原文：http://www.infoq.com/cn/articles/solution-of-distributed-system-transaction-consistency
讲到分布式事务，我们就想到ACID、CAP定律、BASE理论。
一、ACID
关系型数据库通常具有ACID特性，原子性（Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离型（Isolation)、持久性(Durability)。
Mysql默认事务隔离级别：可重复读
二、CAP定律
C：Consistency：一致性，数据一致性更新，所有数据变动都是同步的
A：Availability：可用性，好的响应性能，完全的可用性指的是在任何故障模型下，服务都会在有限的时间处理响应
P：Partition tolerance：分区容错性，可靠性
任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。关系型数据库由于关系型数据库是单节点的，因此，不具有分区容错性，但是具有一致性和可用性，而分布式的服务化系统都需要满足分区容错性，那么我们必须在一致性和可用性中进行权衡，具体表现在服务化系统处理的异常请求在某一个时间段内可能是不完全的，但是经过自动的或者手工的补偿后，达到了最终的一致性。
三、BASE理论
BA：Basically Available：基本可用
S：Soft State, 软状态，状态可以有一段时间不同步
E：Eventually Consistent, 最终一直，最终数据是一致的就OK，而不是时时保持强一致
BASE模型的软状态是实现BASE理论的方法，基本可用和最终一致是目标。按照BASE模型实现的系统，由于不保证强一致性，系统在处理请求的过程中，可以存在短暂的不一致，在短暂的不一致窗口请求处理处在临时状态中，系统在做每步操作的时候，通过记录每一个临时状态，在系统出现故障的时候，可以从这些中间状态继续未完成的请求处理或者退回到原始状态，最后达到一致的状态。
以案例1-转账为例，我们把用户A给用户B转账分成四个阶段，第一个阶段用户A准备转账，第二个阶段从用户A账户扣减余额，第三个阶段对用户B增加余额，第四个阶段完成转账。系统需要记录操作过程中每一步骤的状态，一旦系统出现故障，系统能够自动发现没有完成的任务，然后，根据任务所处的状态，继续执行任务，最终完成任务，达到一致的最终状态。
在实际应用中，上面这个过程通常是通过持久化执行任务的状态和环境信息，一旦出现问题，定时任务会捞取未执行完的任务，继续未执行完的任务，直到执行完成为止，或者取消已经完成的部分操作回到原始状态。这种方法在任务完成每个阶段的时候，都要更新数据库中任务的状态，这在大规模高并发系统中不会有太好的性能，一个更好的办法是用Write-Ahead Log（写前日志），这和数据库的Bin Log（操作日志）相似，在做每一个操作步骤，都先写入日志，如果操作遇到问题而停止的时候，可以读取日志按照步骤进行恢复，并且继续执行未完成的工作，最后达到一致。写前日志可以利用机械硬盘的追加写而达到较好性能，因此，这是一种专业化的实现方式，多数业务系系统还是使用数据库记录的字段来记录任务的执行状态，也就是记录中间的“软状态”，一个任务的状态流转一般可以通过数据库的行级锁来实现，这比使用Write-Ahead Log实现更简单、更快速。
四、分布式事务
（1）两阶段提交协议
第一阶段，张老师作为“协调者”，给小强和小明（参与者、节点）发微信，组织他们俩明天8点在学校门口集合，一起去爬山，然后开始等待小强和小明答复。
第二阶段，如果小强和小明都回答没问题，那么大家如约而至。如果小强或者小明其中一人回答说“明天没空，不行”，那么张老师会立即通知小强和小明“爬山活动取消”。
细心的读者会发现，这个过程中可能有很多问题的。如果小强没看手机，那么张老师会一直等着答复，小明可能在家里把爬山装备都准备好了却一直等着张老师确认信息。更严重的是，如果到明天8点小强还没有答复，那么就算“超时”了，那小明到底去还是不去集合爬山呢？
这就是两阶段提交协议的弊病，所以后来业界又引入了三阶段提交协议来解决该类问题。
XA协议指的是TM（事务管理器）和RM（资源管理器）之间的接口。目前主流的关系型数据库产品都是实现了XA接口的。JTA(Java Transaction API)是符合X/Open DTP模型的，事务管理器和资源管理器之间也使用了XA协议。 本质上也是借助两阶段提交协议来实现分布式事务的，下面分别来看看XA事务成功和失败的模型图：
总结：这种方式实现难度不算太高，比较适合传统的单体应用，在同一个方法中存在跨库操作的情况。但分布式事务对性能的影响会比较大，不适合高并发和高性能要求的场景。
（2）提供回滚接口
在服务化架构中，功能X，需要去协调后端的A、B甚至更多的原子服务。那么问题来了，假如A和B其中一个调用失败了，那可怎么办呢？
在笔者的工作中经常遇到这类问题，往往提供了一个BFF层来协调调用A、B服务。如果有些是需要同步返回结果的，我会尽量按照“串行”的方式去调用。如果调用A失败，则不会盲目去调用B。如果调用A成功，而调用B失败，会尝试去回滚刚刚对A的调用操作。
当然，有些时候我们不必严格提供单独对应的回滚接口，可以通过传递参数巧妙的实现。
这样的情况，我们会尽量把可提供回滚接口的服务放在前面。举个例子说明：
我们的某个论坛网站，每天登录成功后会奖励用户5个积分，但是积分和用户又是两套独立的子系统服务，对应不同的DB，这控制起来就比较麻烦了。解决思路：
- 把登录和加积分的服务调用放在BFF层一个本地方法中。
- 当用户请求登录接口时，先执行加积分操作，加分成功后再执行登录操作
- 如果登录成功，那当然最好了，积分也加成功了。如果登录失败，则调用加积分对应的回滚接口（执行减积分的操作）。
总结：这种方式缺点比较多，通常在复杂场景下是不推荐使用的，除非是非常简单的场景，非常容易提供回滚，而且依赖的服务也非常少的情况。
这种实现方式会造成代码量庞大，耦合性高。而且非常有局限性，因为有很多的业务是无法很简单的实现回滚的，如果串行的服务很多，回滚的成本实在太高。
本地消息表
这种实现方式的思路，其实是源于ebay，后来通过支付宝等公司的布道，在业内广泛使用。其基本的设计思想是将远程分布式事务拆分成一系列的本地事务。如果不考虑性能及设计优雅，借助关系型数据库中的表即可实现。
举个经典的跨行转账的例子来描述。
第一步伪代码如下，扣款1W，通过本地事务保证了凭证消息插入到消息表中。
第二步，通知对方银行账户上加1W了。那问题来了，如何通知到对方呢？
通常采用两种方式：
- 采用时效性高的MQ，由对方订阅消息并监听，有消息时自动触发事件
- 采用定时轮询扫描的方式，去检查消息表的数据。
两种方式其实各有利弊，仅仅依靠MQ，可能会出现通知失败的问题。而过于频繁的定时轮询，效率也不是最佳的（90%是无用功）。所以，我们一般会把两种方式结合起来使用。
解决了通知的问题，又有新的问题了。万一这消息有重复被消费，往用户帐号上多加了钱，那岂不是后果很严重？
仔细思考，其实我们可以消息消费方，也通过一个“消费状态表”来记录消费状态。在执行“加款”操作之前，检测下该消息（提供标识）是否已经消费过，消费完成后，通过本地事务控制来更新这个“消费状态表”。这样子就避免重复消费的问题。
总结：上诉的方式是一种非常经典的实现，基本避免了分布式事务，实现了“最终一致性”。但是，关系型数据库的吞吐量和性能方面存在瓶颈，频繁的读写消息会给数据库造成压力。所以，在真正的高并发场景下，该方案也会有瓶颈和限制的。
MQ（非事务消息）
通常情况下，在使用非事务消息支持的MQ产品时，我们很难将业务操作与对MQ的操作放在一个本地事务域中管理。通俗点描述，还是以上述提到的“跨行转账”为例，我们很难保证在扣款完成之后对MQ投递消息的操作就一定能成功。这样一致性似乎很难保证。
先从消息生产者这端来分析，请看伪代码：
根据上述代码及注释，我们来分析下可能的情况：
- 操作数据库成功，向MQ中投递消息也成功，皆大欢喜
- 操作数据库失败，不会向MQ中投递消息了
- 操作数据库成功，但是向MQ中投递消息时失败，向外抛出了异常，刚刚执行的更新数据库的操作将被回滚
从上面分析的几种情况来看，貌似问题都不大的。那么我们来分析下消费者端面临的问题：
- 消息出列后，消费者对应的业务操作要执行成功。如果业务执行失败，消息不能失效或者丢失。需要保证消息与业务操作一致
- 尽量避免消息重复消费。如果重复消费，也不能因此影响业务结果
如何保证消息与业务操作一致，不丢失？
主流的MQ产品都具有持久化消息的功能。如果消费者宕机或者消费失败，都可以执行重试机制的（有些MQ可以自定义重试次数）。
如何避免消息被重复消费造成的问题？
- 保证消费者调用业务的服务接口的幂等性
- 通过消费日志或者类似状态表来记录消费状态，便于判断（建议在业务上自行实现，而不依赖MQ产品提供该特性）
总结：这种方式比较常见，性能和吞吐量是优于使用关系型数据库消息表的方案。如果MQ自身和业务都具有高可用性，理论上是可以满足大部分的业务场景的。不过在没有充分测试的情况下，不建议在交易业务中直接使用。
MQ（事务消息）
举个例子，Bob向Smith转账，那我们到底是先发送消息，还是先执行扣款操作？
好像都可能会出问题。如果先发消息，扣款操作失败，那么Smith的账户里面会多出一笔钱。反过来，如果先执行扣款操作，后发送消息，那有可能扣款成功了但是消息没发出去，Smith收不到钱。除了上面介绍的通过异常捕获和回滚的方式外，还有没有其他的思路呢？
下面以阿里巴巴的RocketMQ中间件为例，分析下其设计和实现思路。
RocketMQ第一阶段发送Prepared消息时，会拿到消息的地址，第二阶段执行本地事物，第三阶段通过第一阶段拿到的地址去访问消息，并修改状态。细心的读者可能又发现问题了，如果确认消息发送失败了怎么办？RocketMQ会定期扫描消息集群中的事物消息，这时候发现了Prepared消息，它会向消息发送者确认，Bob的钱到底是减了还是没减呢？如果减了是回滚还是继续发送确认消息呢？RocketMQ会根据发送端设置的策略来决定是回滚还是继续发送确认消息。这样就保证了消息发送与本地事务同时成功或同时失败。如下图：
总结：据笔者的了解，各大知名的电商平台和互联网公司，几乎都是采用类似的设计思路来实现“最终一致性”的。这种方式适合的业务场景广泛，而且比较可靠。不过这种方式技术实现的难度比较大。目前主流的开源MQ（ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka）均未实现对事务消息的支持，所以需二次开发或者新造轮子。比较遗憾的是，RocketMQ事务消息部分的代码也并未开源，需要自己去实现。
其他补偿方式
做过支付宝交易接口的同学都知道，我们一般会在支付宝的回调页面和接口里，解密参数，然后调用系统中更新交易状态相关的服务，将订单更新为付款成功。同时，只有当我们回调页面中输出了success字样或者标识业务处理成功相应状态码时，支付宝才会停止回调请求。否则，支付宝会每间隔一段时间后，再向客户方发起回调请求，直到输出成功标识为止。
其实这就是一个很典型的补偿例子，跟一些MQ重试补偿机制很类似。
一般成熟的系统中，对于级别较高的服务和接口，整体的可用性通常都会很高。如果有些业务由于瞬时的网络故障或调用超时等问题，那么这种重试机制其实是非常有效的。
当然，考虑个比较极端的场景，假如系统自身有bug或者程序逻辑有问题，那么重试1W次那也是无济于事的。那岂不是就发生了“明明已经付款，却显示未付款不发货”类似的悲剧？
其实为了交易系统更可靠，我们一般会在类似交易这种高级别的服务代码中，加入详细日志记录的，一旦系统内部引发类似致命异常，会有邮件通知。同时，后台会有定时任务扫描和分析此类日志，检查出这种特殊的情况，会尝试通过程序来补偿并邮件通知相关人员。
在某些特殊的情况下，还会有“人工补偿”的，这也是最后一道屏障。