1. 分布式事务一致性
1.1.分布式一致性
在分布式系统中，为了保证数据的高可用,通常我们会将数据保留多个副本(replica), 这些副本会放置在不同的物理机器上。
在数据有多份副本的情况下，如果网络、服务器或者软件出现故障，会导致部分副本写入成功，部分副本写入失败。这就造成各个副本之间的数据不一致，数据内容冲突。造成事实上的数据不一致。
1.2.分布式事务
分布式事务是指会涉及到操作多个数据库的事务。其实就是将对同一库事务的概念扩大到了对多个库的事务。目的是为了保证分布式系统中的数据一致性。分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以知道事务在任何地方所做的所有动作，提交或回滚事务的决定必须产生统一的结果（全部提交或全部回滚）。
在分布式系统中，各个节点之间在物理上相互独立，通过网络进行沟通和协调。由于存在事务机制，可以保证每个独立节点上的数据操作可以满足ACID。但是，相互独立的节点之间无法准确地知道其他节点的事务执行情况。所以从理论上来讲，两台机器无法达到一致的状态。如果想让分布式部署的多台机器中的数据保持一致性，那么就要保证在所有节点数据的写操作，要么全部都执行，要么全部都不执行。但是，一台机器在执行本地事务的时候无法知道其他机器中的本地事务的执行结果，所以它也就不知道本次事务到底应该commit还是rollback。所以，常规的解决办法就是引入一个"协调者"的组件来统一调度所有分布式节点的执行。
1.3.XA规范
X/Open 组织（即现的Open Group）定义了分布式事务处理模型。 X/Open DTP模型（1994）包括应用程序（AP）、事务管理器（TM）、资源管理器（RM）、通信资源管理器（CRM）四部分。一般，常见的事务管理器（TM）是交易中间件，常见的资源管理器（RM）是数据库，常见的通信资源管理器（CRM）是消息中间件。通常把一个数据库内部的事务处理，如对多个表的操作，作为本地事务看待。数据库的事务处理对象是本地事务，而分布式事务处理的对象是全局事务。所谓全局事务，是指分布式事务处理环境中，多个数据库可能需要共同完成一个工作，这个工作即是一个全局事务，例如，一个事务中可能更新几个不同的数据库。对数据库的操作发生在系统的各处但必须全部被提交或回滚。此时一个数据库对自己内部所做操作的提交不仅依赖本身操作是否成功，还要依赖与全局事务相关的其它数据库的操作是否成功，如果任一数据库的任一操作失败，则参与此事务的所有数据库所做的所有操作都必须回滚。一般情况下，某一数据库无法知道其它数据库在做什么，因此，在一个DTP环境中，交易中间件是必需的，由它通知和协调相关数据库的提交或回滚。而一个数据库只将其自己所做的操作（可恢复）影射到全局事务中。
1.4.数据一致性
一些分布式系统通过复制数据来提高系统的可靠性和容错性，并且将数据的不同的副本存放在不同的机器。
强一致性：
当更新操作完成之后，任何多个后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。这种是对用户最友好的，就是用户上一次写什么，下一次就保证能读到什么。根据 CAP 理论，这种实现需要牺牲可用性。
弱一致性：
系统并不保证续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。用户读到某一操作对系统特定数据的更新需要一段时间，我们称这段时间为“不一致性窗口”。系统在数据写入成功之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后可以读到。
最终一致性：
是弱一致性的一种特例。系统保证在没有后续更新的前提下，系统最终返回上一次更新操作的值。在没有故障发生的前提下，不一致窗口的时间主要受通信延迟，系统负载和复制副本的个数影响。DNS 是一个典型的最终一致性系统。
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