分布式事务是企业集成中的一个技术难点，也是每一个分布式系统架构中都会涉及到的一个东西，特别是在这几年越来越火的微服务架构中，几乎可以说是无法避免，本文就围绕分布式事务各方面与大家进行介绍。
事务
1.1 什么是事务
数据库事务（简称：事务，Transaction）是指数据库执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成。
事务拥有以下四个特性，习惯上被称为ACID特性：
- 原子性（Atomicity）：事务作为一个整体被执行，包含在其中的对数据库的操作要么全部被执行，要么都不执行。
- 一致性（Consistency）：事务应确保数据库的状态从一个一致状态转变为另一个一致状态。一致状态是指数据库中的数据应满足完整性约束。除此之外，一致性还有另外一层语义，就是事务的中间状态不能被观察到（这层语义也有说应该属于原子性）。
- 隔离性（Isolation）：多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行，如同只有这一个操作在被数据库所执行一样。
- 持久性（Durability）：已被提交的事务对数据库的修改应该永久保存在数据库中。在事务结束时，此操作将不可逆转。
1.2 本地事务
起初，事务仅限于对单一数据库资源的访问控制：
架构服务化以后，事务的概念延伸到了服务中。倘若将一个单一的服务操作作为一个事务，那么整个服务操作只能涉及一个单一的数据库资源：
这类基于单个服务单一数据库资源访问的事务，被称为本地事务（Local Transaction）。
分布式事务
本地事务主要限制在单个会话内，不涉及多个数据库资源。但是在基于SOA（Service-Oriented Architecture，面向服务架构）的分布式应用环境下，越来越多的应用要求对多个数据库资源，多个服务的访问都能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。
最早的分布式事务应用架构很简单，不涉及服务间的访问调用，仅仅是服务内操作涉及到对多个数据库资源的访问。
当一个服务操作访问不同的数据库资源，又希望对它们的访问具有事务特性时，就需要采用分布式事务来协调所有的事务参与者。
对于上面介绍的分布式事务应用架构，尽管一个服务操作会访问多个数据库资源，但是毕竟整个事务还是控制在单一服务的内部。如果一个服务操作需要调用另外一个服务，这时的事务就需要跨越多个服务了。在这种情况下，起始于某个服务的事务在调用另外一个服务的时候，需要以某种机制流转到另外一个服务，从而使被调用的服务访问的资源也自动加入到该事务当中来。下图反映了这样一个跨越多个服务的分布式事务：
如果将上面这两种场景（一个服务可以调用多个数据库资源，也可以调用其他服务）结合在一起，对此进行延伸，整个分布式事务的参与者将会组成如下图所示的树形拓扑结构。在一个跨服务的分布式事务中，事务的发起者和提交均系同一个，它可以是整个调用的客户端，也可以是客户端最先调用的那个服务。
较之基于单一数据库资源访问的本地事务，分布式事务的应用架构更为复杂。
在不同的分布式应用架构下，实现一个分布式事务要考虑的问题并不完全一样，比如对多资源的协调、事务的跨服务传播等，实现机制也是复杂多变。尽管有这么多工程细节需要考虑，但分布式事务最核心的还是其 ACID 特性。因此，想要了解一个分布式事务，就先从了解它是怎么实现事务 ACID 特性开始。
下文将从两个最常见的分布式事务模型入手，着重分析分布式事务的基础共通点，即如何保证分布式事务的 ACID 特性。
常见的分布式事务解决方案
1.基于XA协议的两阶段提交
XA是一个分布式事务协议，由Tuxedo提出。XA中大致分为两部分：事务管理器和本地资源管理器。其中本地资源管理器往往由数据库实现，比如Oracle、DB2这些商业数据库都实现了XA接口，而事务管理器作为全局的调度者，负责各个本地资源的提交和回滚。XA实现分布式事务的原理如下：
总的来说，XA协议比较简单，而且一旦商业数据库实现了XA协议，使用分布式事务的成本也比较低。但是，XA也有致命的缺点，那就是性能不理想，特别是在交易下单链路，往往并发量很高，XA无法满足高并发场景。XA目前在商业数据库支持的比较理想，在mysql数据库中支持的不太理想，mysql的XA实现，没有记录prepare阶段日志，主备切换回导致主库与备库数据不一致。许多nosql也没有支持XA，这让XA的应用场景变得非常狭隘。
2.消息事务+最终一致性
所谓的消息事务就是基于消息中间件的两阶段提交，本质上是对消息中间件的一种特殊利用，它是将本地事务和发消息放在了一个分布式事务里，保证要么本地操作成功成功并且对外发消息成功，要么两者都失败，开源的RocketMQ就支持这一特性，具体原理如下：
1、A系统向消息中间件发送一条预备消息
2、消息中间件保存预备消息并返回成功
3、A执行本地事务
4、A发送提交消息给消息中间件
通过以上4步完成了一个消息事务。对于以上的4个步骤，每个步骤都可能产生错误，下面一一分析：
- 步骤一出错，则整个事务失败，不会执行A的本地操作
- 步骤二出错，则整个事务失败，不会执行A的本地操作
- 步骤三出错，这时候需要回滚预备消息，怎么回滚？答案是A系统实现一个消息中间件的回调接口，消息中间件会去不断执行回调接口，检查A事务执行是否执行成功，如果失败则回滚预备消息
- 步骤四出错，这时候A的本地事务是成功的，那么消息中间件要回滚A吗？答案是不需要，其实通过回调接口，消息中间件能够检查到A执行成功了，这时候其实不需要A发提交消息了，消息中间件可以自己对消息进行提交，从而完成整个消息事务
基于消息中间件的两阶段提交往往用在高并发场景下，将一个分布式事务拆成一个消息事务（A系统的本地操作+发消息）+B系统的本地操作，其中B系统的操作由消息驱动，只要消息事务成功，那么A操作一定成功，消息也一定发出来了，这时候B会收到消息去执行本地操作，如果本地操作失败，消息会重投，直到B操作成功，这样就变相地实现了A与B的分布式事务。原理如下：
虽然上面的方案能够完成A和B的操作，但是A和B并不是严格一致的，而是最终一致的，我们在这里牺牲了一致性，换来了性能的大幅度提升。当然，这种玩法也是有风险的，如果B一直执行不成功，那么一致性会被破坏，具体要不要玩，还是得看业务能够承担多少风险。
3.TCC 模型
TCC（Try-Confirm-Cancel）分布式事务模型相对于 XA 等传统模型，其特征在于它不依赖资源管理器（RM）对分布式事务的支持，而是通过对业务逻辑的分解来实现分布式事务。
TCC 模型认为对于业务系统中一个特定的业务逻辑，其对外提供服务时，必须接受一些不确定性，即对业务逻辑初步操作的调用仅是一个临时性操作，调用它的主业务服务保留了后续的取消权。如果主业务服务认为全局事务应该回滚，它会要求取消之前的临时性操作，这就对应从业务服务的取消操作。而当主业务服务认为全局事务应该提交时，它会放弃之前临时性操作的取消权，这对应从业务服务的确认操作。每一个初步操作，最终都会被确认或取消。
因此，针对一个具体的业务服务，TCC 分布式事务模型需要业务系统提供三段业务逻辑：
初步操作 Try：完成所有业务检查，预留必须的业务资源。
确认操作 Confirm：真正执行的业务逻辑，不作任何业务检查，只使用 Try 阶段预留的业务资源。因此，只要 Try 操作成功，Confirm 必须能成功。另外，Confirm 操作需满足幂等性，保证一笔分布式事务有且只能成功一次。
取消操作 Cancel：释放 Try 阶段预留的业务资源。同样的，Cancel 操作也需要满足幂等性。
TCC 分布式事务模型包括三部分：
1.主业务服务：主业务服务为整个业务活动的发起方，服务的编排者，负责发起并完成整个业务活动。
2.从业务服务：从业务服务是整个业务活动的参与方，负责提供 TCC 业务操作，实现初步操作（Try）、确认操作（Confirm）、取消操作（Cancel）三个接口，供主业务服务调用。
3.业务活动管理器：业务活动管理器管理控制整个业务活动，包括记录维护 TCC 全局事务的事务状态和每个从业务服务的子事务状态，并在业务活动提交时调用所有从业务服务的 Confirm 操作，在业务活动取消时调用所有从业务服务的 Cancel 操作。
一个完整的 TCC 分布式事务流程如下：
- 主业务服务首先开启本地事务;
- 主业务服务向业务活动管理器申请启动分布式事务主业务活动;
- 然后针对要调用的从业务服务，主业务活动先向业务活动管理器注册从业务活动，然后调用从业务服务的 Try 接口;
- 当所有从业务服务的 Try 接口调用成功，主业务服务提交本地事务;若调用失败，主业务服务回滚本地事务;
- 若主业务服务提交本地事务，则 TCC 模型分别调用所有从业务服务的 Confirm 接口;若主业务服务回滚本地事务，则分别调用 Cancel 接口;
- 所有从业务服务的 Confirm 或 Cancel 操作完成后，全局事务结束。
TCC模型小结
所谓的TCC编程模式，也是两阶段提交的一个变种。TCC提供了一个编程框架，将整个业务逻辑分为三块：Try、Confirm和Cancel三个操作。以在线下单为例，Try阶段会去扣库存，Confirm阶段则是去更新订单状态，如果更新订单失败，则进入Cancel阶段，会去恢复库存。总之，TCC就是通过代码人为实现了两阶段提交，不同的业务场景所写的代码都不一样，复杂度也不一样，因此，这种模式并不能很好地被复用。
分布式事务总结
分布式事务，本质上是对多个数据库的事务进行统一控制，按照控制力度可以分为：不控制、部分控制和完全控制。不控制就是不引入分布式事务，部分控制就是各种变种的两阶段提交，包括上面提到的消息事务+最终一致性、TCC模式，而完全控制就是完全实现两阶段提交。部分控制的好处是并发量和性能很好，缺点是数据一致性减弱了，完全控制则是牺牲了性能，保障了一致性，具体用哪种方式，最终还是取决于业务场景。作为技术人员，一定不能忘了技术是为业务服务的，不要为了技术而技术，针对不同业务进行技术选型也是一种很重要的能力！
