一. 什么是分布式事务
有两个服务，一个订单服务，一个商品服务。当我们下单成功后，订单服务会调用商品服务的扣库存方法，如果这时候商品服务出现异常，扣库存失败，那就会导致事务的问题，以后有可能出现超卖。所以我们在微服务架构开发的时候，一定要处理好分布式事务
二. 分布式事务理论
比较流行的就是BASE,CAP定理
CAP理论：
是由加州大学伯克利分校Eric Brewer教授提出来的，他指出WEB服务无法同时满足一下3个属性：
- 一致性(Consistency) ： 客户端知道一系列的操作都会同时发生(生效)
- 可用性(Availability) ： 每个操作都必须以可预期的响应结束
- 分区容错性(Partition tolerance) ： 即使出现单个组件无法可用,操作依然可以完成
具体地讲在分布式系统中，在任何数据库设计中，一个Web应用至多只能同时支持上面的两个属性。显然，任何横向扩展策略都要依赖于数据分区。因此，设计人员必须在一致性与可用性之间做出选择。
BASE理论：
在分布式系统中，我们往往追求的是可用性，它的重要程序比一致性要高，那么如何实现高可用性呢？ 前人已经给我们提出来了另外一个理论，就是BASE理论，它是用来对CAP定理进行进一步扩充的。BASE理论指的是：
- Basically Available（基本可用）
- Soft state（软状态）
- Eventually consistent（最终一致性）
BASE理论是对CAP中的一致性和可用性进行一个权衡的结果，理论的核心思想就是：我们无法做到强一致，但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性（Eventual consistency）
三.RabbitMQ怎么实现分布式事务
总所周知 分布式事务有多种解决方案，例如2CP,TCC,本地消息表等解决方案，今天我们重点来说说RabbitMQ实现分布式事务的解决方案
RabbitMQ解决分布式事务原理： 采用最终一致性原理。
需要保证以下三要素
1、确认生产者一定要将数据投递到MQ服务器中（采用MQ消息确认机制）
2、MQ消费者消息能够正确消费消息，采用手动ACK模式，使用不补偿机制（注意重试幂等性问题）
3、如何保证第一个事务先执行，采用补偿机制，创建一个补单消费者进行监听，如果订单没有创建成功，进行补单。