如何用 RabbitMQ 解决分布式事务？_向新订单队列中写入一条数据。 order service 负责消费这个队列中的消息,完成订单

要说哪种分布式事务处理方案效率高，必然绕不开消息中间件！基于消息中间件的两阶段提交方案，通常用在高并发场景下。这种方式通过牺牲数据的强一致性换取性能的大幅提升，不过实现这种方式的成本和复杂度是比较高的，使用时还要看实际业务情况。

1. 思路分析

先来说说整体思路。

有一个名词叫做消息驱动的微服务，相信很多小伙伴都听说过。怎么理解呢？

在微服务系统中，服务之间的互相调用，我们可以使用 HTTP 的方式，例如 OpenFeign，也可以使用 RPC 的方式，例如 Dubbo，除了这些方案之外，我们也可以使用消息驱动，这是一种典型的响应式系统设计方案。

在消息驱动的微服务中，服务之间不再互相直接调用，当服务之间需要通信时，就把通信内容发送到消息中间件上，另一个服务则通过监听消息中间件中的消息队列，来完成相应的业务逻辑调用，过程就是这么个过程，并不难，具体怎么玩，我们继续往下看。

2. 业务分析

折腾了半天，后来松哥在网上找到了一个别人写好的例子，我觉得用来演示这个问题特别合适，所以我就没有自己写案例了，直接用别人的代码，我们来逐个分析，跟前面讲分布式事务 Seata 的方式一致。

首先我们来看如下一张流程图，这是一个用户购票的案例：

当用户想要购买一张票时：

• 向新订单队列中写入一条数据。
• Order Service 负责消费这个队列中的消息，完成订单的创建，然后再向新订单缴费队列中写入一条消息。
• User Service 负责消费新订单缴费队列中的消息，在 User Service 中完成对用户账户余额的划扣，然后向新订单转移票队列中写入一条消息。
• Ticket Service 负责消费新订单转移票队列，在 Ticket Service 中完成票的转移，然后发送一条消息给订单完成队列。
• 最后 Order Service 中负责监听订单完成队列，处理完成后的订单。

这就是一个典型的消息驱动微服务，也是一个典型的响应式系统。在这个系统中，一共有三个服务，分别是：

• Order Service
• User Service
• Ticket Service

这三个服务之间不会进行任何形式的直接调用，大家有事都是直接发送到消息中间件，其他服务则从消息中间件中获取自己想要的消息然后进行处理。

具体到我们的实践中，则多了一个检查票是否够用的流程，如下图：

创建订单时，先由 Ticket 服务检查票是否够用，没问题的话再继续发起订单的创建。其他过程我就不说了。

另外还需要注意，在售票系统中，由于每张票都不同，例如每张票可能有座位啥的，因此一张票在数据库中往往是被设计成一条记录。

3. 实践

流程我已经说明白了，接下来我们就来看看具体的代码实践。

3.1 准备数据库

首先我们准备三个数据库，分别是：

javaboy_order：订单库，用户创建订单等操作，在这个数据库中完成。

javaboy_ticket：票务库，这个库中保存着所有的票据信息，每一张票都是一条记录，都保存在这个库中。

javaboy_user：用户库，这里保存着用户的账户余额以及付款记录等信息。

每个库中都有各自对应的表，为了操作方便，这些表不用自己创建，将来等项目启动了，利用 JPA 自动创建即可。

3.2 项目概览

我们先来整体上看下这个项目，公众号后台回复 mq_tran 可以下载完整代码：

一共有五个服务：

• eureka：注册中心
• order：订单服务
• service：公共模块
• ticket：票务服务
• user：用户服务
• 下面分别来说。

3.3 注册中心

有人说，都消息驱动了，还要注册中心干嘛？

消息驱动没错，消息驱动微服务之后每个服务只管把消息往消息中间件上扔，每个服务又只管消费消息中间件上的消息，这个时候对于服务注册中心似乎不是那么强需要。不过在我们这个案例中，消息驱动主要用来处理事务问题，其他常规需求我们还是用 OpenFeign 来处理，所以这里我们依然需要一个注册中心。

这里的注册中心我就选择常见的 Eureka，省事一些。由于本文主要是和大家聊分布式事务，所以涉及到微服务的东西我就简单介绍下，不会占用过多篇幅，如果大家还不熟悉 Spring Cloud 的用法，可以在公众号后台回