缺点： TCC 的 Try、Confirm 和 Cancel 操作功能要按具体业务来实现，业务耦合度较高，提高了开发成本。
本地消息表：最终一致性 方案简介本地消息表的方案最初是由 eBay 提出，核心思路是将分布式事务拆分成本地事务进行处理。
方案通过在事务主动发起方额外新建事务消息表，事务发起方处理业务和记录事务消息在本地事务中完成，轮询事务消息表的数据发送事务消息，事务被动方基于消息中间件消费事务消息表中的事务。
这样设计可以避免”业务处理成功 + 事务消息发送失败"，或"业务处理失败 + 事务消息发送成功"的棘手情况出现，保证 2 个系统事务的数据一致性。
处理流程下面把分布式事务最先开始处理的事务方称为事务主动方，在事务主动方之后处理的业务内的其他事务称为事务被动方。
为了方便理解，下面继续以电商下单为例进行方案解析，这里把整个过程简单分为扣减库存，订单创建 2 个步骤。
库存服务和订单服务分别在不同的服务器节点上，其中库存服务是事务主动方，订单服务是事务被动方。
事务的主动方需要额外新建事务消息表，用于记录分布式事务的消息的发生、处理状态。
整个业务处理流程如下：
步骤1：事务主动方处理本地事务。
事务主动方在本地事务中处理业务更新操作和写消息表操作。上面例子中库存服务阶段在本地事务中完成扣减库存和写消息表(图中 1、2)。
步骤 2：事务主动方通过消息中间件，通知事务被动方处理事务通知事务待消息。
消息中间件可以基于 Kafka、RocketMQ 消息队列，事务主动方主动写消息到消息队列，事务消费方消费并处理消息队列中的消息。
上面例子中，库存服务把事务待处理消息写到消息中间件，订单服务消费消息中间件的消息，完成新增订单(图中 3 - 5)。
步骤 3：事务被动方通过消息中间件，通知事务主动方事务已处理的消息。
上面例子中，订单服务把事务已处理消息写到消息中间件，库存服务消费中间件的消息，并将事务消息的状态更新为已完成(图中 6 - 8)。
为了数据的一致性，当处理错误需要重试，事务发送方和事务接收方相关业务处理需要支持幂等。
具体保存一致性的容错处理如下：
当步骤 1 处理出错，事务回滚，相当于什么都没发生。