引入了分布式事务的问题
1、什么是分布式事务
分布式事务就是指事务的参与者、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。以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
2、分布式事务的产生的原因
2.1、数据库分库分表
当数据库单表一年产生的数据超过1000W，那么就要考虑分库分表，具体分库分表的原理在此不做解释，以后有空详细说，简单的说就是原来的一个数据库变成了多个数据库。这时候，如果一个操作既访问01库，又访问02库，而且要保证数据的一致性，那么就要用到分布式事务。
2.2、应用SOA化
所谓的SOA化，就是业务的服务化。比如原来单机支撑了整个电商网站，现在对整个网站进行拆解，分离出了订单中心、用户中心、库存中心。对于订单中心，有专门的数据库存储订单信息，用户中心也有专门的数据库存储用户信息，库存中心也会有专门的数据库存储库存信息。这时候如果要同时对订单和库存进行操作，那么就会涉及到订单数据库和库存数据库，为了保证数据一致性，就需要用到分布式事务。
以上两种情况表象不同，但是本质相同，都是因为要操作的数据库变多了！
3、事务的ACID特性
3.1、原子性（A）
所谓的原子性就是说，在整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不做，没有中间状态。对于事务在执行中发生错误，所有的操作都会被回滚，整个事务就像从没被执行过一样。
3.2、一致性（C）
事务的执行必须保证系统的一致性，就拿转账为例，A有500元，B有300元，如果在一个事务里A成功转给B50元，那么不管并发多少，不管发生什么，只要事务执行成功了，那么最后A账户一定是450元，B账户一定是350元。
3.3、隔离性（I）
所谓的隔离性就是说，事务与事务之间不会互相影响，一个事务的中间状态不会被其他事务感知。
3.4、持久性（D）
所谓的持久性，就是说一单事务完成了，那么事务对数据所做的变更就完全保存在了数据库中，即使发生停电，系统宕机也是如此。
4、分布式事务的应用场景
4.1、支付
最经典的场景就是支付了，一笔支付，是对买家账户进行扣款，同时对卖家账户进行加钱，这些操作必须在一个事务里执行，要么全部成功，要么全部失败。而对于买家账户属于买家中心，对应的是买家数据库，而卖家账户属于卖家中心，对应的是卖家数据库，对不同数据库的操作必然需要引入分布式事务。
4.2、在线下单
买家在电商平台下单，往往会涉及到两个动作，一个是扣库存，第二个是更新订单状态，库存和订单一般属于不同的数据库，需要使用分布式事务保证数据一致性。
5、常见的分布式事务解决方案
5.1、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。
5.2、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。
5.3、TCC编程模式
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。
6、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
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昨晚某技术群里大家热火的在讨论分布式事务的问题，想起了自己前几年由于技术太渣也犯过很多相关错误，现结合自己之前一次BUG案例由感而写此文，希望对看到文章的同学们多少有些帮助（如果发现错误之处，欢迎交流）。
一个注册业务，用户注册成功后，后台调用另外一个服务同步完成开通资金账户，后来加了一个需求同时还要把注册用户数据同步到另一个业务系统中。
真实情况逻辑更复杂，现在简化方便描述后相关伪代码如下：
@Transactional
public void register(){
//保存用户
saveUser();
//初始化账户
initAccount();
//推送用户信息
pushUser();
}
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后面两个方法可以理解成是其他业务系统的远程服务；
代码上线后一段时间内倒也平稳没出什么问题（用户数少），然而是bug早晚会复现的，最终在一个周末问题触发了，接到领导通知，网站不能注册，赶紧连上服务器看日志，发现日志中大量超时及mysql死锁异常，然后瞬间明白了问题原因，毕竟锅是自己引起的。
pushUser()里面是一个请求其他业务系统的HTTP接口，此处当时没加connectTimeout超时限制，那天此业务系统接口异常，请求了60多秒还没响应，这个整体方法上还有一个大事务，接着就造成了大量死锁，再之后网站就不能注册。
上面的这个示例可以说是分布式事务中常见的一类问题；一个业务的完成，要依赖于其他项目的多个远程服务；但上面的那种写法明显问题很大,极易引发各种BUG，至少存在以下问题：
事务范围过大
注册业务严重耦合其他业务系统接口
数据不一致性问题
现在回想起来，当时果然是不知者无畏，啥代码都敢写。
现在根据目前的认知水平针对上面问题，重新提供一个优化思路，使用MQ来解耦下面两个远程服务。
用户信息保存成功后，插一条记录到user_task_record表（user_id,account_flag,push_flag,create_time,update_time等字段，两个状态字段初始值默认为0）；这两个操作在同一个事务内；
扔一条消息到MQ中；
消费者接受到广播消息后分别再处理initAccount、pushUser逻辑；相应消费者接收到消息处理成功后，修改user_task_record表对应状态字段为1；
失败重试机制，因为接口可能会有调用失败的情况，新增一个5分钟一次的定时任务，扫user_task_record表状态为0的记录，扔消息到MQ中；
如果业务重要还可以加入监控预警，设定一个阀值，如果发现user_task_record表中create_time大于阀值并且状态一直是0的记录，可以给相关人员短信，邮件预警。
注意：由于有失败重试机制，所以业务系统的相关接口必须是幂等的（幂等很重要），即我可以调用多次，不会产生重复数据。在本例中我们的消费者接受到消息后，可以先从user_task表中查取下对应状态是否为1，如果是1，说明业务逻辑已经执行成功，只用确认下消息扔给下一个消费者处理；不等于1的就执行相应业务逻辑。
相关伪代码如下：
public void register(){
//保存用户
@Transactional
saveUser();
//生成一条消息
producer.send(message);
}
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简易流程图如下：
这里写图片描述
安利下mq,mq在实际开发中能帮我们很多忙：
在传统的事务处理中，多个系统之间的交互耦合到一个事务中，响应时间长，影响系统可用性。引入分布式事务消息，业务系统和消息队列之间，组成一个事务处理，能保证分布式系统之间数据的最终一致；下游业务系统（订单交易、购物车、积分、其他）相互隔离，并行处理。
常见使用场景：
列表内容
列表内容
异步解耦
削峰填谷
异步通知
分布式事务处理
……
最后总结：
我们把2个同步远程调用方法改成异步了
事务范围变小了
引入MQ，把业务解耦了，保证了分布式系统事务的最终一致性
项目更高可用了，不会因为其他业务系统引起项目宕机不可用
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问题的起源
在电商等业务中，系统一般由多个独立的服务组成，如何解决分布式调用时候数据的一致性？
具体业务场景如下，比如一个业务操作，如果同时调用服务 A、B、C，需要满足要么同时成功；要么同时失败。A、B、C 可能是多个不同部门开发、部署在不同服务器上的远程服务。
在分布式系统来说，如果不想牺牲一致性，CAP 理论告诉我们只能放弃可用性，这显然不能接受。为了便于讨论问题，先简单介绍下数据一致性的基础理论。
强一致
当更新操作完成之后，任何多个后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。这种是对用户最友好的，就是用户上一次写什么，下一次就保证能读到什么。根据 CAP 理论，这种实现需要牺牲可用性。
弱一致性
系统并不保证续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。系统在数据写入成功之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后可以读到。
最终一致性
弱一致性的特定形式。系统保证在没有后续更新的前提下，系统最终返回上一次更新操作的值。在没有故障发生的前提下，不一致窗口的时间主要受通信延迟，系统负载和复制副本的个数影响。DNS 是一个典型的最终一致性系统。
在工程实践上，为了保障系统的可用性，互联网系统大多将强一致性需求转换成最终一致性的需求，并通过系统执行幂等性的保证，保证数据的最终一致性。但在电商等场景中，对于数据一致性的解决方法和常见的互联网系统（如 MySQL 主从同步）又有一定区别，群友的讨论分成以下 6 种解决方案。
1. 规避分布式事务——业务整合
业务整合方案主要采用将接口整合到本地执行的方法。拿问题场景来说，则可以将服务 A、B、C 整合为一个服务 D 给业务，这个服务 D 再通过转换为本地事务的方式，比如服务 D 包含本地服务和服务 E，而服务 E 是本地服务 A ~ C 的整合。
优点：解决（规避）了分布式事务。
缺点：显而易见，把本来规划拆分好的业务，又耦合到了一起，业务职责不清晰，不利于维护。
由于这个方法存在明显缺点，通常不建议使用。
2. 经典方案 - eBay 模式
此方案的核心是将需要分布式处理的任务通过消息日志的方式来异步执行。消息日志可以存储到本地文本、数据库或消息队列，再通过业务规则自动或人工发起重试。人工重试更多的是应用于支付场景，通过对账系统对事后问题的处理。
消息日志方案的核心是保证服务接口的幂等性。
考虑到网络通讯失败、数据丢包等原因，如果接口不能保证幂等性，数据的唯一性将很难保证。
eBay 方式的主要思路如下。
Base：一种 Acid 的替代方案
此方案是 eBay 的架构师 Dan Pritchett 在 2008 年发表给 ACM 的文章，是一篇解释 BASE 原则，或者说最终一致性的经典文章。文中讨论了 BASE 与 ACID 原则在保证数据一致性的基本差异。
如果 ACID 为分区的数据库提供一致性的选择，那么如何实现可用性呢？答案是
BASE (basically available, soft state, eventually consistent)
BASE 的可用性是通过支持局部故障而不是系统全局故障来实现的。下面是一个简单的例子：如果将用户分区在 5 个数据库服务器上，BASE 设计鼓励类似的处理方式，一个用户数据库的故障只影响这台特定主机那 20% 的用户。这里不涉及任何魔法，不过它确实可以带来更高的可感知的系统可用性。
文章中描述了一个最常见的场景，如果产生了一笔交易，需要在交易表增加记录，同时还要修改用户表的金额。这两个表属于不同的远程服务，所以就涉及到分布式事务一致性的问题。
文中提出了一个经典的解决方法，将主要修改操作以及更新用户表的消息放在一个本地事务来完成。同时为了避免重复消费用户表消息带来的问题，达到多次重试的幂等性，增加一个更新记录表 updates_applied 来记录已经处理过的消息。
系统的执行伪代码如下
（点击可全屏缩放图片）
基于以上方法，在第一阶段，通过本地的数据库的事务保障，增加了 transaction 表及消息队列 。
在第二阶段，分别读出消息队列（但不删除），通过判断更新记录表 updates_applied 来检测相关记录是否被执行，未被执行的记录会修改 user 表，然后增加一条操作记录到 updates_applied，事务执行成功之后再删除队列。
通过以上方法，达到了分布式系统的最终一致性。进一步了解 eBay 的方案可以参考文末链接。
3. 去哪儿网分布式事务方案
随着业务规模不断地扩大，电商网站一般都要面临拆分之路。就是将原来一个单体应用拆分成多个不同职责的子系统。比如以前可能将面向用户、客户和运营的功能都放在一个系统里，现在拆分为订单中心、代理商管理、运营系统、报价中心、库存管理等多个子系统。
拆分首先要面临的是什么呢？
最开始的单体应用所有功能都在一起，存储也在一起。比如运营要取消某个订单，那直接去更新订单表状态，然后更新库存表就 ok 了。因为是单体应用，库在一起，这些都可以在一个事务里，由关系数据库来保证一致性。
但拆分之后就不同了，不同的子系统都有自己的存储。比如订单中心就只管理自己的订单库，而库存管理也有自己的库。那么运营系统取消订单的时候就是通过接口调用等方式来调用订单中心和库存管理的服务了，而不是直接去操作库。这就涉及一个『分布式事务』的问题。
分布式事务有两种解决方式
1. 优先使用异步消息。
上文已经说过，使用异步消息 Consumer 端需要实现幂等。
幂等有两种方式，一种方式是业务逻辑保证幂等。比如接到支付成功的消息订单状态变成支付完成，如果当前状态是支付完成，则再收到一个支付成功的消息则说明消息重复了，直接作为消息成功处理。
另外一种方式如果业务逻辑无法保证幂等，则要增加一个去重表或者类似的实现。对于 producer 端在业务数据库的同实例上放一个消息库，发消息和业务操作在同一个本地事务里。发消息的时候消息并不立即发出，而是向消息库插入一条消息记录，然后在事务提交的时候再异步将消息发出，发送消息如果成功则将消息库里的消息删除，如果遇到消息队列服务异常或网络问题，消息没有成功发出那么消息就留在这里了，会有另外一个服务不断地将这些消息扫出重新发送。
2. 有的业务不适合异步消息的方式，事务的各个参与方都需要同步的得到结果。这种情况的实现方式其实和上面类似，每个参与方的本地业务库的同实例上面放一个事务记录库。
比如 A 同步调用 B，C。A 本地事务成功的时候更新本地事务记录状态，B 和 C 同样。如果有一次 A 调用 B 失败了，这个失败可能是 B 真的失败了，也可能是调用超时，实际 B 成功。则由一个中心服务对比三方的事务记录表，做一个最终决定。假设现在三方的事务记录是 A 成功，B 失败，C 成功。那么最终决定有两种方式，根据具体场景：
重试 B，直到 B 成功，事务记录表里记录了各项调用参数等信息；
执行 A 和 B 的补偿操作(一种可行的补偿方式是回滚)。
对 b 场景做一个特殊说明：比如 B 是扣库存服务，在第一次调用的时候因为某种原因失败了，但是重试的时候库存已经变为 0，无法重试成功，这个时候只有回滚 A 和 C 了。
那么可能有人觉得在业务库的同实例里放消息库或事务记录库，会对业务侵入，业务还要关心这个库，是否一个合理的设计？
实际上可以依靠运维的手段来简化开发的侵入，我们的方法是让 DBA 在公司所有 MySQL 实例上预初始化这个库，通过框架层（消息的客户端或事务 RPC 框架）透明的在背后操作这个库，业务开发人员只需要关心自己的业务逻辑，不需要直接访问这个库。
总结起来，其实两种方式的根本原理是类似的，也就是将分布式事务转换为多个本地事务，然后依靠重试等方式达到最终一致性。
4. 蘑菇街交易创建过程中的分布式一致性方案
交易创建的一般性流程
我们把交易创建流程抽象出一系列可扩展的功能点，每个功能点都可以有多个实现（具体的实现之间有组合/互斥关系）。把各个功能点按照一定流程串起来，就完成了交易创建的过程。
面临的问题
每个功能点的实现都可能会依赖外部服务。那么如何保证各个服务之间的数据是一致的呢？比如锁定优惠券服务调用超时了，不能确定到底有没有锁券成功，该如何处理？再比如锁券成功了，但是扣减库存失败了，该如何处理？
方案选型
服务依赖过多，会带来管理复杂性增加和稳定性风险增大的问题。试想如果我们强依赖 10 个服务，9 个都执行成功了，最后一个执行失败了，那么是不是前面 9 个都要回滚掉？这个成本还是非常高的。
所以在拆分大的流程为多个小的本地事务的前提下，对于非实时、非强一致性的关联业务写入，在本地事务执行成功后，我们选择发消息通知、关联事务异步化执行的方案。
消息通知往往不能保证 100% 成功；且消息通知后，接收方业务是否能执行成功还是未知数。前者问题可以通过重试解决；后者可以选用事务消息来保证。
但是事务消息框架本身会给业务代码带来侵入性和复杂性，所以我们选择基于 DB 事件变化通知到 MQ 的方式做系统间解耦，通过订阅方消费 MQ 消息时的 ACK 机制，保证消息一定消费成功，达到最终一致性。由于消息可能会被重发，消息订阅方业务逻辑处理要做好幂等保证。
所以目前只剩下需要实时同步做、有强一致性要求的业务场景了。在交易创建过程中，锁券和扣减库存是这样的两个典型场景。
要保证多个系统间数据一致，乍一看，必须要引入分布式事务框架才能解决。但引入非常重的类似二阶段提交分布式事务框架会带来复杂性的急剧上升；在电商领域，绝对的强一致是过于理想化的，我们可以选择准实时的最终一致性。
我们在交易创建流程中，首先创建一个不可见订单，然后在同步调用锁券和扣减库存时，针对调用异常（失败或者超时），发出废单消息到MQ。如果消息发送失败，本地会做时间阶梯式的异步重试；优惠券系统和库存系统收到消息后，会进行判断是否需要做业务回滚，这样就准实时地保证了多个本地事务的最终一致性。
5. 支付宝及蚂蚁金融云的分布式服务 DTS 方案
业界常用的还有支付宝的一种 xts 方案，由支付宝在 2PC 的基础上改进而来。主要思路如下，大部分信息引用自官方网站。
分布式事务服务简介
分布式事务服务 (Distributed Transaction Service, DTS) 是一个分布式事务框架，用来保障在大规模分布式环境下事务的最终一致性。DTS 从架构上分为 xts-client 和 xts-server 两部分，前者是一个嵌入客户端应用的 JAR 包，主要负责事务数据的写入和处理；后者是一个独立的系统，主要负责异常事务的恢复。
核心特性
传统关系型数据库的事务模型必须遵守 ACID 原则。在单数据库模式下，ACID 模型能有效保障数据的完整性，但是在大规模分布式环境下，一个业务往往会跨越多个数据库，如何保证这多个数据库之间的数据一致性，需要其他行之有效的策略。在 JavaEE 规范中使用 2PC (2 Phase Commit, 两阶段提交) 来处理跨 DB 环境下的事务问题，但是 2PC 是反可伸缩模式，也就是说，在事务处理过程中，参与者需要一直持有资源直到整个分布式事务结束。这样，当业务规模达到千万级以上时，2PC 的局限性就越来越明显，系统可伸缩性会变得很差。基于此，我们采用 BASE 的思想实现了一套类似 2PC 的分布式事务方案，这就是 DTS。DTS在充分保障分布式环境下高可用性、高可靠性的同时兼顾数据一致性的要求，其最大的特点是保证数据最终一致 (Eventually consistent)。
简单的说，DTS 框架有如下特性：
最终一致：事务处理过程中，会有短暂不一致的情况，但通过恢复系统，可以让事务的数据达到最终一致的目标。
协议简单：DTS 定义了类似 2PC 的标准两阶段接口，业务系统只需要实现对应的接口就可以使用 DTS 的事务功能。
与 RPC 服务协议无关：在 SOA 架构下，一个或多个 DB 操作往往被包装成一个一个的 Service，Service 与 Service 之间通过 RPC 协议通信。DTS 框架构建在 SOA 架构上，与底层协议无关。
与底层事务实现无关： DTS 是一个抽象的基于 Service 层的概念，与底层事务实现无关，也就是说在 DTS 的范围内，无论是关系型数据库 MySQL，Oracle，还是 KV 存储 MemCache，或者列存数据库 HBase，只要将对其的操作包装成 DTS 的参与者，就可以接入到 DTS 事务范围内。
以下是分布式事务框架的流程图
实现
一个完整的业务活动由一个主业务服务与若干从业务服务组成。
主业务服务负责发起并完成整个业务活动。
从业务服务提供 TCC 型业务操作。
业务活动管理器控制业务活动的一致性，它登记业务活动中的操作，并在活动提交时确认所有的两阶段事务的 confirm 操作，在业务活动取消时调用所有两阶段事务的 cancel 操作。”
与 2PC 协议比较
没有单独的 Prepare 阶段，降低协议成本
系统故障容忍度高，恢复简单
6. 农信网数据一致性方案
1. 电商业务
公司的支付部门，通过接入其它第三方支付系统来提供支付服务给业务部门，支付服务是一个基于 Dubbo 的 RPC 服务。
对于业务部门来说，电商部门的订单支付，需要调用
支付平台的支付接口来处理订单；
同时需要调用积分中心的接口，按照业务规则，给用户增加积分。
从业务规则上需要同时保证业务数据的实时性和一致性，也就是支付成功必须加积分。
我们采用的方式是同步调用，首先处理本地事务业务。考虑到积分业务比较单一且业务影响低于支付，由积分平台提供增加与回撤接口。
具体的流程是先调用积分平台增加用户积分，再调用支付平台进行支付处理，如果处理失败，catch 方法调用积分平台的回撤方法，将本次处理的积分订单回撤。
(点击图片可以全屏缩放)
2. 用户信息变更
公司的用户信息，统一由用户中心维护，而用户信息的变更需要同步给各业务子系统，业务子系统再根据变更内容，处理各自业务。用户中心作为 MQ 的 producer，添加通知给 MQ。APP Server 订阅该消息，同步本地数据信息，再处理相关业务比如 APP 退出下线等。
我们采用异步消息通知机制，目前主要使用 ActiveMQ，基于 Virtual Topic 的订阅方式，保证单个业务集群订阅的单次消费。
总结
分布式服务对衍生的配套系统要求比较多，特别是我们基于消息、日志的最终一致性方案，需要考虑消息的积压、消费情况、监控、报警等。
参考资料
Base: An Acid Alternative (eBay 方案)
In partitioned databases, trading some consistency for availability can lead to dramatic improvements in scalability.
英文版 ： http://queue.acm.org/detail.cfm?id=1394128
中文版： http://article.yeeyan.org/view/167444/125572
分布式事务服务 (DTS) https://www.cloud.alipay.com/docs/middleware/xts/index.html
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事务
在数据库系统中，一个事务是指：由一系列数据库操作组成的一个完整的逻辑过程。例如银行转帐，从原账户扣除金额，以及向目标账户添加金额，这两个数据库操作的总和，构成一个完整的逻辑过程，不可拆分。这个过程被称为一个事务，具有ACID特性。
ACID：是指在数据库管理系统（DBMS）中，事务(transaction)所具有的四个特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation，又称独立性）、持久性（Durability）。
l 原子性：一个事务(transaction)中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
l 一致性：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性限制没有被破坏。
l 隔离性：当两个或者多个事务并发访问（此处访问指查询和修改的操作）数据库的同一数据时所表现出的相互关系。事务隔离分为不同级别，包括读未提交(Read uncommitted)、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（Serializable）。
l 持久性：在事务完成以后，该事务对数据库所作的更改便持久地保存在数据库之中，并且是完全的。
分布式理论
当我们的单个数据库的性能产生瓶颈的时候，我们可能会对数据库进行分区，这里所说的分区指的是物理分区，分区之后可能不同的库就处于不同的服务器上了，这个时候单个数据库的ACID已经不能适应这种情况了，而在这种ACID的集群环境下，再想保证集群的ACID几乎是很难达到，或者即使能达到那么效率和性能会大幅下降，最为关键的是再很难扩展新的分区了，这个时候如果再追求集群的ACID会导致我们的系统变得很差，这时我们就需要引入一个新的理论原则来适应这种集群的情况，就是 CAP 原则或者叫CAP定理，那么CAP定理指的是什么呢？
CAP：
CAP原理指的是，一致性(Consistency)可用性(Availability)分区容忍性(Partitiontolerance)这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。这是Brewer教授于2000年提出的，后人也论证了CAP理论的正确性。
l 一致性（Consistency） ：对于分布式的存储系统，一个数据往往会存在多份。简单的说，一致性会让客户对数据的修改操作（增/删/改），要么在所有的数据副本（replica）全部成功，要么全部失败。即，修改操作对于一份数据的所有副本（整个系统）而言，是原子（atomic）的操作。如果一个存储系统可以保证一致性，那么则客户读写的数据完全可以保证是最新的。不会发生两个不同的客户端在不同的存储节点中读取到不同副本的情况。
l 可用性（Availability） ：可用性很简单，顾名思义，就是指在客户端想要访问数据的时候，可以得到响应。但是注意，系统可用（Available）并不代表存储系统所有节点提供的数据是一致的。这种情况，我们仍然说系统是可用的。往往我们会对不同的应用设定一个最长响应时间，超过这个响应时间的服务我们仍然称之为不可用的。
l 分区容忍性（Partition Tolerance） ：如果你的存储系统只运行在一个节点上，要么系统整个崩溃，要么全部运行良好。比如，两个存储节点之间联通的网络断开（无论长时间或者短暂的），就形成了分区。一般来讲，为了提高服务质量，同一份数据放置在不同城市非常正常的。因此节点之间形成分区也很正常。
CAP定理总结
CAP定理是由加州大学伯克利分校Eric Brewer教授提出来的，他指出WEB服务无法同时满足一下3个属性：
· 一致性(Consistency) ：客户端知道一系列的操作都会同时发生(生效)
· 可用性(Availability) ：每个操作都必须以可预期的响应结束
· 分区容错性(Partitiontolerance) ：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。
这个定理在迄今为止的分布式系统中都是适用的！ 为什么这么说呢？
这个时候有同学可能会把数据库的2PC（两阶段提交）搬出来说话了。OK，我们就来看一下数据库的两阶段提交。
对数据库分布式事务有了解的同学一定知道数据库支持的2PC，又叫做 XA Transactions。
MySQL从5.5版本开始支持，SQL Server 2005 开始支持，Oracle 7 开始支持。
其中，XA 是一个两阶段提交协议，该协议分为以下两个阶段：
· 第一阶段：事务协调器要求每个涉及到事务的数据库预提交(precommit)此操作，并反映是否可以提交.
· 第二阶段：事务协调器要求每个数据库提交数据。
其中，如果有任何一个数据库否决此次提交，那么所有数据库都会被要求回滚它们在此事务中的那部分信息。这样做的缺陷是什么呢?
咋看之下我们可以在数据库分区之间获得一致性。如果CAP 定理是对的，那么它一定会影响到可用性。（该方案牺牲了一定的可用性换取一致性）
如果说系统的可用性代表的是执行某项操作相关所有组件的可用性的和。那么在两阶段提交的过程中，可用性就代表了涉及到的每一个数据库中可用性的和。
我们假设两阶段提交的过程中每一个数据库都具有99.9%的可用性，那么如果两阶段提交涉及到两个数据库，这个结果就是99.8%。根据系统可用性计算公式，假设每个月43200分钟，99.9%的可用性就是43157分钟, 99.8%的可用性就是43114分钟，相当于每个月的宕机时间增加了43分钟。
以上，可以验证出来，CAP定理从理论上来讲是正确的，CAP我们先看到这里，等会再接着说。
BASE：
在分布式系统中，我们往往追求的是可用性，它的重要性比一致性要高，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全称是BasicallyAvailable（基本可用）, Soft-state（软状态/柔性事务）, Eventually Consistent（最终一致性）。BASE模型在理论逻辑上是相反于ACID（原子性Atomicity、一致性Consistency、隔离性Isolation、持久性Durability）模型的概念，它牺牲高一致性，获得可用性和分区容忍性。
| 基本可用（Basically Available）。基本可用是指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，即保证核心可用。电商大促时，为了应对访问量激增，部分用户可能会被引导到降级页面，服务层也可能只提供降级服务。这就是损失部分可用性的体现。
| 软状态（Soft-state）。软状态是指允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本，允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。mysql replication的异步复制也是一种体现。
l 最终一致性 （Eventually Consistent）。最终一致性是指：经过一段时间以后，更新的数据会到达系统中的所有相关节点。这段时间就被称之为最终一致性的时间窗口
BASE理论总结
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（Eventualconsistency）。
有了以上理论之后，我们来看一下分布式事务的问题。
分布式事务
在分布式系统中，要实现分布式事务，无外乎那几种解决方案。
一、两阶段提交（2PC）
和上一节中提到的数据库XA事务一样，两阶段提交就是使用XA协议的原理，我们可以从下面这个图的流程来很容易的看出中间的一些比如commit和abort的细节。
两阶段提交这种解决方案属于牺牲了一部分可用性来换取的一致性。在实现方面，在 .NET 中，可以借助 TransactionScop 提供的 API 来编程实现分布式系统中的两阶段提交，比如WCF中就有实现这部分功能。不过在多服务器之间，需要依赖于DTC来完成事务一致性，Windows下微软搞的有MSDTC服务，Linux下就比较悲剧了。
另外说一句，TransactionScop 默认不能用于异步方法之间事务一致，因为事务上下文是存储于当前线程中的，所以如果是在异步方法，需要显式的传递事务上下文。
优点： 尽量保证了数据的强一致，适合对数据强一致要求很高的关键领域。（其实也不能100%保证强一致）
缺点： 实现复杂，牺牲了可用性，对性能影响较大，不适合高并发高性能场景，如果分布式系统跨接口调用，目前 .NET 界还没有实现方案。
二、补偿事务（TCC）
TCC 其实就是采用的补偿机制，其核心思想是：
针对每个操作，都要注册一个与其对应的确认和补偿（撤销）操作。
它分为三个阶段：
· Try 阶段主要是对业务系统做检测及资源预留
· Confirm 阶段主要是对业务系统做确认提交，Try阶段执行成功并开始执行 Confirm阶段时，默认 Confirm阶段是不会出错的。即：只要Try成功，Confirm一定成功。
· Cancel 阶段主要是在业务执行错误，需要回滚的状态下执行的业务取消，预留资源释放。
举个例子，假入 Bob 要向 Smith 转账，思路大概是：
我们有一个本地方法，里面依次调用
1、首先在 Try 阶段，要先调用远程接口把 Smith 和 Bob 的钱给冻结起来。
2、在 Confirm 阶段，执行远程调用的转账的操作，转账成功进行解冻。
3、如果第2步执行成功，那么转账成功，如果第二步执行失败，则调用远程冻结接口对应的解冻方法 (Cancel)。
优点： 跟2PC比起来，实现以及流程相对简单了一些，但数据的一致性比2PC也要差一些
缺点： 缺点还是比较明显的，在2,3步中都有可能失败。TCC属于应用层的一种补偿方式，所以需要程序员在实现的时候多写很多补偿的代码，在一些场景中，一些业务流程可能用TCC不太好定义及处理。（在我的理解是，有点try，catch的思想。）
三、本地消息表（异步确保）
本地消息表这种实现方式应该是业界使用最多的，其核心思想是将分布式事务拆分成本地事务进行处理，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，这种思路是来源于ebay。我们可以从下面的流程图中看出其中的一些细节：
基本思路就是：
消息生产方，需要额外建一个消息表，并记录消息发送状态。消息表和业务数据要在一个事务里提交，也就是说他们要在一个数据库里面。然后消息会经过MQ发送到消息的消费方。如果消息发送失败，会进行重试发送。
消息消费方，需要处理这个消息，并完成自己的业务逻辑。此时如果本地事务处理成功，表明已经处理成功了，如果处理失败，那么就会重试执行。如果是业务上面的失败，可以给生产方发送一个业务补偿消息，通知生产方进行回滚等操作。
生产方和消费方定时扫描本地消息表，把还没处理完成的消息或者失败的消息再发送一遍。如果有靠谱的自动对账补账逻辑，这种方案还是非常实用的。
这种方案遵循BASE理论，采用的是最终一致性，笔者认为是这几种方案里面比较适合实际业务场景的，即不会出现像2PC那样复杂的实现(当调用链很长的时候，2PC的可用性是非常低的)，也不会像TCC那样可能出现确认或者回滚不了的情况。
优点： 一种非常经典的实现，避免了分布式事务，实现了最终一致性。在 .NET中有现成的解决方案。
缺点： 消息表会耦合到业务系统中，如果没有封装好的解决方案，会有很多杂活需要处理。
四、MQ 事务消息
有一些第三方的MQ是支持事务消息的，比如RocketMQ，他们支持事务消息的方式也是类似于采用的二阶段提交，但是市面上一些主流的MQ都是不支持事务消息的，比如 RabbitMQ 和 Kafka 都不支持。
以阿里的 RocketMQ 中间件为例，其思路大致为：
第一阶段Prepared消息，会拿到消息的地址。
第二阶段执行本地事务，
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。
也就是说在业务方法内要想消息队列提交两次请求，一次发送消息和一次确认消息。
如果确认消息发送失败了，RocketMQ会定期扫描消息集群中的事务消息，这时候发现了Prepared消息，它会向消息发送者确认，所以生产方需要实现一个check接口，
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。
总结
通过本文我们了解到两个分布式系统的理论，他们分别是CAP和BASE 理论，同时我们也总结并对比了几种分布式分解方案的优缺点，分布式事务本身是一个技术难题，是没有一种完美的方案应对所有场景的，具体还是要根据业务场景去抉择吧。然后我们介绍了一种基于本地消息的的分布式事务解决方案CAP。
介绍个场景：
4、分布式事务的应用场景
4.1、支付
最经典的场景就是支付了，一笔支付，是对买家账户进行扣款，同时对卖家账户进行加钱，这些操作必须在一个事务里执行，要么全部成功，要么全部失败。而对于买家账户属于买家中心，对应的是买家数据库，而卖家账户属于卖家中心，对应的是卖家数据库，对不同数据库的操作必然需要引入分布式事务。
4.2、在线下单
买家在电商平台下单，往往会涉及到两个动作，一个是扣库存，第二个是更新订单状态，库存和订单一般属于不同的数据库，需要使用分布式事务保证数据一致性。
5、常见的分布式事务解决方案
5.1、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。
5.2、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(不是某一时刻就立刻一致的)，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。
举个例子，比如A订单系统，B为库存系统，正常是下单，减库存。那么如果按照二阶段是，如果库存系统因为并发而发生回滚，那么A系统也一并回滚，这样的可用性就很低。
如果加入这个消息中间件，则认为A系统事务成功了，B系统也会事务成功，B不成功则再发送直到它成功即可。分布式事务是A下单，B减库存，把分布式事务分为，A下单的本地事务+发送消息，然后B再减库存的本地事务。
5.3、TCC编程模式
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。
6、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！
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