七种分布式事务的解决方案，一次讲给你听

比眉伴天荒 2023-02-08 12:40 14阅读 0赞

今天看到一篇分布式事务的推文，介绍了7种分布式事务的解决方案，适合简单了解

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> [七种分布式事务的解决方案，一次讲给你听][Link 1]

# 什么是分布式事务 #

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」。

一个大的操作由N多的小的操作共同完成。而这些小的操作又分布在不同的服务上。针对这些操作，要么全部成功执行，要么全部不执行。

# 为什么会有分布式事务？ #

举个例子：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzQ3MjEw_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
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。

如果其中某个步骤失败，此时就有可能会出现 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」，此时就需要事务来保证转账操作的成功。

在「单体应用」中，我们只需要贴上@Transactional注解就可以开启事务来保证整个操作的「原子性」。

但是看似以上简单的操作，在实际的应用架构中，不可能是单体的服务，我们会把这一系列操作交给「N个服务」去完成，也就是拆分成为「分布式微服务架构」。假设订单服务，库存服务分别是不同的服务，不是用同一个数据库。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzQ3MjEw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
比如下订单服务，扣库存服务等等，必须要「保证不同服务状态结果的一致性」，于是就出现了分布式事务。

# 分布式理论 #

## 一、CAP定理 ##

在一个分布式系统中，以下三点特性无法同时满足，「鱼与熊掌不可兼得」

> 一致性（C）：  
> 在分布式系统中的所有数据备份，「在同一时刻是否拥有同样的值」。（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）：  
> 即使出现「单个组件无法可用,操作依然可以完成」。

具体地讲在分布式系统中，在任何数据库设计中，一个Web应用「至多只能同时支持上面的两个属性」。显然，任何横向扩展策略都要依赖于数据分区。因此，设计人员必须在一致性与可用性之间做出选择。

## 二、BASE理论 ##

在分布式系统中，我们往往追求的是可用性，它的重要程序比一致性要高，那么如何实现高可用性呢？

前人已经给我们提出来了另外一个理论，就是BASE理论，它是用来对CAP定理进行进一步扩充的。BASE理论指的是：

*  「Basically Available（基本可用）」
 *  「Soft state（软状态）」
 *  「Eventually consistent（最终一致性）」

BASE理论是对CAP中的一致性和可用性进行一个权衡的结果，理论的核心思想就是：我们无法做到强一致，但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性（Eventual consistency）。

# 分布式事务解决方案 #

*  两阶段提交（2PC）
 *  三阶段提交（3PC）
 *  补偿事务（TCC）
 *  本地消息表
 *  消息事务
 *  最大努力通知
 *  Sagas 事务模型

具体请看原文

[Link 1]: https://mp.weixin.qq.com/s/q3MsMDtqrUGDfnggAF8-RQ
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