本篇主要内容如下：

前言

我们都在讨论分布式，特别是面试的时候，不管是招初级软件工程师还是高级，都会要求懂分布式，甚至要求用过。传得沸沸扬扬的分布式到底是什么东东，有什么优势？

借用火影忍术

看过火影的同学肯定知道漩涡鸣人的招牌忍术：多重影分身之术。

• 这个术有一个特别厉害的地方，过程和心得：多个分身的感受和经历都是相通的。比如 A 分身去找卡卡西（鸣人的老师）请教问题，那么其他分身也会知道 A 分身问的什么问题。

• 漩涡鸣人有另外一个超级厉害的忍术，需要由几个影分身完成：风遁·螺旋手里剑。这个忍术是靠三个鸣人一起协作完成的。

这两个忍术和分布式有什么关系？

• 分布在不同地方的系统或服务，是彼此相互关联的。

• 分布式系统是分工合作的。

案例：

• 比如 Redis 的哨兵机制，可以知道集群环境下哪台 Redis 节点挂了。

• Kafka 的 Leader 选举机制，如果某个节点挂了，会从 follower 中重新选举一个 leader 出来。（leader 作为写数据的入口，follower 作为读的入口）

那多重影分身之术有什么缺点？

• 会消耗大量的查克拉。分布式系统同样具有这个问题，需要几倍的资源来支持。

对分布式的通俗理解

• 是一种工作方式

• 若干独立计算机的集合，这些计算机对于用户来说就像单个相关系统

• 将不同的业务分布在不同的地方

优势可以从两方面考虑：一个是宏观，一个是微观。

• 宏观层面：多个功能模块糅合在一起的系统进行服务拆分，来解耦服务间的调用。

• 微观层面：将模块提供的服务分布到不同的机器或容器里，来扩大服务力度。

任何事物有阴必有阳，那分布式又会带来哪些问题呢？

• 需要更多优质人才懂分布式，人力成本增加

• 架构设计变得异常复杂，学习成本高

• 运维部署和维护成本显著增加

• 多服务间链路变长，开发排查问题难度加大

• 环境高可靠性问题

• 数据幂等性问题

• 数据的顺序问题

• 等等

讲到分布式不得不知道 CAP 定理和 Base 理论，这里给不知道的同学做一个扫盲。

CAP 定理

在理论计算机科学中，CAP 定理指出对于一个分布式计算系统来说，不可能通是满足以下三点：

• 一致性（Consistency）

• 所有节点访问同一份最新的数据副本。

• 可用性（Availability）

• 每次请求都能获取到非错的响应，但不保证获取的数据为最新数据

• 分区容错性（Partition tolerance）

• 不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在 C 和 A 之间做出选择）

BASE 理论

BASE 是 Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和 Eventually consistent（最终一致性）三个短语的缩写。BASE 理论是对 CAP 中 AP 的一个扩展，通过牺牲强一致性来获得可用性，当出现故障允许部分不可用但要保证核心功能可用，允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。满足 BASE 理论的事务，我们称之为柔性事务。

• 基本可用 ： 分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用功能，保证核心功能可用。如电商网址交易付款出现问题来，商品依然可以正常浏览。

• 软状态： 由于不要求强一致性，所以 BASE 允许系统中存在中间状态（也叫软状态），这个状态不影响系统可用性，如订单中的“支付中”、“数据同步中”等状态，待数据最终一致后状态改为“成功”状态。

• 最终一致性： 最终一致是指的经过一段时间后，所有节点数据都将会达到一致。如订单的“支付中”状态，最终会变为“支付成功”或者“支付失败”，使订单状态与实际交易结果达成一致，但需要一定时间的延迟、等待。

一、分布式消息队列的坑

消息队列如何做分布式？

将消息队列里面的消息分摊到多个节点（指某台机器或容器）上，所有节点的消息队列之和就包含了所有消息。

1. 消息队列的坑之非幂等

（1）幂等性概念

所谓幂等性就是无论多少次操作和第一次的操作结果一样。如果消息被多次消费，很有可能造成数据的不一致。而如果消息不可避免地被消费多次，如果我们开发人员能通过技术手段保证数据的前后一致性，那也是可以接受的，这让我想起了 Java 并发编程中的 ABA 问题，如果出现了 [ABA 问题](用积木讲解 ABA 原理 | 老婆居然又听懂了！)，若能保证所有数据的前后一致性也能接受。

（2）场景分析

RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 消息队列中间件都有可能出现消息重复消费问题。这种问题并不是 MQ 自己保证的，而是需要开发人员来保证。

这几款消息队列中间都是是全球最牛的分布式消息队列，那肯定考虑到了消息的幂等性。我们以 Kafka 为例，看看 Kafka 是怎么保证消息队列的幂等性。

Kafka 有一个 偏移量 的概念，代表着消息的序号，每条消息写到消息队列都会有一个偏移量，消费者消费了数据之后，每过一段固定的时间，就会把消费过的消息的偏移量提交一下，表示已经消费过了，下次消费就从偏移量后面开始消费。

坑：当消费完消息后，还没来得及提交偏移量，系统就被关机了，那么未提交偏移量的消息则会再次被消费。

如下图所示，队列中的数据 A、B、C，对应的偏移量分别为 100、101、102，都被消费者消费了，但是只有数据 A 的偏移量 100 提交成功，另外 2 个偏移量因系统重启而导致未及时提交。

重启后，消费者又是拿偏移量 100 以后的数据，从偏移量 101 开始拿消息。所以数据 B 和数据 C 被重复消息。

如下图所示：

（3）避坑指南

• 微信支付结果通知场景

• 微信官方文档上提到微信支付通知结果可能会推送多次，需要开发者自行保证幂等性。第一次我们可以直接修改订单状态（如支付中 -> 支付成功），第二次就根据订单状态来判断，如果不是支付中，则不进行订单处理逻辑。

• 插入数据库场景

• 每次插入数据时，先检查下数据库中是否有这条数据的主键 id，如果有，则进行更新操作。

• 写 Redis 场景

• Redis 的 Set 操作天然幂等性，所以不用考虑 Redis 写数据的问题。

• 其他场景方案

• 生产者发送每条数据时，增加一个全局唯一 id，类似订单 id。每次消费时，先去 Redis 查下是否有这个 id，如果没有，则进行正常处理消息，且将 id 存到 Redis。如果查到有这个 id，说明之前消费过，则不要进行重复处理这条消息。

• 不同业务场景，可能会有不同的幂等性方案，大家选择合适的即可，上面的几种方案只是提供常见的解决思路。

2. 消息队列的坑之消息丢失

坑:消息丢失会带来什么问题？如果是订单下单、支付结果通知、扣费相关的消息丢失，则可能造成财务损失，如果量很大，就会给甲方带来巨大损失。

那消息队列是否能保证消息不丢失呢？答案：否。主要有三种场景会导致消息丢失。

（1）生产者存放消息的过程中丢失消息

解决方案

• 事务机制（不推荐，异步方式）

对于 RabbitMQ 来说，生产者发送数据之前开启 RabbitMQ 的事务机制channel.txselect ，如果消息没有进队列，则生产者受到异常报错，并进行回滚 channel.txRollback，然后重试发送消息；如果收到了消息，则可以提交事务 channel.txCommit。但这是一个同步的操作，会影响性能。

• confirm 机制（推荐，异步方式）

我们可以采用另外一种模式： confirm 模式来解决同步机制的性能问题。每次生产者发送的消息都会分配一个唯一的 id，如果写入到了 RabbitMQ 队列中，则 RabbitMQ 会回传一个 ack 消息，说明这个消息接收成功。如果 RabbitMQ 没能处理这个消息，则回调 nack 接口。说明需要重试发送消息。

也可以自定义超时时间 + 消息 id 来实现超时等待后重试机制。但可能出现的问题是调用 ack 接口时失败了，所以会出现消息被发送两次的问题，这个时候就需要保证消费者消费消息的幂等性。

事务模式 和 confirm 模式的区别：

• 事务机制是同步的，提交事务后悔被阻塞直到提交事务完成后。

• confirm 模式异步接收通知，但可能接收不到通知。需要考虑接收不到通知的场景。

（2）消息队列丢失消息

消息队列的消息可以放到内存中，或将内存中的消息转到硬盘（比如数据库）中，一般都是内存和硬盘中都存有消息。如果只是放在内存中，那么当机器重启了，消息就全部丢失了。如果是硬盘中，则可能存在一种极端情况，就是将内存中的数据转换到硬盘的期间中，消息队列出问题了，未能将消息持久化到硬盘。

解决方案

• 创建 Queue 的时候将其设置为持久化。这个地方没搞懂，欢迎探讨解答。

• 发送消息的时候将消息的 deliveryMode 设置为 2 。

• 开启生产者 confirm 模式，可以重试发送消息。

（3）消费者丢失消息

消费者刚拿到数据，还没开始处理消息，结果进程因为异常退出了，消费者没有机会再次拿到消息。

解决方案

• 关闭 RabbitMQ 的自动 ack，每次生产者将消息写入消息队列后，就自动回传一个 ack 给生产者。

• 消费者处理完消息再主动 ack，告诉消息队列我处理完了。

问题： 那这种主动 ack 有什么漏洞了？如果 主动 ack 的时候挂了，怎么办？

则可能会被再次消费，这个时候就需要幂等处理了。

问题： 如果这条消息一直被重复消费怎么办？

则需要有加上重试次数的监测，如果超过一定次数则将消息丢失，记录到异常表或发送异常通知给值班人员。

（4）RabbitMQ 消息丢失总结

（5）Kafka 消息丢失

场景：Kafka 的某个 broker（节点）宕机了，重新选举 leader （写入的节点）。如果 leader 挂了，follower 还有些数据未同步完，则 follower 成为 leader 后，消息队列会丢失一部分数据。

解决方案

• 给 topic 设置 replication.factor 参数，值必须大于 1，要求每个 partition 必须有至少 2 个副本。

• 给 kafka 服务端设置 min.insyc.replicas 必须大于 1，表示一个 leader 至少一个 follower 还跟自己保持联系。

3. 消息队列的坑之消息乱序

坑: 用户先下单成功，然后取消订单，如果顺序颠倒，则最后数据库里面会有一条下单成功的订单。

RabbitMQ 场景：

• 生产者向消息队列按照顺序发送了 2 条消息，消息 1：增加数据 A，消息 2：删除数据 A。

• 期望结果：数据 A 被删除。

• 但是如果有两个消费者，消费顺序是：消息 2、消息 1。则最后结果是增加了数据 A。

RabbitMQ 解决方案：

• 将 Queue 进行拆分，创建多个内存 Queue，消息 1 和 消息 2 进入同一个 Queue。

• 创建多个消费者，每一个消费者对应一个 Queue。

Kafka 场景：

• 创建了 topic，有 3 个 partition。

• 创建一条订单记录，订单 id 作为 key，订单相关的消息都丢到同一个 partition 中，同一个生产者创建的消息，顺序是正确的。

• 为了快速消费消息，会创建多个消费者去处理消息，而为了提高效率，每个消费者可能会创建多个线程来并行的去拿消息及处理消息，处理消息的顺序可能就乱序了。

Kafka 解决方案：

• 解决方案和 RabbitMQ 类似，利用多个 内存 Queue，每个线程消费 1 个 Queue。

• 具有相同 key 的消息 进同一个 Queue。

4. 消息队列的坑之消息积压

消息积压：消息队列里面有很多消息来不及消费。

场景 1： 消费端出了问题，比如消费者都挂了，没有消费者来消费了，导致消息在队列里面不断积压。

场景 2： 消费端出了问题，比如消费者消费的速度太慢了，导致消息不断积压。

坑：比如线上正在做订单活动，下单全部走消息队列，如果消息不断积压，订单都没有下单成功，那么将会损失很多交易。

解决方案：解铃还须系铃人

• 修复代码层面消费者的问题，确保后续消费速度恢复或尽可能加快消费的速度。

• 停掉现有的消费者。

• 临时建立好原先 5 倍的 Queue 数量。

• 临时建立好原先 5 倍数量的 消费者。

• 将堆积的消息全部转入临时的 Queue，消费者来消费这些 Queue。

5. 消息队列的坑之消息过期失效

坑：RabbitMQ 可以设置过期时间，如果消息超过一定的时间还没有被消费，则会被 RabbitMQ 给清理掉。消息就丢失了。

解决方案：

• 准备好批量重导的程序

• 手动将消息闲时批量重导

6. 消息队列的坑之队列写满

坑：当消息队列因消息积压导致的队列快写满，所以不能接收更多的消息了。生产者生产的消息将会被丢弃。

解决方案：

• 判断哪些是无用的消息，RabbitMQ 可以进行 Purge Message 操作。

• 如果是有用的消息，则需要将消息快速消费，将消息里面的内容转存到数据库。

• 准备好程序将转存在数据库中的消息再次重导到消息队列。

• 闲时重导消息到消息队列。

二、分布式缓存的坑

在高频访问数据库的场景中，我们会在业务层和数据层之间加入一套缓存机制，来分担数据库的访问压力，毕竟访问磁盘 I/O 的速度是很慢的。比如利用缓存来查数据，可能 5ms 就能搞定，而去查数据库可能需要 50 ms，差了一个数量级。而在高并发的情况下，数据库还有可能对数据进行加锁，导致访问数据库的速度更慢。

分布式缓存我们用的最多的就是 Redis 了，它可以提供分布式缓存服务。

1. Redis 数据丢失的坑

哨兵机制

Redis 可以实现利用哨兵机制实现集群的高可用。那什么十哨兵机制呢？

• 英文名：sentinel，中文名：哨兵。

• 集群监控：负责主副进程的正常工作。

• 消息通知：负责将故障信息报警给运维人员。

• 故障转移：负责将主节点转移到备用节点上。

• 配置中心：通知客户端更新主节点地址。

• 分布式：有多个哨兵分布在每个主备节点上，互相协同工作。

• 分布式选举：需要大部分哨兵都同意，才能进行主备切换。

• 高可用：即使部分哨兵节点宕机了，哨兵集群还是能正常工作。

坑： 当主节点发生故障时，需要进行主备切换，可能会导致数据丢失。

异步复制数据导致的数据丢失

主节点异步同步数据给备用节点的过程中，主节点宕机了，导致有部分数据未同步到备用节点。而这个从节点又被选举为主节点，这个时候就有部分数据丢失了。

脑裂导致的数据丢失

主节点所在机器脱离了集群网络，实际上自身还是运行着的。但哨兵选举出了备用节点作为主节点，这个时候就有两个主节点都在运行，相当于两个大脑在指挥这个集群干活，但到底听谁的呢？这个就是脑裂。

那怎么脑裂怎么会导致数据丢失呢？如果发生脑裂后，客户端还没来得及切换到新的主节点，连的还是第一个主节点，那么有些数据还是写入到了第一个主节点里面，新的主节点没有这些数据。那等到第一个主节点恢复后，会被作为备用节点连到集群环境，而且自身数据会被清空，重新从新的主节点复制数据。而新的主节点因没有客户端之前写入的数据，所以导致数据丢失了一部分。

避坑指南

• 配置 min-slaves-to-write 1，表示至少有一个备用节点。

• 配置 min-slaves-max-lag 10，表示数据复制和同步的延迟不能超过 10 秒。最多丢失 10 秒的数据

注意：缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿并不是分布式所独有的，单机的时候也会出现。所以不在分布式的坑之列。

三、分库分表的坑

1.分库分表的坑之扩容

分库、分表、垂直拆分和水平拆分

• 分库： 因一个数据库支持的最高并发访问数是有限的，可以将一个数据库的数据拆分到多个库中，来增加最高并发访问数。

• 分表： 因一张表的数据量太大，用索引来查询数据都搞不定了，所以可以将一张表的数据拆分到多张表，查询时，只用查拆分后的某一张表，SQL 语句的查询性能得到提升。

• 分库分表优势：分库分表后，承受的并发增加了多倍；磁盘使用率大大降低；单表数据量减少，SQL 执行效率明显提升。

• 水平拆分： 把一个表的数据拆分到多个数据库，每个数据库中的表结构不变。用多个库抗更高的并发。比如订单表每个月有 500 万条数据累计，每个月都可以进行水平拆分，将上个月的数据放到另外一个数据库。

• 垂直拆分： 把一个有很多字段的表，拆分成多张表到同一个库或多个库上面。高频访问字段放到一张表，低频访问的字段放到另外一张表。利用数据库缓存来缓存高频访问的行数据。比如将一张很多字段的订单表拆分成几张表分别存不同的字段（可以有冗余字段）。

• 分库、分表的方式：

• 根据租户来分库、分表。

• 利用时间范围来分库、分表。

• 利用 ID 取模来分库、分表。

坑：分库分表是一个运维层面需要做的事情，有时会采取凌晨宕机开始升级。可能熬夜到天亮，结果升级失败，则需要回滚，其实对技术团队都是一种煎熬。

怎么做成自动的来节省分库分表的时间？

• 双写迁移方案：迁移时，新数据的增删改操作在新库和老库都做一遍。

• 使用分库分表工具 Sharding-jdbc 来完成分库分表的累活。

• 使用程序来对比两个库的数据是否一致，直到数据一致。

坑: 分库分表看似光鲜亮丽，但分库分表会引入什么新的问题呢？

垂直拆分带来的问题

• 依然存在单表数据量过大的问题。

• 部分表无法关联查询，只能通过接口聚合方式解决，提升了开发的复杂度。

• 分布式事处理复杂。

水平拆分带来的问题

• 跨库的关联查询性能差。

• 数据多次扩容和维护量大。

• 跨分片的事务一致性难以保证。

2.分库分表的坑之唯一 ID

为什么分库分表需要唯一 ID

• 如果要做分库分表，则必须得考虑表主键 ID 是全局唯一的，比如有一张订单表，被分到 A 库和 B 库。如果 两张订单表都是从 1 开始递增，那查询订单数据时就错乱了，很多订单 ID 都是重复的，而这些订单其实不是同一个订单。

• 分库的一个期望结果就是将访问数据的次数分摊到其他库，有些场景是需要均匀分摊的，那么数据插入到多个数据库的时候就需要交替生成唯一的 ID 来保证请求均匀分摊到所有数据库。

坑: 唯一 ID 的生成方式有 n 种，各有各的用途，别用错了。

生成唯一 ID 的原则

• 全局唯一性

• 趋势递增

• 单调递增

• 信息安全

生成唯一 ID 的几种方式

• 数据库自增 ID。每个数据库每增加一条记录，自己的 ID 自增 1。

• 缺点

• 多个库的 ID 可能重复，这个方案可以直接否掉了，不适合分库分表后的 ID 生成。

• 信息不安全

• 适用 UUID 唯一 ID。

• 缺点

• UUID 太长、占用空间大。

• 不具有有序性，作为主键时，在写入数据时，不能产生有顺序的 append 操作，只能进行 insert 操作，导致读取整个 B+ 树节点到内存，插入记录后将整个节点写回磁盘，当记录占用空间很大的时候，性能很差。

• 获取系统当前时间作为唯一 ID。

• 缺点

• 高并发时，1 ms 内可能有多个相同的 ID。

• 信息不安全

• Twitter 的 snowflake（雪花算法）：Twitter 开源的分布式 id 生成算法，64 位的 long 型的 id，分为 4 部分

• 
  
  

• 1 bit：不用，统一为 0

• 41 bits：毫秒时间戳，可以表示 69 年的时间。

• 10 bits：5 bits 代表机房 id，5 个 bits 代表机器 id。最多代表 32 个机房，每个机房最多代表 32 台机器。

• 12 bits：同一毫秒内的 id，最多 4096 个不同 id，自增模式

• 优点：

• 毫秒数在高位，自增序列在低位，整个 ID 都是趋势递增的。

• 不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成 ID 的性能也是非常高的。

• 可以根据自身业务特性分配 bit 位，非常灵活。

• 缺点：

• 强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨（可以搜索 2017 年闰秒 7:59:60），会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。

• 百度的 UIDGenerator 算法。

• 基于 Snowflake 的优化算法。

• 借用未来时间和双 Buffer 来解决时间回拨与生成性能等问题，同时结合 MySQL 进行 ID 分配。

• 
  
  

• 美团的 Leaf-Snowflake 算法。

• 为什么叫 Leaf（叶子）：来自数学家莱布尼茨的一句话：“世界上没有两片相同的树叶”，也就是说这个算法生成的 ID 是唯一的。

• 
  
  

• 获取 id 是通过代理服务访问数据库获取一批 id（号段）。

• 双缓冲：当前一批的 id 使用 10%时，再访问数据库获取新的一批 id 缓存起来，等上批的 id 用完后直接用。

• 优点：

• Leaf 服务可以很方便的线性扩展，性能完全能够支撑大多数业务场景。

• ID 号码是趋势递增的 8byte 的 64 位数字，满足上述数据库存储的主键要求。

• 容灾性高：Leaf 服务内部有号段缓存，即使 DB 宕机，短时间内 Leaf 仍能正常对外提供服务。

• 可以自定义 max_id 的大小，非常方便业务从原有的 ID 方式上迁移过来。

• 即使 DB 宕机，Leaf 仍能持续发号一段时间。

• 偶尔的网络抖动不会影响下个号段的更新。

• 缺点：

• ID 号码不够随机，能够泄露发号数量的信息，不太安全。

四、分布式事务的坑

怎么理解事务？

• 事务可以简单理解为要么这件事情全部做完，要么这件事情一点都没做，跟没发生一样。

• 在分布式的世界中，存在着各个服务之间相互调用，链路可能很长，如果有任何一方执行出错，则需要回滚涉及到的其他服务的相关操作。比如订单服务下单成功，然后调用营销中心发券接口发了一张代金券，但是微信支付扣款失败，则需要退回发的那张券，且需要将订单状态改为异常订单。

坑：如何保证分布式中的事务正确执行，是个大难题。

分布式事务的几种主要方式

• XA 方案（两阶段提交方案）

• TCC 方案（try、confirm、cancel）

• SAGA 方案

• 可靠消息最终一致性方案

• 最大努力通知方案

XA 方案原理

• 事务管理器负责协调多个数据库的事务，先问问各个数据库准备好了吗？如果准备好了，则在数据库执行操作，如果任一数据库没有准备，则回滚事务。

• 适合单体应用，不适合微服务架构。因为每个服务只能访问自己的数据库，不允许交叉访问其他微服务的数据库。

TCC 方案

• Try 阶段：对各个服务的资源做检测以及对资源进行锁定或者预留。

• Confirm 阶段：各个服务中执行实际的操作。

• Cancel 阶段：如果任何一个服务的业务方法执行出错，需要将之前操作成功的步骤进行回滚。

应用场景：

• 跟支付、交易打交道，必须保证资金正确的场景。

• 对于一致性要求高。

缺点：

• 但因为要写很多补偿逻辑的代码，且不易维护，所以其他场景建议不要这么做。

Sega 方案

基本原理：

• 业务流程中的每个步骤若有一个失败了，则补偿前面操作成功的步骤。

适用场景：

• 业务流程长、业务流程多。

• 参与者包含其他公司或遗留系统服务。

优势：

• 第一个阶段提交本地事务、无锁、高性能。

• 参与者可异步执行、高吞吐。

• 补偿服务易于实现。

缺点：

• 不保证事务的隔离性。

可靠消息一致性方案

基本原理：

• 利用消息中间件 RocketMQ 来实现消息事务。

• 第一步：A 系统发送一个消息到 MQ，MQ 将消息状态标记为 prepared（预备状态，半消息），该消息无法被订阅。

• 第二步：MQ 响应 A 系统，告诉 A 系统已经接收到消息了。

• 第三步：A 系统执行本地事务。

• 第四步：若 A 系统执行本地事务成功，将 prepared 消息改为 commit（提交事务消息），B 系统就可以订阅到消息了。

• 第五步：MQ 也会定时轮询所有 prepared的消息，回调 A 系统，让 A 系统告诉 MQ 本地事务处理得怎么样了，是继续等待还是回滚。

• 第六步：A 系统检查本地事务的执行结果。

• 第七步：若 A 系统执行本地事务失败，则 MQ 收到 Rollback 信号，丢弃消息。若执行本地事务成功，则 MQ 收到 Commit 信号。

• B 系统收到消息后，开始执行本地事务，如果执行失败，则自动不断重试直到成功。或 B 系统采取回滚的方式，同时要通过其他方式通知 A 系统也进行回滚。

• B 系统需要保证幂等性。

最大努力通知方案

基本原理：

• 系统 A 本地事务执行完之后，发送消息到 MQ。

• MQ 将消息持久化。

• 系统 B 如果执行本地事务失败，则最大努力服务会定时尝试重新调用系统 B，尽自己最大的努力让系统 B 重试，重试多次后，还是不行就只能放弃了。转到开发人员去排查以及后续人工补偿。

几种方案如何选择

• 跟支付、交易打交道，优先 TCC。

• 大型系统，但要求不那么严格，考虑 消息事务或 SAGA 方案。

• 单体应用，建议 XA 两阶段提交就可以了。

• 最大努力通知方案建议都加上，毕竟不可能一出问题就交给开发排查，先重试几次看能不能成功。

写在最后

分布式还有很多坑，这篇只是一个小小的总结，从这些坑中，我们也知道分布式有它的优势也有它的劣势，那到底该不该用分布式，完全取决于业务、时间、成本以及开发团队的综合实力。后续我会继续分享分布式中的一些底层原理，当然也少不了分享一些避坑指南。

参考资料：

美团的 Leaf-Snowflake 算法。

百度的 UIDGenerator 算法。

Advanced-java

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