在现代电商系统中，分布式事务是一个不可回避的问题。随着系统的模块化和微服务化，像支付、库存扣减、订单创建这些关键操作，往往分散在不同的服务中完成。这就意味着，如何保证这些操作在出现异常时的一致性，成为系统稳定性和可靠性的重要保障。RocketMQ作为一款高性能的分布式消息中间件，在处理分布式事务时，提供了优雅且高效的解决方案。
在豆包MarsCode AI刷题字节青训营的电商项目中，支付、扣减库存和订单创建这三项操作是分布式事务的典型应用场景。用户支付后，系统需要同步更新库存并生成订单。如果任何一个环节失败，都需要回滚之前的操作，否则将导致订单状态混乱或库存异常。这里，RocketMQ分布式事务的核心设计理念，是通过消息的可靠传递和状态回查，来实现分布式事务的最终一致性。
在实践中，电商系统可以将支付操作作为分布式事务的起点。一旦用户完成支付，系统会先向RocketMQ发送一个“半事务消息”。这条消息处于一种暂存状态，尚未真正对消费者可见。然后，支付服务开始调用库存服务扣减库存。库存服务执行成功后，再调用订单服务生成订单。只有当所有步骤都成功完成时，支付服务会提交RocketMQ的“半事务消息”，通知消费者正式消费这条消息。
RocketMQ分布式事务流程图
然而，分布式系统中，网络延迟、服务故障等问题是无法完全避免的。如果支付服务在完成本地事务后，未能及时提交消息，RocketMQ会通过“事务回查”机制来解决这一问题。RocketMQ的事务协调器会定期向生产者询问消息的状态，以决定是否提交或回滚这条消息。生产者需要根据其本地事务的状态，返回正确的决策。这种回查机制虽然会带来一定的延迟，但可以有效避免因为短暂的服务不可用导致的事务不一致。
另一个值得注意的问题是，如何处理库存扣减和订单创建之间的幂等性。在高并发场景下，消息的重复投递是常见的情况。为了保证系统的一致性，库存服务和订单服务需要在接收到消息时，首先检查消息是否已经处理过。如果是重复的消息，则直接忽略，否则才进行业务处理。这样可以确保即使消息重复投递，系统的最终状态也是正确的。
RocketMQ分布式事务的应用，还需要配合监控与日志系统。一旦出现异常，开发者能够快速定位问题，并采取补偿措施。例如，如果在库存扣减阶段失败，系统需要通过补偿逻辑，将支付状态回滚或触发退款流程。这种补偿机制，可以通过异步任务和消息队列进一步优化，确保系统的高可用性。
