1、什麼是分布式事務
分布式事務就是指事務的參與者、支持事務的伺服器、資源伺服器以及事務管理器分別位於不同的分布式系統的不同節點之上。以上是百度百科的解釋，簡單的說，就是一次大的操作由不同的小操作組成，這些小的操作分布在不同的伺服器上，且屬於不同的應用，分布式事務需要保證這些小操作要麼全部成功，要麼全部失敗。本質上來說，分布式事務就是為了保證不同資料庫的數據一致性。
2、分布式事務的產生的原因 2.1、資料庫分庫分表
當資料庫單表一年產生的數據超過1000W，那麼就要考慮分庫分表，具體分庫分表的原理在此不做解釋，以後有空詳細說，簡單的說就是原來的一個資料庫變成了多個資料庫。這時候，如果一個操作既訪問01庫，又訪問02庫，而且要保證數據的一致性，那麼就要用到分布式事務。
2.2、應用SOA化
所謂的SOA化，就是業務的服務化。比如原來單機支撐了整個電商網站，現在對整個網站進行拆解，分離出了訂單中心、用戶中心、庫存中心。對於訂單中心，有專門的資料庫存儲訂單信息，用戶中心也有專門的資料庫存儲用戶信息，庫存中心也會有專門的資料庫存儲庫存信息。這時候如果要同時對訂單和庫存進行操作，那麼就會涉及到訂單資料庫和庫存資料庫，為了保證數據一致性，就需要用到分布式事務。
以上兩種情況表象不同，但是本質相同，都是因為要操作的資料庫變多了！
3、事務的ACID特性 3.1、原子性（A）
所謂的原子性就是說，在整個事務中的所有操作，要麼全部完成，要麼全部不做，沒有中間狀態。對於事務在執行中發生錯誤，所有的操作都會被回滾，整個事務就像從沒被執行過一樣。
3.2、一致性（C）
事務的執行必須保證系統的一致性，就拿轉帳為例，A有500元，B有300元，如果在一個事務裡A成功轉給B50元，那麼不管並發多少，不管發生什麼，只要事務執行成功了，那麼最後A帳戶一定是450元，B帳戶一定是350元。
3.3、隔離性（I）
所謂的隔離性就是說，事務與事務之間不會互相影響，一個事務的中間狀態不會被其他事務感知。
3.4、持久性（D）
所謂的持久性，就是說一單事務完成了，那麼事務對數據所做的變更就完全保存在了資料庫中，即使發生停電，系統宕機也是如此。
4、分布式事務的應用場景 4.1、支付
最經典的場景就是支付了，一筆支付，是對買家帳戶進行扣款，同時對賣家帳戶進行加錢，這些操作必須在一個事務裡執行，要麼全部成功，要麼全部失敗。而對於買家帳戶屬於買家中心，對應的是買家資料庫，而賣家帳戶屬於賣家中心，對應的是賣家資料庫，對不同資料庫的操作必然需要引入分布式事務。
4.2、在線下單
買家在電商平臺下單，往往會涉及到兩個動作，一個是扣庫存，第二個是更新訂單狀態，庫存和訂單一般屬於不同的資料庫，需要使用分布式事務保證數據一致性。
5、常見的分布式事務解決方案 5.1、基於XA協議的兩階段提交
XA是一個分布式事務協議，由Tuxedo提出。XA中大致分為兩部分：事務管理器和本地資源管理器。其中本地資源管理器往往由資料庫實現，比如Oracle、DB2這些商業資料庫都實現了XA接口，而事務管理器作為全局的調度者，負責各個本地資源的提交和回滾。XA實現分布式事務的原理如下：
總的來說，XA協議比較簡單，而且一旦商業資料庫實現了XA協議，使用分布式事務的成本也比較低。但是，XA也有致命的缺點，那就是性能不理想，特別是在交易下單鏈路，往往並發量很高，XA無法滿足高並發場景。XA目前在商業資料庫支持的比較理想，在mysql資料庫中支持的不太理想，mysql的XA實現，沒有記錄prepare階段日誌，主備切換回導致主庫與備庫數據不一致。許多nosql也沒有支持XA，這讓XA的應用場景變得非常狹隘。
5.2、消息事務+最終一致性
所謂的消息事務就是基於消息中間件的兩階段提交，本質上是對消息中間件的一種特殊利用，它是將本地事務和發消息放在了一個分布式事務裡，保證要麼本地操作成功成功並且對外發消息成功，要麼兩者都失敗，開源的RocketMQ就支持這一特性，具體原理如下：
1、A系統向消息中間件發送一條預備消息 2、消息中間件保存預備消息並返回成功 3、A執行本地事務 4、A發送提交消息給消息中間件
通過以上4步完成了一個消息事務。對於以上的4個步驟，每個步驟都可能產生錯誤，下面一一分析：
步驟一出錯，則整個事務失敗，不會執行A的本地操作；
步驟二出錯，則整個事務失敗，不會執行A的本地操作；
步驟三出錯，這時候需要回滾預備消息，怎麼回滾？答案是A系統實現一個消息中間件的回調接口，消息中間件會去不斷執行回調接口，檢查A事務執行是否執行成功，如果失敗則回滾預備消息；
步驟四出錯，這時候A的本地事務是成功的，那麼消息中間件要回滾A嗎？答案是不需要，其實通過回調接口，消息中間件能夠檢查到A執行成功了，這時候其實不需要A發提交消息了，消息中間件可以自己對消息進行提交，從而完成整個消息事務。
基於消息中間件的兩階段提交往往用在高並發場景下，將一個分布式事務拆成一個消息事務（A系統的本地操作+發消息）+B系統的本地操作，其中B系統的操作由消息驅動，只要消息事務成功，那麼A操作一定成功，消息也一定發出來了，這時候B會收到消息去執行本地操作，如果本地操作失敗，消息會重投，直到B操作成功，這樣就變相地實現了A與B的分布式事務。原理如下：
雖然上面的方案能夠完成A和B的操作，但是A和B並不是嚴格一致的，而是最終一致的，我們在這裡犧牲了一致性，換來了性能的大幅度提升。當然，這種玩法也是有風險的，如果B一直執行不成功，那麼一致性會被破壞，具體要不要玩，還是得看業務能夠承擔多少風險。
5.3、TCC編程模式
所謂的TCC編程模式，也是兩階段提交的一個變種。TCC提供了一個編程框架，將整個業務邏輯分為三塊：Try、Confirm和Cancel三個操作。以在線下單為例，Try階段會去扣庫存，Confirm階段則是去更新訂單狀態，如果更新訂單失敗，則進入Cancel階段，會去恢復庫存。總之，TCC就是通過代碼人為實現了兩階段提交，不同的業務場景所寫的代碼都不一樣，複雜度也不一樣，因此，這種模式並不能很好地被復用。
6、總結
分布式事務，本質上是對多個資料庫的事務進行統一控制，按照控制力度可以分為：不控制、部分控制和完全控制。不控制就是不引入分布式事務，部分控制就是各種變種的兩階段提交，包括上面提到的消息事務+最終一致性、TCC模式，而完全控制就是完全實現兩階段提交。部分控制的好處是並發量和性能很好，缺點是數據一致性減弱了，完全控制則是犧牲了性能，保障了一致性，具體用哪種方式，最終還是取決於業務場景。作為技術人員，一定不能忘了技術是為業務服務的，不要為了技術而技術，針對不同業務進行技術選型也是一種很重要的能力！
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