在系统A处理任务A前，首先向消息中间件发送一条消息
消息中间件收到后将该条消息持久化，但并不投递。此时下游系统B仍然不知道该条消息的存在。
消息中间件持久化成功后，便向系统A返回一个确认应答；
系统A收到确认应答后，则可以开始处理任务A；
任务A处理完成后，向消息中间件发送Commit请求。该请求发送完成后，对系统A而言，该事务的处理过程就结束了，此时它可以处理别的任务了。
但commit消息可能会在传输途中丢失，从而消息中间件并不会向系统B投递这条消息，从而系统就会出现不一致性。这个问题由消息中间件的事务回查机制完成，下文会介绍。
消息中间件收到Commit指令后，便向系统B投递该消息，从而触发任务B的执行；
当任务B执行完成后，系统B向消息中间件返回一个确认应答，告诉消息中间件该消息已经成功消费，此时，这个分布式事务完成。
上面所介绍的Commit和Rollback都属于理想情况，但在实际系统中，Commit和Rollback指令都有可能在传输途中丢失。那么当出现这种情况的时候，消息中间件是如何保证数据一致性呢？——答案就是超时询问机制。
系统A除了实现正常的业务流程外，还需提供一个事务询问的接口，供消息中间件调用。当消息中间件收到一条事务型消息后便开始计时，如果到了超时时间也没收到系统A发来的Commit或Rollback指令的话，就会主动调用系统A提供的事务询问接口询问该系统目前的状态。该接口会返回三种结果：
提交
若获得的状态是“提交”，则将该消息投递给系统B。
回滚
若获得的状态是“回滚”，则直接将条消息丢弃。
处理中
若获得的状态是“处理中”，则继续等待。
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消息中间件的超时询问机制能够防止上游系统因在传输过程中丢失Commit/Rollback指令而导致的系统不一致情况，而且能降低上游系统的阻塞时间，上游系统只要发出Commit/Rollback指令后便可以处理其他任务，无需等待确认应答。而Commit/Rollback指令丢失的情况通过超时询问机制来弥补，这样大大降低上游系统的阻塞时间，提升系统的并发度。
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下面来说一说消息投递过程的可靠性保证。
当上游系统执行完任务并向消息中间件提交了Commit指令后，便可以处理其他任务了，此时它可以认为事务已经完成，接下来消息中间件一定会保证消息被下游系统成功消费掉！那么这是怎么做到的呢？这由消息中间件的投递流程来保证。
消息中间件向下游系统投递完消息后便进入阻塞等待状态，下游系统便立即进行任务的处理，任务处理完成后便向消息中间件返回应答。消息中间件收到确认应答后便认为该事务处理完毕！
如果消息在投递过程中丢失，或消息的确认应答在返回途中丢失，那么消息中间件在等待确认应答超时之后就会重新投递，直到下游消费者返回消费成功响应为止。当然，一般消息中间件可以设置消息重试的次数和时间间隔，比如：当第一次投递失败后，每隔五分钟重试一次，一共重试3次。如果重试3次之后仍然投递失败，那么这条消息就需要人工干预。
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有的同学可能要问：消息投递失败后为什么不回滚消息，而是不断尝试重新投递？
这就涉及到整套分布式事务系统的实现成本问题。
我们知道，当系统A将向消息中间件发送Commit指令后，它便去做别的事情了。如果此时消息投递失败，需要回滚的话，就需要让系统A事先提供回滚接口，这无疑增加了额外的开发成本，业务系统的复杂度也将提高。对于一个业务系统的设计目标是，在保证性能的前提下，最大限度地降低系统复杂度，从而能够降低系统的运维成本。
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首先，上游系统和消息中间件之间采用异步通信是为了提高系统并发度。业务系统直接和用户打交道，用户体验尤为重要，因此这种异步通信方式能够极大程度地降低用户等待时间。此外，异步通信相对于同步通信而言，没有了长时间的阻塞等待，因此系统的并发性也大大增加。但异步通信可能会引起Commit/Rollback指令丢失的问题，这就由消息中间件的超时询问机制来弥补。
那么，消息中间件和下游系统之间为什么要采用同步通信呢？
异步能提升系统性能，但随之会增加系统复杂度；而同步虽然降低系统并发度，但实现成本较低。因此，在对并发度要求不是很高的情况下，或者服务器资源较为充裕的情况下，我们可以选择同步来降低系统的复杂度。
我们知道，消息中间件是一个独立于业务系统的第三方中间件，它不和任何业务系统产生直接的耦合，它也不和用户产生直接的关联，它一般部署在独立的服务器集群上，具有良好的可扩展性，所以不必太过于担心它的性能，如果处理速度无法满足我们的要求，可以增加机器来解决。而且，即使消息中间件处理速度有一定的延迟那也是可以接受的，因为前面所介绍的BASE理论就告诉我们了，我们追求的是最终一致性，而非实时一致性，因此消息中间件产生的时延导致事务短暂的不一致是可以接受的。
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