACK 指令未到达 Broker；
    • 生产者代码异常：本地事务成功，但生成确认指令时抛出异常（如空指针），导致指令未发送。
2. 生产者发送了 UNKNOW 状态
  • 若生产者执行本地事务后返回 LocalTransactionState.UNKNOW（表示“暂时无法确定状态”），Broker 会认为事务状态未知，触发回查。
  • 例如：本地事务依赖第三方接口（如支付回调），暂时无法确认结果时，可先返回 UNKNOW，等待后续回查。
3. Broker 未在超时时间内收到确认指令
  • RocketMQ 有默认超时机制（默认 60 秒，可通过 transactionTimeout 配置）：若 Broker 收到半事务消息后，超过超时时间仍未收到生产者的确认指令（COMMIT/ROLLBACK），则触发回查。
  • 目的是避免因极端异常（如生产者彻底宕机后重启）导致消息状态永久未知。

二、回查与“主动提交”的关系：回查是“主动提交失败”的兜底

回查不会替代“主动提交”，而是在“主动提交失败”时的补充机制，二者关系如下：

  1. 正常情况：
    生产者执行本地事务后，会主动向 Broker 发送 COMMIT 或 ROLLBACK。Broker 收到后，直接处理消息（投递/删除），不会触发回查。

  2. 异常情况：
    若主动提交失败（如指令丢失、生产者宕机），Broker 因未收到确认，会触发回查，通过查询生产者的本地事务日志（如 local_transaction_log 表）确认状态，最终决定消息是否投递。

举例：

  • 你的代码中，若本地事务成功并返回 COMMIT_MESSAGE，且该指令成功到达 Broker，则 Broker 直接投递消息，不会回查。
  • 若该 COMMIT 指令因网络中断丢失，Broker 超时后触发回查，通过查询 local_transaction_log 表中 status=1，最终仍会投递消息（保证一致性）。

三、回查的执行逻辑（避免无意义重复回查）

RocketMQ 对回查有严格的重试机制，避免无意义的重复回查：

  • 重试次数：默认最多回查 15 次（可通过 transactionCheckMax 配置），超过次数后默认按 ROLLBACK 处理。
  • 重试间隔：每次回查间隔逐渐延长（如 10s、30s、1min…），避免频繁访问生产者。
  • 终止条件：回查过程中，若生产者返回明确的 COMMIT 或 ROLLBACK，则停止回查。

总结

  • 触发回查的本质：Broker 无法通过生产者的“主动确认指令”获取事务状态（指令丢失、超时、状态未知）。
  • 与主动提交的关系：回查是主动提交失败后的兜底机制，正常情况下（主动提交成功）不会触发。
  • 核心目的：通过查询生产者本地事务日志，解决分布式系统中“状态同步不可靠”的问题，保证最终一致性。

简单说：回查是 Broker 对“未知状态”的主动追问，只有当“主动汇报”失败时才会发生。

http://www.dtcms.com/a/496366.html

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