一、分布式事务最终一致性思想
如果生产者投递消息到MQ服务器成功
场景1 如果消费者消费消息失败了
生产者是不需要回滚事务。 消费者采用手动ack应答方式 进行补偿机制，补偿的过程中注意 幂等性 问题。
分布式事务中遵循base理论 遵循cpa理论如何确保生产者发送消息一定发送到MQ消息服务器端成功？ confirm机制 确认应答机制
场景2 如果生产者发送消息到MQ服务器端失败
使用生产者重试机制进行发消息二、分段式事务的补偿机制
分段式事务一般做法就是把需求任务分段式地完成，通过事务补偿机制来保证业务最终执行成功，补偿机制一般可以归类为2种：
1 ）定时任务补偿：
通过定时任务去跟进后续任务，根据不同的状态表确定下一步的操作，从而保证业务最终执行成功，
这种办法可能会涉及到很多的后台服务，维护起来也会比较麻烦，这是应该是早期比较流行的做法
2） 消息补偿：
通过消息中间件触发下一段任务，既通过实时消息通知下一段任务开始执行，执行完毕后的消息回发通知来保证业务最终完成；
当然这也是异步进行的，但是能保证数据最终的完整性、一致性，也是近几年比较热门的做法