随着互联网技术的不断发展，系统越来越复杂，几乎所有 IT 公司的系统都已经完成从单体架构到分布式架构的转变，分布式系统几乎无处不在。谈到分布式系统，特别是微服务架构，不得不谈分布式事务
01｜基础理论
在讲解具体方案之前，有必要了解一些分布式事务所涉及到的基础理论知识。
事务
事务是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消。也就是事务具有原子性，一个事务中的一系列的操作要么全部成功，要么一个都不做。事务应该具有 4 个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为 ACID 特性。
分布式事务
分布式事务是指「事务的参与者」、「支持事务的服务器」、「资源服务器」以及「事务管理器」分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。例如在大型电商系统中，下单接口通常会扣减库存、减去优惠、生成订单 id, 而订单服务与库存、优惠、订单 id 都是不同的服务，下单接口的成功与否，不仅取决于本地的 db 操作，而且依赖第三方系统的结果，这时候分布式事务就保证这些操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
强一致性、弱一致性、最终一致性
- 强一致性
任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据。系统中的所有进程，看到的操作顺序，都和全局时钟下的顺序一致。简言之，在任意时刻，所有节点中的数据是一样的。
- 弱一致性
数据更新后，如果能容忍后续的访问只能访问到部分或者全部访问不到，则是弱一致性。
- 最终一致性
不保证在任意时刻任意节点上的同一份数据都是相同的，但是随着时间的迁移，不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化。简单说，就是在一段时间后，节点间的数据会最终达到一致状态。
CAP 原则
CAP 原则又称 CAP 定理，指的是在一个分布式系统中，「Consistency（一致性）」、「 Availability（可用性）」、「Partition tolerance（分区容错性）」，三者不可兼得。
- 一致性（C）：
在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
- 可用性（A）：
在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）
- 分区容错性（P）：
以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在 C 和 A 之间做出选择。
CAP 原则的精髓就是要么 AP，要么 CP，要么 AC，但是不存在 CAP。
如果在某个分布式系统中数据无副本， 那么系统必然满足强一致性条件， 因为只有独一数据，不会出现数据不一致的情况，此时 C 和 P 两要素具备，但是如果系统发生了网络分区状况或者宕机，必然导致某些数据不可以访问，此时可用性条件就不能被满足，即在此情况下获得了 CP 系统，但是 CAP 不可同时满足。
BASE 理论
BASE 理论指的是「基本可用 Basically Available」，「软状态 Soft State」，「最终一致性 Eventual Consistency」，核心思想是即便无法做到强一致性，但应该采用适合的方式保证最终一致性。
BASE，Basically Available Soft State Eventual Consistency 的简写：
- BA：Basically Available 基本可用，分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，即保证核心可用。
- S：Soft State 软状态，允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。
- E：Consistency 最终一致性，系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。
BASE 理论本质上是对 CAP 理论的延伸，是对 CAP 中 AP 方案的一个补充。
柔性事务
不同于 ACID 的刚性事务，在分布式场景下基于 BASE 理论，就出现了柔性事务的概念。要想通过柔性事务来达到最终的一致性，就需要依赖于一些特性，这些特性在具体的方案中不一定都要满足，因为不同的方案要求不一样；但是都不满足的话，是不可能做柔性事务的。
幂等操作
一个幂等操作的特点是：其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。
幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。例如，支付流程中第三方支付系统告知系统中某个订单支付成功，接收该支付回调接口在网络正常的情况下无论操作多少次都应该返回成功。
02｜分布式事务使用场景
转账
转账是最经典的分布式事务场景，假设用户 A 使用银行 app 发起一笔跨行转账给用户 B，银行系统首先扣掉用户 A 的钱，然后增加用户 B 账户中的余额。此时就会出现 2 种异常情况：
- 用户 A 的账户扣款成功，用户 B 账户余额增加失败
- 用户 A 账户扣款失败，用户 B 账户余额增加成功。
对于银行系统来说，以上 2 种情况都是不允许发生，此时就需要分布式事务来保证转账操作的成功。
下单扣库存
在电商系统中，下单是用户最常见操作。在下单接口中必定会涉及生成订单 id, 扣减库存等操作，对于微服务架构系统，订单 id 与库存服务一般都是独立的服务，此时就需要分布式事务来保证整个下单接口的成功。
同步超时
继续以电商系统为例，在微服务体系架构下，我们的支付与订单都是作为单独的系统存在。订单的支付状态依赖支付系统的通知，假设一个场景：我们的支付系统收到来自第三方支付的通知，告知某个订单支付成功，接收通知接口需要同步调用订单服务变更订单状态接口，更新订单状态为成功。流程图如下，从图中可以看出有两次调用，第三方支付调用支付服务，以及支付服务调用订单服务，这两步调用都可能出现调用超时的情况，此处如果没有分布式事务的保证，就会出现用户订单实际支付情况与最终用户看到的订单支付情况不一致的情况。
03｜分布式事务的解决方案
XA - 两阶段提交
两阶段提交，顾名思义就是要分两步提交。
存在一个负责协调各个本地资源管理器的事务管理器，本地资源管理器一般是由数据库实现，事务管理器在第一阶段的时候询问各个资源管理器是否都就绪？如果收到每个资源的回复都是 yes，则在第二阶段提交事务，如果其中任意一个资源的回复是 no, 则回滚事务。
标签：事务,系统,mq,消息,一致性,小结,分布式 来源： https://blog.csdn.net/qq_33188180/article/details/122578121
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