在分布式时代，分库分表是很常见的，微服务系统中，各个系统通常使用独立的数据库，所以，事务很难靠数据库本身保证，只能靠业务系统来解决。
例如支付宝中的余额宝、花呗，具体不清楚，但猜测应该就是2个服务，不是同一个数据库，我们还花呗的时候通常都是从余额宝中扣除的，这就是分布式事务，一个系统中扣减钱，一个系统中增加钱。
下面我们分析下最终一致性的实现方案，最终一致性通常都是使用消息中间件来实现的，系统结构如下：
用户向系统A发起转账请求，A先在自己的数据库中扣钱，然后通过消息中间件告诉B应该加钱，B收到后在自己的数据库中加钱。
这里有个关键问题，A更新数据库和给消息中间件发消息是2个操作，如下两个场景怎么处理：
先更新数据库，成功了，但发送消息失败了，重发多次还是失败
先发消息，成功了，但数据库更新失败，消息撤不回来了
都是因为这2个操作不是原子的，发做谁都有问题。
那看下这样做是否可以，就是把更新数据库和给消息中间件发消息放到一个事务中，这样不就原子了吗？
有问题，例如：
如果消息发送失败，具体问题出在哪儿？是消息中间件根本就没收到消息，还是收到消息后response时出错了？如果是根本没收到还好一点，如果是收到了但响应失败就麻烦了，导致A数据库回滚，没有扣钱，但B收到消息了，加钱了。
如果发消息时网络延迟很高怎么办，数据库事务一直被拖着，性能差，风险高。
所以，放入一个事务中这种方法是不可取的。
为了保证原子性，可以变通一下，添加一个消息表，A不直接往消息中间件中发消息，而是把消息写入消息表，然后通过一个后台程序不断的把消息写入消息中间件。
这个后台程序源源不断的把消息表中的消息发到消息中间件，如果失败就重试，可以保证：
消息不会丢失
顺序不乱
但会有消息重复的情况，因为消息发送失败可能是写入失败，也可能是写入成功但响应失败，所以消息可能会重复，这个问题需要系统B来处理。
系统B需要考虑2个问题：
消息丢失
B从消息中间件中拿到消息，还没处理完就宕机了，这条消息怎么办？
需要通过ACK机制处理，消费成功的发送ACK，对于没有ACK的消息，消息中间件会再次推送。
消息重复
ACK机制也存在消息重复的情况，比如B已经处理完一条消息，发ACK时失败了，那么这条消息就还会被推过来。
还有就是上面说的后台程序发消息时可能重复。
对于重复消息问题，可以加一个判重表，记录处理成功的消息，每次收到消息时，先通过判重表判断一下，如果重复了就不处理，实现幂等性。
这样，整体结构就变为：
以上就是通过最终一致性解决分布式事务问题的基本思路，A 保证消息不丢，B 保证消息不漏、幂等。
阿里p7带你玩转分布式事务，公众号：路人甲Java
