其实这篇文章和springCloud无关，但是属于微服务不可避免的一个问题，所以拿在这里说一说。这里只可能讨论理论，因为具体实现是有一定复杂度的，不可能放代码。
分布式事务是面向服务，微服务架构不可避免的问题，而且为了性能考虑，一般不使用刚性事务，而使用柔性事务。柔性事务中又有可靠消息最终一致性，TCC，最大努力通知三种解决方案。这里来说一说可靠消息最终一致性。
可靠消息最终一致性的实现难点在于如何做到可靠，那么对于任何一个可能导致失败的点都需要做相应的处理，而这些点总结起来其实只需要两个定时任务即可。在这里总结了一张图
字母表示失败的类型，比如A类型的失败情况为主动方业务未执行，或执行失败，存储状态为待发送状态。
具体说明：
1、业务执行前增加一个确认阶段
2、所有的失败归为三类(A，B，C)
3、A，B类的失败需要一个定时器处理，C类的失败需要一个定时器的处理
其他的一些细节：
1、我们必须要规定最大的重发次数，如果超过该次数，则需要标记为死消息。
2、对于死消息将不被定时任务处理，需要人工进行重发或处理。
3、对于重发的时间需要做一定的策略，一般重发次数越大，时间间隔越久。
最后我们来总结一下我们需要实现的内容
1、主动方需要提供业务是否执行成功的查询接口
2、被动方需要提供业务是否执行成功的查询接口
3、消息服务子系统
需要提供独立的数据库记录消息信息，修改消息信息状态，通过中间件发送消息
4、消息服务恢复子系统
主要通过定时任务处理A，B，C类失败信息
5、统一消息消费子系统
消息队列的消费者，统一执行各个业务的被动方任务
到此，基于可靠消息最终一致性的分布式事务解决方案已经总结完了。