1单数据库情况下的事务
如果应用系统是单一的数据库，那么这个很好保证，利用数据库的事务特性来满足事务的一致性，这时候的一致性是强一致性的。对于java应用系统来讲，很少直接通过事务的start和commit以及rollback来硬编码，大多通过spring的事务模板或者声明式事务来保证。
2基于事务型消息队列的最终一致性
借助消息队列，在处理业务逻辑的地方，发送消息，业务逻辑处理成功后，提交消息，确保消息是发送成功的，之后消息队列投递来进行处理，如果成功，则结束，如果没有成功，则重试，直到成功，不过仅仅适用业务逻辑中，第一阶段成功，第二阶段必须成功的场景。对应上图中的C流程。
3基于消息队列+定时补偿机制的最终一致性
前面部分和上面基于事务型消息的队列，不同的是，第二阶段重试的地方，不再是消息中间件自身的重试逻辑了，而是单独的补偿任务机制。其实在大多数的逻辑中，第二阶段失败的概率比较小，所以单独独立补偿任务表出来，可以更加清晰，能够比较明确的直到当前多少任务是失败的。对应上图的E流程。
4业务系统业务逻辑的commit/rollback机制
这一点说的话确实不难，commit和rollback是数据库事务中的比较典型的概念，但是在系统分布式情况下，需要业务代码中实现这种，成功了commit，失败了rollback。
5业务应用系统的幂等性控制
为啥要做幂等呢？ 原因很简单，在系统调用没有达到期望的结果后，会重试。那重试就会面临问题，重试之后不能给业务逻辑带来影响，例如创建订单，第一次调用超时了，但是调用的系统不知道超时了是成功了还是失败了，然后他就重试，但是实际上第一次调用订单创建是成功了的，这时候重试了，显然不能再创建订单了。
五事务选型
目前的iTool使用EJB提供的事务，也即是使用了容器管理事务，可以满足事务的实时一致性要求。
新系统在进行系统分析时，按照业务耦合度划分模块，尽量避免将耦合度较高、并且实时性要求较高的模块划分开，这样我们就可以按照最终一致性来处理。
我们使用基于事务性消息的最终一致性解决方案，消息队列工具使用RocketMQ，本地事务使用spring+jotm/+tomcat。
在本项目中的事务控制结构图
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