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在 MQ 消息发送与 MySQL 事务分离的场景下，可通过以下方案保障数据一致性：

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一、核心原则

确保 业务操作成功 与 消息发送成功 的最终一致性，避免因网络抖动、服务宕机等异常导致以下问题：

• 场景1：业务操作成功但消息未发送（下游无感知）
• 场景2：业务操作失败但消息已发送（下游误处理）

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二、具体方案

1. 事务消息（RocketMQ 专有）

适用场景：强依赖 MQ 且支持事务消息的系统（如 RocketMQ）。
核心流程：

1. 发送半消息：业务操作前发送半消息（暂不可消费）。
2. 执行本地事务：执行业务逻辑（如 MySQL 更新）。
3. 提交/回滚：
   • 若事务成功 → 提交半消息为可消费状态。
   • 若事务失败 → 回滚半消息（不投递）。
4. 事务回查：若未收到二次确认，MQ 主动询问事务状态（兜底机制）。

代码示例（RocketMQ）：

// 发送半消息
TransactionSendResult result = producer.sendMessageInTransaction(msg, null);
// 实现 LocalTransactionChecker 处理回查
@Override
public LocalTransactionState check(MessageExt msg) {return checkDBTransactionStatus(msg.getTransactionId()) ? COMMIT : ROLLBACK;
}

优点：原生支持，流程标准化。
缺点：依赖特定 MQ（如 RocketMQ），技术栈受限。

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2. 本地消息表（通用方案）

适用场景：任何 MQ（如 Kafka、RabbitMQ），需业务系统额外开发。
实现步骤：

1. 同库事务：业务操作与消息记录写入同一数据库事务。

   BEGIN;
   UPDATE order SET status = 'paid' WHERE id = 1; -- 业务操作
   INSERT INTO mq_message (id, content, status) VALUES (1001, 'order_paid', 'pending'); -- 消息记录
   COMMIT;
   

2. 异步发送：定时任务轮询 mq_message 表，发送状态为 pending 的消息。
3. 确认与重试：
   • 发送成功 → 更新消息状态为 sent。
   • 发送失败 → 记录重试次数，超过阈值则标记为 dead_letter（人工介入）。

优点：与 MQ 无关，兼容性强。
缺点：需维护消息表，增加数据库压力。

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3. 事务同步监听（Spring 生态）

适用场景：基于 Spring 事务管理的系统。
实现方式：

@Transactional
public void processOrder(Order order) {orderDao.update(order); // 业务操作TransactionSynchronizationManager.registerSynchronization(new TransactionSynchronization() {@Overridepublic void afterCommit() {// 事务提交后发送消息mqService.send(order); }});
}

注意事项：

• 发送失败处理：需配合重试机制（如 @Retryable）或记录日志人工补偿。
• 避免事务未提交提前发送：确保消息发送在 afterCommit 回调中触发。

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4. 基于 Binlog 的变更捕获（CDC 方案）

适用场景：高吞吐、解耦业务与消息发送的场景（如数据同步）。
实现流程：

1. 监听数据库日志：通过工具（如 Canal、Debezium）解析 MySQL Binlog。
2. 过滤变更事件：捕获业务表变更（如订单状态更新）。
3. 发送 MQ 消息：将变更事件投递到 MQ。

优点：完全解耦业务代码，适合大数据量场景。
缺点：实时性略低（依赖 Binlog 解析延迟），需维护 CDC 服务。

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三、最终一致性保障

无论采用何种方案，需补充以下措施：

1. 消费者幂等：通过唯一 ID（如业务主键）去重，避免重复消费。
2. 死信队列（DLQ）：处理多次重试失败的消息，人工介入修复。
3. 对账补偿：定时比对业务数据与消息消费状态，修复不一致。

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四、方案对比

方案	优点	缺点	适用场景
事务消息	原生支持，流程标准化	依赖 RocketMQ	强事务需求且使用 RocketMQ
本地消息表	通用性强，兼容所有 MQ	需维护消息表	技术栈受限或需高可靠性
事务同步监听	代码侵入小，Spring 生态友好	需处理发送失败补偿	中小规模 Spring 项目
Binlog 变更捕获	完全解耦业务	实时性低，维护成本高	大数据量、异步数据同步场景

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总结：优先选择 本地消息表（通用性强）或 事务消息（RocketMQ 环境），结合幂等设计与重试机制，可有效解决 MQ 与数据库事务分离场景下的数据一致性问题。