本文主要是介绍百万架构师核心技术设计实践——分布式事务设计，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！

一、出现分布式事务的原因：

• 只跨库：单体的读写分离。注：库不仅仅指的db，还有cache
• 只跨服务：服务拆分库未拆分，由于不同服务开启不同的的数据库链接
• 跨库跨服务：即跨库又跨服务

二、分布式事务分类：

刚性分布式事务：强一致性（cp）

• xa、2pc、3pc

柔性分布式事务（使用多）：最终一致性（ap，补偿/通知）

• 补偿性事务：TCC、saga。通过补偿性方法，使得数据恢复，属于同步事务
• 通知性事务：事务消息、最大努力通知事务。通过第三方（MQ）通知事务下游，属于异步事务

三、六大事务模型：

刚性事务模型：xa，2pc（两阶段提交又称2PC（two-phase commit protocol））
柔性事务模型：补偿类2（TCC、saga），通知类2（事务消息、最大努力通知事务）
注：saga与事务通知重点介绍

四、刚性分布式事务：

提到刚性分布式事务，首先想到的是2pc，在2pc之前首先应了解XA模型，刚性事务满足传统事务的ACID（ACID介绍： 传送门）
柔性事务对ACID的CI进行了取舍，刚性分布式事务由于性能差，在实际应用中使用很少，除非是对事务要求极为苛刻的金融公司，如蚂蚁金服大量使用2pc

五、XA模型（只是标准，无具体实现）：

XA模型仅仅是定义了规范，使用的时候需要各个厂自己实现。目前XA具有很大性能问题，几乎没人用。 且只能用XA事务连接池，不能用jdbc
1.XA由AP、RM、TM组成：

六、2PC(XA模型的实现 two-phase commit protocol)：

基于xa模式的2pc实现时序图：

两阶段提交2PC是XA模型的实现，AP发起commit请求，TM发起prepare投票，RM进行串行投票，都同意后，TM再commit，如果commit过程出现宕机等异常，节点服务重启后，根据XA recover再次进行commit补偿。

缺点（响应延时高、并发低）：

• 同步阻塞模型
• 数据库资源锁锁定时间过程
• 全局锁（隔离级别串行化），并发低
• 不适合长事务场景，长事务(即事务多）

七、3PC(there-phase commit protocol)：

• 为进行改进2pc，3pc1981提出，1982年确认理论方法，2pc是1978年提出，距今已经近50。

3pc是2pc的优化，不是严格的XA规范，解决脑裂引起的事务状态不确定问题，引入了超时和对齐（根据上次的结果，默认执行）的概念。如TM约定，5秒后提交事务，等待5秒，然后提交事务，如果存在未收到状态的RM，默认对齐。sql层面是，01解析sql,02记undo/redo，03提交事务。3pc比2pc多引入一个阶段，仅仅解决的是2pc因脑裂带来的事务状态丢失的问题（这是小缺陷），对于2pc的大缺陷（同步、并发低）一个也没解决，2pc还有很少的人用，3pc几乎根本没人用。

八、柔性分布式事务：

刚性分布式事务由于性能差(高延时、低吞吐量)，在实际应用中使用很少，除非是对事务要求极为苛刻的金融公司，如蚂蚁金服大量使用2pc，在互联网高并发的要求下，2pc这类的刚性分布式事务根本无法满足我们的需求，因此出现的如TCC、saga类的柔性分布式事务。刚性事务在业内估计占有10%-20%
柔性分布式事务是对XA的妥协，降低对一致性的要求，从而降低数据库资源（RM）的锁定时间，提高性能。cap选取ap柔性分布式事务，而柔性分布式事务的落地理论就是base理论。base理论传送门

九、TCC（try-confirm-cancel）模型：

理论神器、初学者天堂、实践废物，对业务侵入性很大。TCC07年提出，09年引入国内

• try：尝试执行业务、完成所有业务检查，预留必要的业务资源（冻结）
• confirm：真正的执行业务，不再做业务检查
• cancel：释放try阶段预留的资源
  看着和xa的2pc一样，实际上不同2pc是数据库层面的，tcc的业务层面，对业务侵入性强
  举例：A用户向B用户转账500块
  可以看出存在中间柔性状态，最终达到一致性，对数据的一致性做了取舍，而且通过中间字段对数据隔离性做了取舍。满足base理论。
  但操作一步变3步，字段一个变3个，使得业务变复杂，而且应用的场景很有限，很难落地。
  tcc的问题：
• 问题1：网络丢失，如果子服务A执行完，子服务B的TryY出现网络抖动，网络丢失，一段时间后服务A超时，子服务B将空回滚。可借鉴XA引入TM（记录xid、事务状态等信息）
• 问题2：网络超时，如果子服务A执行完，子服务B的TryY出现网络超时，一段时间后服务A超时，子服务B将空回滚，然后B的TryY执行成功，会造成资源悬挂问题。所以姗姗来迟的请求要拒绝，防悬挂。可借鉴XA引入TM（记录xid、事务状态等信息）
• 问题3：服务幂等，如果服务重试可能执行多次要做服务幂等，服务幂等是分布式系统的必备要求。

九、saga模型：

• 起源于1987年的论文《Sagas》
• saga模型把分布式事务拆分成多个本地事务，每个本地事务都有相应的执行模块与补偿模块。
• 当saga事务中某个本地事务出错时，可通过调用相关的补偿方法恢复之前的事务（当第n个本地事务出错，补偿前n-1本地事务，因为第n个自己会回滚），达到最终一致性。
  

tcc是三步，首先try如果失败就回滚；saga是两步，直接execute,正常就结束了，异常就调用补偿模块，补偿模块可能复用（巨大的优化）；saga也是串行化的？saga的串行与xa模式的串行不一样，saga的每个本地事务执行后都会提交，xa模式每个本地事务执行后不会提交，而是挂起。

saga的隔离性：

• 业务层控制并发（分布式锁）
• 应用层加锁（分布式锁）
• 应用层预先冷冻资源（业务隔离（业务中间态），如转账a转b,不直接转，而是转给中间账户，成功的话中间账户再转给b，在金融行业中间账号很常见）

saga的补偿模块：

• 向后恢复：补偿所有与完成的事务，如果任何一个事务失败。（历史回溯，Aop实现）
• 向前恢复：重试失败的事务，直到每个子事务最终都会成功。（异步，预先配置好流程，工作流状态机实现）

saga的问题：

• 问题1：空补偿可借鉴XA引入TM（记录xid、事务状态等信息）
• 问题2：服务幂等

tcc与saga的cancal与补偿可以异步，fastfail，三次补偿失败就上人工智能（人）

十、刚性分布式事务与柔性分布式事务比较：

十一、遇到分布式事务的解决思路与方案：

• 业务规避->控制成本
• 能否异步->事务消息（半消息）
• 能否柔性->saga
• 2pc
• tcc->业务一致性

十二、事务消息：

事务消息是柔性分布式事务，通知型

缺点：

• mq需要支持半消息与消费保证，mq还可能存在时序性问题
• 业务需要改造，可进行事务回查
• 消费端需要处理幂等问题

优化：引入本地事务消息表，可解决发送端的原子性问题。将消息插入本地表，定时任务投递mq

十三、同步场景实现分布式事务设计：

补偿方法不一定写，curd，c与d对立，直接由，只需要写u操作，且bas为数据处理层，不涉及业务，可以写通用的（如果标注了补偿方法，就走个性的补偿方法，没有标注的就走通用的补偿方法）

十四、更优雅的补偿方案——seata-AT模式：

seata-AT模式也是saga的一种实现：自动补偿：
写操作前，生成前置镜像
写操作
写操作前，生成后置镜像；如果补偿，对比前后镜像，进行补偿

十五、saga开源方案：

tcc也有开源方案，但是实现成本太大，不推荐使用，如seata tcc模式，bytetcc
service comb是华为的一套微服务解决方案，不是独立的模块，如果使用需要使用全套的微服务解决方案。使用的是saga aop实现

seata是阿里的产品，支持AT、saga、tcc、xa模式，语言上支持java支持go;而且支持全局锁，解决事务隔离的问题

• AT->saga Aop
• TCC->TCC
• Saga->saga 状态机
• XA->2PC

seata的清铭（肖宇）为了制定标准，给saga对着干

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