MQ和分散式事務

MQ

• 專案中RabbitMQ實現了at least once,包括mq反饋provider,訊息持久化,consumer主動反饋mq.執行緒池消費防止訊息積壓等
• mq 通知時，消費者沒消費到怎麼辦
• 簡單聊聊訊息中介軟體？
• 你瞭解那些具體的訊息中介軟體產品？
• mq的消費端是怎麼處理的？ 整理一下你的消費端的整個處理邏輯流程，然後說說你的ack是在哪裡返回的。按照你這樣畫的話，如果資料庫突然宕機，你的訊息該怎麼確認已經接收？ 那如果傳送端的服務是多臺部署呢？你儲存訊息的時候資料庫就一直報唯一性的錯誤？
• rocketmq用在什麼場景。 如果消費者組A下面有兩個消費者組A1,A2,問消費者A1和A2能否消費不同的topic ?rocketmq如何保證的事務。
• kafka,activemq,rabbitmq,rocketmq都有什麼優點,缺點啊?
• 如果讓你寫一個訊息佇列，該如何進行架構設計啊?說-下你的思路
• 用過哪些MQ，怎麼用的，和其他mq比較有什麼優缺點，MQ的連線是執行緒安全的嗎 ?MQ系統的資料如何保證不丟失
• mq 通知時，消費者沒消費到怎麼辦
• mq的p2p模式
• mq訊息的冪等性如何保證？ mq如何保證順序消費？
• MQ怎樣保證訊息的可靠性以及當時如何做訊息冪等處理的
• 如何確保訊息正確地傳送至RabbitMQ？ 如何確保訊息接收方消費了訊息？ 如何避免訊息重複投遞或重複消費？ 訊息基於什麼傳輸？ 訊息如何分發？ 訊息怎麼路由？ 如何確保訊息不丟失？ 使用RabbitMQ有什麼好處？ rabbitmq的叢集。 mq的缺點

分散式事務

首先來一個具體的解決方案的示例

  	*  1、兩階段提交（2PC） 第一階段：事務協調器要求每個涉及到事務的資料庫預提交(precommit)此操作，並反映是否可以提交. 第二階段：事務協調器要求每個資料庫提交資料。 優點： 儘量保證了資料的強一致，適合對資料強一致要求很高的關鍵領域。（其實也不能100%保證強一致） 缺點： 實現複雜，犧牲了可用性，對效能影響較大，不適合高併發高效能場景，如果分散式系統跨介面呼叫，目前 .NET 界還沒有實現方案。 
  	* 2、補償事務（TCC） 針對每個操作，都要註冊一個與其對應的確認和補償（撤銷）。Try、Confirm、Cancel 優點： 跟2PC比起來，實現以及流程相對簡單了一些，但資料的一致性比2PC也要差一些 缺點： 缺點還是比較明顯的，在2,3步中都有可能失敗。TCC屬於應用層的一種補償方式，所以需要程式設計師在實現的時候多寫很多補償的程式碼，在一些場景中，一些業務流程可能用TCC不太好定義及處理。 
  	* 3、本地訊息表（非同步確保） 核心思想是將分散式事務拆分成本地事務進行處理，訊息生產方，需要額外建一個訊息表，並記錄訊息傳送狀態。訊息表和業務資料要在一個事務裡提交，也就是說他們要在一個數據庫裡面。然後訊息會經過MQ傳送到訊息的消費方。如果訊息傳送失敗，會進行重試傳送。 優點： 一種非常經典的實現，避免了分散式事務，實現了最終一致性。在 .NET中 有現成的解決方案。 缺點： 訊息表會耦合到業務系統中，如果沒有封裝好的解決方案，會有很多雜活需要處理。 
  	* 4、MQ事務訊息 RocketMQ支援，RabbitMQ 和 Kafka 都不支援，一次傳送訊息和一次確認訊息，生產方需要實現一個check介面（確認訊息或者回滾） 優點： 實現了最終一致性，不需要依賴本地資料庫事務。 缺點： 實現難度大，主流MQ不支援，沒有.NET客戶端，RocketMQ事務訊息部分程式碼也未開源。 
  	* 5、Sagas事務模型 長時間執行的事務，該模型其核心思想就是拆分分散式系統中的長事務為多個短事務，或者叫多個本地事務，然後由 Sagas 工作流引擎負責協調，如果整個流程正常結束，那麼就算是業務成功完成，如果在這過程中實現失敗，那麼Sagas工作流引擎就會以相反的順序呼叫補償操作，重新進行業務回滾。 
 

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