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​努力通知型分布式事务的性能影响如下：

1. 对系统吞吐量的影响：
   努力通知型分布式事务会增加系统的开销，因为在事务提交之前需要进行额外的通信和协调。这可能会导致系统的吞吐量降低，因为更多的时间和资源被用于处理事务的一致性。

2. 对系统延迟的影响：
   努力通知型分布式事务需要进行额外的网络通信和协调，这会增加事务提交的延迟。当事务参与者之间的通信延迟较高或者某个参与者失败时，事务的延迟可能会进一步增加。

3. 对系统可扩展性的影响：
   努力通知型分布式事务会增加系统的复杂性和合作，这可能会限制系统的可扩展性。更多的参与者和更大规模的系统需要更多的协调和通信，这可能会导致系统的可扩展性下降。

总的来说，努力通知型分布式事务对系统的吞吐量、延迟和可扩展性都有一定的负面影响。在高并发、大规模和高性能要求的系统中，可能需要考虑其他的分布式事务模型来获得更好的性能。

在实际应用中，会遇到过努力通知型分布式事务的挑战或问题。

以下是一个实际案例以及如何解决的：

案例描述：
在一个电商系统中，当用户下单成功后，需要同时扣减商品库存和生成订单。这两个操作分别由不同的服务处理，分别是库存服务和订单服务。为了保证数据的一致性，采用了努力通知型分布式事务机制。

挑战或问题：
在高并发场景下，在网络不稳定、服务异常或者硬件故障等情况下，可能会导致部分通知失败或超时。这会导致库存和订单数据的不一致，会造成潜在的问题。

解决方案：
为了解决这个问题，采取了以下措施：

1. 引入消息队列：
   在下单成功后，将需要执行的操作信息发送到消息队列中，库存服务和订单服务从消息队列中订阅并消费相关消息。

2. 数据库记录消息状态：
   在消息队列中消费到消息时，将消息的执行状态记录到数据库中。这样可以在出现问题时，通过查询记录来恢复或重新执行。

3. 幂等性设计：
   对于每个操作（扣减库存和生成订单），需要设计幂等性的接口。这样即使多次执行同一个操作，也不会引起数据不一致的问题。

4. 异常处理与重试机制：
   对于消息处理过程中的异常情况，需要进行异常处理和重试。根据具体的错误类型，采取相应措施，例如重试、补偿或人工干预等。

5. 监控与报警：
   建立监控系统，及时监测消息处理的状态和异常情况，如果出现问题，及时报警并进行相应的处理。

通过引入消息队列、记录消息状态、幂等性设计、异常处理与重试机制以及监控与报警等措施，可以有效降低分布式事务的风险，确保数据的一致性。