问题一：商城系统如何处理高并发写的问题？
商城系统如何处理高并发写的问题？
参考回答：
商城系统处理高并发写的问题时，可以采用分库分表的方法。通过基于Hash取模或一致性Hash算法，确保写入操作能够均匀落盘到各个数据库或表中，从而提升整体系统的写入性能。
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问题二：业务分配不均导致的热key读写问题如何解决？
业务分配不均导致的热key读写问题如何解决？
参考回答：
可以根据业务场景进行range分片，将热点范围下的子key打散到不同的数据库或表中。另外，也可以考虑使用分片元数据服务器，通过询问元数据服务器来确定数据应该路由到哪个实际分片，但这种方式会增加系统的复杂性和维护成本。
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问题三：分布式事务一致性有哪些主流实现方案？
分布式事务一致性有哪些主流实现方案？
参考回答：
分布式事务一致性的主流实现方案包括基于MQ的可靠消息投递机制（最终一致性）和基于重试加确认的最大努力通知方案。此外，还有2PC两阶段提交、3PC三阶段提交、TCC短事务、SAGA长事务方案等，但这些方案在工业上落地代价较大，不适合互联网场景。对于金融支付等需要强一致性的场景，可以采用前两种方案实现。
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问题四：分布式事务原理是什么？
分布式事务原理是什么？
参考回答：
分布式事务原理主要涉及全局事务协调器（保证原子性）、全局锁（保证隔离性）以及DB本地事务（保证原子性、持久性）。全局事务协调器负责协调多个本地事务的提交或回滚，全局锁用于确保在分布式环境下事务的隔离性，而DB本地事务则利用undo log（原子性）、redo log（持久性）、数据库锁（原子性&隔离性）和MVCC（隔离性）等技术保证单个数据库事务的ACID属性。
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问题五：RocketMQ事务消息适用于哪些场景？
RocketMQ事务消息适用于哪些场景？
参考回答：
适用于对同步性要求不高的处理链路。如果业务场景对同步性要求较高，则不建议使用RocketMQ事务消息。同时，在使用RocketMQ事务消息时，必须确保下游MQ消费方能够成功消费消息，并实现幂等性逻辑，以避免数据不一致的问题。
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