1 什么是事务
事务，其实是包含一系列操作的、一个有边界的工作序列，有明确的开始和结束标志，且要么被完全执行，要么完全失败，即 all or nothing。通常情况下，我们所说的事务指的都是本地事务，也就是在单机上的事务。
2 分布式事务产生的背景
业务数据水平拆分
业务数据库起初是单库单表，但随着业务数据规模的快速发展，数据量越来越大，单库单表逐渐成为瓶颈。所以我们对数据库进行了水平拆分，将原单库单表拆分成数据库分片。
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业务数据垂直拆分
“一块大饼”的单业务系统架构，能满足基本的业务需求。但是随着业务的快速发展，系统的访问量和业务复杂程度都在快速增长，单系统架构逐渐成为业务发展瓶颈，解决业务系统的高耦合、可伸缩问题的需求越来越强烈。
将单业务系统拆分成多个业务系统，降低了各系统之间的耦合度，使不同的业务系统专注于自身业务，更有利于业务的发展和系统容量的伸缩。
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什么是分布式事务
分布式事务，就是在分布式系统中运行的事务，由多个本地事务组合而成
3 事务的特征 ACID
要深入理解分布式事务，我们首先需要了解它的特征。分布式事务是多个事务的组合，那么事务的特征 ACID，也是分布式事务的基本特征。
原子性（Atomicity）
即事务最终的状态只有两种，全部执行成功和全部不执行。若处理事务的任何一项操作不成功，就会导致整个事务失败。一旦操作失败，所有操作都会被取消（即回滚），使得事务仿佛没有被执行过一样。
一致性（Consistency）
是指事务操作前和操作后，数据的完整性保持一致或满足完整性约束。比如，用户 A 和用户 B 在银行分别有 800 元和 600 元，总共 1400 元，用户 A 给用户 B 转账 200 元，分为两个步骤，从 A 的账户扣除 200 元和对 B 的账户增加 200 元 ; 一致性就是要求上述步骤操作后，最后的结果是用户 A 还有 600 元，用户 B 有 800 元，总共 1400 元，而不会出现用户 A 扣除了 200 元，但用户 B 未增加的情况 (该情况，用户 A 和 B 均为 600 元，总共 1200 元)。
隔离性（Isolation）
是指当系统内有多个事务并发执行时，多个事务不会相互干扰，即一个事务内部的操作及使用的数据，对其他并发事务是隔离的。
持久性（Durability）
也被称为永久性，是指一个事务完成了，那么它对数据库所做的更新就被永久保存下来了。即使发生系统崩溃或宕机等故障，只要数据库能够重新被访问，那么一定能够将其恢复到事务完成时的状态。
分布式事务基本能够满足 ACID，其中的 C 是强一致性，也就是所有操作均执行成功，才提交最终结果，以保证数据一致性或完整性。但随着分布式系统规模不断扩大，复杂度急剧上升，达成强一致性所需时间周期较长，限定了复杂业务的处理。为了适应复杂业务，出现了 BASE 理论
4 隔离性与隔离级别
当数据库上有多个事务同时执行的时候，就可能出现脏读（dirty read）、不可重复读（non-repeatable read）、幻读（phantom read）的问题，为了解决这些问题，就有了“隔离级别”的概念。
在谈隔离级别之前，你首先要知道，你隔离得越严实，效率就会越低。因此很多时候，我们都要在二者之间寻找一个平衡点。SQL 标准的事务隔离级别包括：读未提交（read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（serializable ）。
- 读未提交是指，一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到。
- 读提交是指，一个事务提交之后，它做的变更才会被其他事务看到。
- 可重复读是指，一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的。当然在可重复读隔离级别下，未提交变更对其他事务也是不可见的。
- 串行化，顾名思义是对于同一行记录，“写”会加“写锁”，“读”会加“读锁”。当出现读写锁冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行。
5 BASE 理论
基本可用（Basically Available）
系统能够基本运行、一直提供服务。
软状态（Soft-state）
系统不要求一直保持强一致状态（允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时）
最终一致性（Eventual consistency）
强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。
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