分布式事务
关系型数据库事务（本地事务）
- 原子性：构成事务的所有操作，要么都执行完成，要么都不执行/
- 一致性：在事务执行前后，数据库的一致性约束没有被破坏。
- 隔离性：并发的两个事务的执行互不干扰
- 持久性：事务完成后，事务对数据的更改会被持久化到数据库，且不会被回滚。
分布式事务 ：涉及多个事务之间网络远程协作的事务
微服务之间通过网络（HTTP)通信。
产生场景：
- 微服务架构，跨JVM进程产生分布式事务
- 单体系统访问多个数据库实例，跨数据库实例
- 多服务访问同一个数据库实例，跨JVM进程，两个微服务持有不同的数据库连接。
CAP理论： 一致性、可用性、分区容忍性
分布式事务控制到哪个程度呢？
- 具备P市，C、A不能共存
一致性
强一致性： 任何事件查询每个结点的数据都一致。
分区容忍性
- 通常，分布式系统的各结点部署在不同的子网，就是网络分区。不可避免地会出现，因为网络问题导致结点间通信失败。节点间通信失败时，仍然可对外提供服务就是分区容忍性。
目标： - 主数据库向数据库同步数据失败不印象读写操作。
- 其中一个结点挂了，不影响其他节点
实现： - 异步取代同步（结点间松散耦合）
- 一主多从
分区容忍性是分布式系统具备的基本能力。
AP
放弃一致性
CP
放弃可用性
CA
放弃分区容忍性，不进行分区。不考虑网络不同或者结点挂掉的情况。不是标志的分布式系统。常用的关系型数据库。
BASE理论(AP的扩展)
强一致性和最终一致性
Basically Available、 Soft state、Eventually consistent
柔性事务：
- 出现故障时，允许部分不可用，包装核心功能可用
- 最终一致性
- 软状态: 比如支付中、数据同步中… …
分布式事务解决方案
2PC
两阶段提交协议[准备阶段、提交阶段]
整个事务过程由事务管理器和参与者组成
事务管理器决策事务的提交和回滚。事务参与者负责自己本地事务的提交和回滚。
2PC解决方案:
XA方案
2BC的传统方案在数据库层面实现。
DTP分布式事务处理模型
- 角色:
- AP：应用程序，使用DTP分布式事务的程序。
- RM：资源管理器
- TM：事务管理器
- 基于数据库的XA协议来实现2PC又称为XA方案，XA : 2PC接口协议。
TM向AP提供应用程序编程接口，AP通过TM提交及回滚事务
TM交易中间件通过XA接口来通知RM数据库事务的开始、结束以及提交、回滚
问题：依赖于数据库，要求数据库支持2PC协议；准备阶段没有正式提交。资源锁需要等两个阶段结束才会释放。
Seata方案
开源的分布式事务框架。性能较好。对业务0侵入。提供2PC及TCC模式的分布式事务解决方案
TCC: [try cancel Confirm]
try阶段都成功就认为一定能成功;如果Confirm失败则重试，或人工介入处理；
如果有try失败，就回滚成功try的资源。因为try时做了资源预留等操作。
幂等问题：幂等是指：同一个操作，无论请求多少次，其结果都相同。解决：增加执行状态，每次执行前都查询该状态。空回滚：没调用try，却调用了Cancel方法。出现原因：一个分支事务所在服务宕机或网络异常，分支事务记录为失败，这时其实没有执行try方法，但是故障恢复后，分布式事务进行回滚调用二阶段的Cancel方法，从而形成空回滚。解决：第一阶段Try方法中插入记录表示第一阶段执行了，Cancel接口读取该记录，判断是否执行了Try.悬挂：对于分布式事务，其二阶段Cancel比Try接口先执行。出现原因：
TCC解决方案
Hmily
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