RocketMQ事务消息阅读目录指引：
RocketMQ源码分析之从官方示例窥探RocketMQ事务消息实现基本思想
RocketMQ源码分析之RocketMQ事务消息实现原理上篇
RocketMQ源码分析之RocketMQ事务消息实现原理中篇—-事务消息状态回查
RocketMQ源码分析之事务消息实现原理下篇-消息服务器Broker提交回滚事务实现原理
RocketMQ事务消息实战
RocketMQ4.3.0版本开始支持事务消息，本节开始将剖析事务消息的实现原理，首先将从官方给出的Demo实例入手，以此通往RocketMQ事务消息的世界中。
官方版本未发布之前，从apache rocketmq第一个版本上线后，代码中存在者与事务消息相关的代码，例如COMMIT、ROLLBACK、PREPARED， 网上对于事务消息的“声音”基本上是使用类似二阶段提交，消息系统标志MessageSysFlag中定义的：TRANSACTION_PREPARED_TYPE、TRANSACTION_COMMIT_TYPE、
TRANSACTION_ROLLBACK_TYPE，消息发送者首先发送TRANSACTION_PREPARED_TYPE类型的消息，然后事务介绍后，发送commit请求或rollback请求，如果commit,rollback消息丢失的话，rocketmq会在一定超时时间后会查，应用程序需要告知该消息是提交还是回滚。让我们各自带着自己的理解和猜出，先重点看一下Demo程式，大概可以窥探一些大体的信息。
Demo实例程序位于：/rocketmq-example/src/main/java/org/apache/rocketmq/example/transaction包中。从而先运行生产者，然后运行消费者，判断事务消息的预发放、提交、回滚等效果，二话不说，先运行一下，看下效果再说：
消息发送端运行结果：
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5767EC0000, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=1], queueOffset=0]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D57680F0001, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=2], queueOffset=1]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D57681E0002, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=3], queueOffset=2]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D57682B0003, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=0], queueOffset=3]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768380004, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=1], queueOffset=4]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768490005, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=2], queueOffset=5]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768560006, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=3], queueOffset=6]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768640007, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=0], queueOffset=7]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768730008, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=1], queueOffset=8]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768800009, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=2], queueOffset=9]
综上所述，服务端发送了10条消息，但我们从rocketmq-consonse上只能查看到3条消息，一个合理的解释就是只有3条消息提交，其他都回滚了，如图所示：
实例代码分析：
public class TransactionProducer {
public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
TransactionListener transactionListener = new TransactionListenerImpl(); // @1
TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("please_rename_unique_group_name");
producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 100, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2000), new ThreadFactory() {
@Override
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread thread = new Thread(r);
thread.setName("client-transaction-msg-check-thread");
return thread;
}
}); // @2
producer.setExecutorService(executorService); // @3
producer.setTransactionListener(transactionListener); // @4
producer.start();
String[] tags = new String[] {"TagA", "TagB", "TagC", "TagD", "TagE"};
for (int i = 0; i < 10; i++) { // @5
try {
Message msg =
new Message("transaction_topic_test", tags[i % tags.length], "KEY" + i,
("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
SendResult sendResult = producer.sendMessageInTransaction(msg, null);
System.out.printf("%s%n", sendResult);
Thread.sleep(10);
} catch (MQClientException | UnsupportedEncodingException e) {
e.printStackTrace();
}
}
for (int i = 0; i < 100000; i++) { //这里只是阻止生产者过早退出，导致事务消息的相关机制无法运行
Thread.sleep(1000);
}
producer.shutdown();
}
代码@1：创建TransactionListener 实例，字面理解为事务消息事件监听器，下文详细对其进行展开。
代码@2：ExecutorService executorService，创建一个线程池，其线程的名称前缀”client-transaction-msg-check-thread“，从字面理解为客户端事务消息状态检测线程，我们可以大胆的猜测一下是不是这个线程池调用TransactionListener方法，完成对事务消息的检测呢？【这里只是作者的猜测，大家不能当真，在作者后续文章发布后，如果该观点错误，会加以修复，这里写出来，主要是想分享一下我读源码的方法】。
代码@3：为事务消息发送者设置线程池。
代码@4：为事务消息发送者设置事务监听器。
代码@5：发送10条消息。
接着，我们再来看一下TransactionListener 的实现：
TransactionListenerImpl
public class TransactionListenerImpl implements TransactionListener {
private AtomicInteger transactionIndex = new AtomicInteger(0);
private ConcurrentHashMap<String, Integer> localTrans = new ConcurrentHashMap<>();
@Override
public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
int value = transactionIndex.getAndIncrement();
int status = value % 3;
localTrans.put(msg.getTransactionId(), status);
return LocalTransactionState.UNKNOW;
}
@Override
public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
Integer status = localTrans.get(msg.getTransactionId());
if (null != status) {
switch (status) {
case 0:
return LocalTransactionState.UNKNOW;
case 1:
return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
case 2:
return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
}
}
return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
}
executeLocalTransaction:方法，记录本地事务的事务状态，这里其实现就是循环设置事务消息的状态为0,1,2，demo中是把消息的状态数据存放在一个Map中，实际应用，应该会持久化消息的事务状态，例如数据库或缓存。
其关键是checkLocalTransaction，会查本地事务表，判断事务的状态如为0：UNKNOW，1：COMMIT_MESSAGE；ROLLBACK_MESSAGE。这里就能解释，生产者连续发10条消息，因为只有3条消息的事务状态为COMMIT_MESSAGE，故消息消费者只能消费3条。
到这里，基本还是可以得知事务消息的实现方式，基本与文章开头所示的“网上声音”实现类似，下一节将详细分析TransactionMQProducer事务消息发送的实现细节。
在这里也可以提出一个疑问，如果事务消息的有PREPARED、COMMITED、ROLLBACK状态，RocketMQ如何快速找到PREPARED的消息，并去回查消息。
郑重声明：本文主要是展示事务消息的基本使用，本文所下的结论还仅仅是作者的猜测，下一篇文章，才会重点分析事务消息的实现细节，本文一个重要的目的，是向读者朋友们展示作者学习源码的一个方法，总结为：对事情先做大概全面了解（网上，官方文档）、然后加以自己的思考，从Demo实例入手学习，将学习任务分解之（最大的原因是时间的碎片利用），边写边看，最终形成一篇一篇的文章，最后多多复习自己缩写，望对大家有帮助。
这算不算文末有彩蛋呢？呵呵，下一篇见：详细分析RocketMQ事务消息的实现细节。
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