一、谈谈你对分布式事务的理解？
概念：分布式事务是指事务的参与者和支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器，分别位于分布式系统的不同节点上，保证不同数据的一致性。
场景演示：一个电商平台，有扣库存、优惠折扣计算、订单ID生成分别在不同的服务器，如何保证数据的一致性？
解决思路：
1.强一致性方案：通过第三方事务管理器来协调多个节点的事务性，保证每一个节点的事务达到同时成功或者同时失败，可以引入X/Open DTP模型提供的XA协议，基于二阶段提交的方式去实现，
但是任意节点在进行事务提交确认的时候，都有可能因为网络通信延时导致阻塞，就会影响所以节点的事务提交，对于用户体验和整体性能有很大影响
2.弱一致性方案：是针对强一致性方案衍生出来的性能和数据一致性平衡方案，也就是损失掉强一致性，可能在某一时刻会存在不一致的状况，但数据会达到最终的数据一致性。
解决方案：
（1）使用分布式消息队列来实现最终的一致性
（2）基于TCC事务，通过演进版本的2阶段提交去实现最终一致性
（3）使用Seata事务框架，支持强一致性和弱一致性
二、使用MQ如何保证分布式事务的最终一致性？
分布式事务：业务相关的多个操作，保证他们能同时成功或者失败。
最终一致性：与之对应的就是强一致性（例如：新建一个文件用两个不同的编辑器打开，在一个编辑器中进行修改，另一个编辑器就会提示已经发生了更新），最终一致性就是支付成功后，
一段时间后，可以下单成功
实现逻辑：
1、生产者要保证100%的消息投递。事务消息机制
2、消费者这一端需要保证幂等消费。唯一ID+业务自己实现幂等性