分布式事务

本文主要是介绍分布式事务，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

年年岁岁花相似，岁岁年年人不同。白驹过隙催人老，几多明月有清风。人犹记少年诉壮志，转眼大梦一场空。人前谈笑虽依旧，却是无从化苦衷。春情暂寄桃花雨，夜梦常吹柳絮风。往事悠悠岁月流，举杯把酒不言中。

前言

本地事务：传统单机数据库事务，必须满足ACID原则。

一、事务日志

（1）undo日志

undo log 保证了数据库的原子性。
undo log 原理：在进行写操作之前，首先将数据备份到undo log中，然后修改buffer pool中的数据。如果修改过程中出现错误或rollback，系统可以利用undo log 将数据恢复到事务开启之前的状态。

简单原理：
第一步：客户端发送update A=2 请求，首先去buffer pool中查找A，若找不到，则将磁盘中A=1拉取到buffer pool。
第二步：修改buffer pool数据A之前，将A=1记录到undo log buffer中。
第三步：将buffer pool中的数据A=1修改为A=2。
第四步：将undo log buffer持久化到磁盘，存储为undo log文件。
第五步：将buffer pool的A=2持久化到磁盘。
第六步：提交事务。

（2）redo日志

redo log 保证了事务的持久性。
redo log 记录的是新数据的备份，在事务提交之前，只要将redo log持久化即可，不需要将数据持久化，减少IO次数。

第一步：客户端发送update A=2 请求，首先去buffer pool中查找A，若找不到，则将磁盘中A=1拉取到buffer pool。
第二步：修改buffer pool数据A之前，将A=1记录到undo log buffer中。
第三步：将buffer pool中的数据A=1修改为A=2。
第四步：将 A=2 记录到 redo log buffer中。
第五步：将undo log 写入到 redo log
第六步：将redo log buffer持久化到磁盘，存储为redo log文件。
第七步：提交事务，标记状态为commit

二、分布式事务

指不是在单个服务或单个数据库架构下，产生的事务。

• 跨数据源的分布式事务；
• 扩服务的分布式事务；
• 综合情况。

1. 跨数据源
   
   当一个系统操作多个数据源时，每一个数据库都有自己的事务，最终有三个mysql事务，无法保证三个事务同时成功（失败）。
2. 跨服务
   
   每一个服务独立部署，每一个都有独立的JVM和TM(事务管理器)，最终会造成三个spring事务，无法保证三个事务同时成功（失败）。
3. 综合情况
   
   每个事务都有本地事务，保证事务ACID原则。但是事务之间是无法感知的，所以无法保证三个事务同时成功（失败）。

三、解决分布式事务思路

事务之间无法感知，所以无法做到多个本地事务要么同时成功，要么同时失败。该如何解决呢？

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