1. 分布式事务

分布式事务就是一个业务操作，由多个细分操作完成，这些细分操作又分布在不同的服务器上；事务，就是这些操作要么全部成功执行，要么全部不执行。

2. 分布式事务产生的原因

伴随着系统拆分出现，分布式系统解决了海量数据服务对扩展性的要求，但是增加了架构上的复杂性，分布式事务就是典型的体现。实际开发中，分布式事务产生的原因主要来源于存储和服务的拆分。

2.1 存储层拆分

最典型的就是数据库分库分表，一般来说，当单表容量达到千万级，就要考虑数据库拆分，从单一数据库变成多个分库和多个分表。在业务中如果需要进行跨库或者跨表更新，同时要保证数据的一致性，就产生了分布式事务问题。

2.2. 服务层拆分

业务的服务化，系统架构的演进是从集中式到分布式，业务功能之间越来越解耦合。

比如电商网站系统，业务初期是一个单体工程支撑整套服务，随着系统规模进一步变大，将核心业务抽取出来，以作为独立的服务。商品、订单、库存、账号信息都提供了各自的服务，业务逻辑的执行散落在不同的服务器上。

用户在某网站上进行一个下单操作。会同时依赖订单服务、库存服务、支付扣款服务，这几个操作如果有一个失败，下单操作也就完不成，这就需要分布式事务来保证。

3. 分布式事务解决方案

典型的有两阶段和三阶段提交协议、 TCC 分段提交，和基于消息队列的最终一致性设计。

3. 1PC 两阶段提交

非常经典的强一致性、中心化的原子提交协议，在各种事务和一致性的解决方案中，都能看到两阶段提交的应用。

3. 2 PC 三阶段提交

在 2PC 之上扩展的提交协议，主要是为了解决两阶段提交协议的阻塞问题，从原来的两个阶段扩展为三个阶段，增加了超时机制。

3.3 TCC 分段提交

TCC 是一个分布式事务的处理模型，将事务过程拆分为 Try、Confirm、Cancel 三个步骤，在保证强一致性的同时，最大限度提高系统的可伸缩性与可用性。

3.4. 基于消息补偿的最终一致性

基于消息队列的最终一致性是一种异步事务机制，在业务中广泛应用。主要有本地消息表和第三方可靠消息队列等来具体实现。

本地消息表：核心思想是将分布式事务拆分成本地事务进行处理，通过消息日志的方式来异步执行。是一种业务耦合的设计，消息生产方需要额外建一个事务消息表，并记录消息发送状态，消息消费方需要处理这个消息，并完成自己的业务逻辑，另外会有一个异步机制来定期扫描未完成的消息，确保最终一致性。通过下单减库存业务来简单模拟本地消息表的实现过程：

（1）系统收到下单请求，将订单业务数据存入到订单库中，并且同时存储该订单对应的消息数据，比如购买商品的 ID 和数量，消息数据与订单库为同一库，更新订单和存储消息为一个本地事务，要么都成功，要么都失败。

（2）库存服务通过消息中间件收到库存更新消息，调用库存服务进行业务操作，同时返回业务处理结果。

（3）消息生产方，也就是订单服务收到处理结果后，将本地消息表的数据删除或者设置为已完成。

（4）设置异步任务，定时去扫描本地消息表，发现有未完成的任务则重试，保证最终一致性。