分布式事务

      业务量级扩大之后的分库，以及微服务落地之后的业务服务化，都会产生分布式数据不一致的问题。既然本地事务无法满足需求，因此分布式事务就要登上舞台。

      什么是分布式事务？我们可以简单地理解，它就是为了保证不同数据库的数据一致性的事务解决方案。

      CAP原则和BASE理论

      CAP原则是Consistency（一致性）、Availability（可用性）和Partition-tolerance（分区容错性）的缩写，它是分布式系统中的平衡理论。在分布式系统中，一致性要求所有节点每次读操作都能保证获取最新数据；可用性要求无论任何故障产生后都能保证服务仍然可用；分区容错性要求被分区的节点可以正常对外提供服务。事实上，任何系统只可同时满足其中两个，无法三者兼顾。对于分布式系统而言，分区容错性是一个最基本的要求。那么，如果选择了一致性和分区容错性，放弃可用性，那么网络问题会导致系统不可用。如果选择可用性和分区容错性，放弃一致性，不同的节点之间的数据不能及时同步数据而导致数据的不一致。

      BASE理论针对一致性和可用性提出了一个方案，BASE是Basically Available（基本可用）、Soft-state（软状态）和Eventually Consistent（最终一致性）的缩写，它是最终一致性的理论支撑。简单地理解，在分布式系统中，允许损失部分可用性，并且不同节点进行数据同步的过程存在延时，但是在经过一段时间的修复后，能够达到数据的最终一致性。BASE强调的是数据的最终一致性。相比于ACID而言，BASE通过允许损失部分可用性来获得一致性。

      比较常用的分布式事务解决方案包括强一致性的两阶段提交协议、三阶段提交协议，以及最终一致性的可靠事件模式、补偿模式、阿里的TCC模式。

      其中，XA协议是一个分布式事务协议，它有两个角色：事务管理者和资源管理者。我们可以把事务管理者理解为协调者，而把资源管理者理解为参与者。XA协议通过二阶段提交协议保证强一致性。顾名思义，二阶段提交协议具有两个阶段：第一阶段准备，第二阶段提交。

      三阶段提交协议，三阶段提交协议很好地解决了二阶段提交协议带来的同步阴塞问题，是一个非常有参考意义的解决方案。但是，极小概率的场景下可能会出现数据的不一致性。因为三阶段提交协议引入了超时机制，如果出现资源管理者（参与者）超时场景就会默认提交成功，如果其没有成功执行，或者其他资源管理者（参与者）出现回滚，那么就会出现数据的不一致性。二阶段提交协议存在诸多潜在问题，因此三阶段提交协议出台了。三阶段提交协议是二阶段提交协议的改良版本，它与二阶段提交协议的不同之处在于引入了超时机制来解决“同步阻塞”问题，此外加入了预备阶段，尽可能提早发现无法执行的资源管理者（参与者）并终止事务，如果全部资源管理者（参与者）都可以完成，才发起第二阶段的准备和第三阶段的提交。否则，其中任何一个资源管理者（参与者）回复执行，或者超时等待，那么就终止事务。总结一下，三阶段提交协议包括第一阶段预备、第二阶段准备和第二阶段提交。

      三阶段提交协议很好地解决了二阶段提交协议带来的同步阻塞问题，是一个非常有参考意义的解决方案。但是，极小概率的场景下可能会出现数据的不一致性。因为三阶段提交协议引入机制，如果出现资源管理者（参与者）超时场景就会默认提交成功，如果其没有成功执行，或者其他资源管理者（参与者）出现回滚，那么就会出现数据的不一致性。

引自《高可用可伸缩微服务架构：基于Dubbo、Spring Cloud和Service Mesh》