分布式事务在互联网技术领域算的上高阶的技术了，好比武功中的易筋经。掌握此技，左可出山门闯江湖，右可开山门收弟子。本文带大家浅入深出揭开分布式事务的神秘面纱。
01
事务是什么？
在生活中，事务是指我们将要做的，或正在做的，又或是已经做完了的一件事。比如我要吃小炒肉，我正在做鸡米花，我刚刚吃了顿霸王餐。讲的是一件事，这件事可大可小，事情的发生状态也不确定，可以是做完了，也可以没做完，非常宽泛的一个概念。
而在编程领域，说到事务基本就特指数据库事务。
02
数据库事务
说到我了，数据库事务。是指一次数据库事务操作指令，可能包含了对数据库的一条或多条变更操作，要求这些操作，要么都做成功了，要么一个也不要成功。
展开分析下，比如我们支付宝花了一笔钱，简化这个场景，产生一条支出记录，同时账户余额应该也要减少，就拿这种情况分析下。
分析
A. 如果产生了一条支出记录，但是余额没有扣减。那么相当于我买到了东西，钱没有减少，所以，支付宝不干了
B. 如果没有产生支出记录，但是余额扣减了。那么相当于我花了钱，确没有买到东西，这样，我不干了
所以，对于一个数据库事务内的一系列操作，要么都做成功了，要么一个也不要做成功。这就是我们讲的数据库事务产生的需求背景。
类似需求数不胜数，积分流水和积分账户要同时变更；商品份额和商品售卖记录也是，不然会产生超卖少买；转账时两个账户，一个增加的同时另一个要减少等等。所以，数据库支持事务是个历史选择的结果。
03
数据库事务 -- A I C D 特性
根据数据库事务要么都做，要么都不做的需求，会让数据库有AICD四大特性
A：原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。
I：隔离性（isolation）。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
比如我去花钱买包子的一个操作，不能去扣别人的钱，同时别人的钱只能再别人的花钱事务里面扣除。我们各自的事务操作是互相隔离的。
C：一致性（consistency）。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。
事务的执行结果是要满足预期的。比如支出记录10元，那么账户余额扣减也是10元。这里的一致，是满足数据在事务操作后符合预期变化的一致。
D：持久性（durability）。持久性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。
比如我支出10元，支出操作的过程中发现余额是扣减了的。过一会去查询，发现余额没有扣减。这说明这个数据变更没有持久化到存储中，之前只是在内存中进行了变更，这是不可以的。一但一个事务执行成功了，就要持久化。口头答应的，要写成文书嘛，对吧。
04
分布式事务产生的历史背景
传统数据库事务都是单机环境下发生的，数据库本身就支持了，所以我们在coding时只需很简单就可以实现事务功能。加一个注解，或者编程式事务，或者事务模板，总之都是很easy就可以实现事务功能。
随着互联网的兴起，传统单机架构模式已经支持不了海量高并发的业务需求。单机的性能瓶颈，单点问题，都满足不了互联网24小时不间断高可用服务。这时分布式架构应运而生。
分布式架构
A. 就应用层面，做了服务化拆分，把原来的单应用系统，按照领域来划分成多个独立子系统，系统间通过RPC调用、缓存服务等来实现通信。同时，每个应用部署多台，防止挂掉一台服务器会导致服务的不可用
B. 就数据库层面，按照不同领域垂直拆分成服务不同业务的数据库服务器，同时为了应对某一些单表海量数据，按照水平维度进行多库多表的拆分。单机环境下的数据库事务被打破。
C. 就中间件层面，引入消息服务器、RPC、文件服务器、缓存服务器、负载均衡服务器、服务治理工具等来实现分布式架构下的统一管理和维护。
画了一张简单的分布式架构图，便于大家理解分布式环境
在分布式架构下，原来单机数据库事务可以解决的问题，现在已经解决不了了。
比如，原来购买一件商品的流程，涉及创建交易订单，扣减份额，支付，添加物流信息，更改订单状态等操作，都是在一个数据库事务内完成，或成功或失败。现在创建订单在交易系统里，扣份额在商品系统里，支付在支付系统里等，都在独立的系统里，如何协调这些系统达到统一的状态，就是非常困难的问题。
再举一个常见的例子，跨行转账也是一个分布式事务，从A银行转账到B银行，A银行钱扣了，B银行有没有加成功，又或者A银行没有扣钱，B银行确显示转账成功。这些都是分布式环境下所带来的事务一致性问题。
这时，就需要分布式事务来解决分布式环境下一致性的问题了
05
分布式事务要解决哪些问题
CAP原则
讲到分布式事务，绕不开的一个原则--CAP原则。指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可兼得。
CAP原则
一致性（C）：在分布式系统中各个系统的数据，在任何时刻都达到预期的状态。比如订单是已完成状态，支付是支付中状态，就没有达到预期状态。订单是完成状态，那么支付也应该是完成的状态，这是才达到了一致性，一致性=客户预期。
可用性（A）：分布式系统任何时候都是可以查询的使用的，不能阻塞卡死
分区容错性（P）：分区问题就是网络环境是不稳定的，一个请求过去，可能就超时了，可能就出错了，或者网络重发，各种情况都会发生。如果等待网络恢复，那么这个时候系统就是不可用的。所以分区问题发生时，系统要是可用的，所以要支持分区容错。
CAP原则的核心问题是，CAP三者不能同时满足，而这三个又都是我们要满足的，这里就有个矛盾点了。
所以，分布式事务要解决的核心问题就是CAP问题。所有的分布式事务解决方案都是围绕CAP原则，从不同场景下，折中CAP，来解决分布式事务的问题。
完全满足CAP不现实的，系统不可能在任何网络环境下，都保持时刻可用，还能第一时间达到数据的一致性。
随便举例子，一个请求过去了，网络断掉了，怎么知道对方是什么状态，对方可能没有接到请求，可能请求处理失败了，可以一直处于处理中，可能请求处理成功了，也可能处理完再返回结果时网络断掉了，各种情况都有可能。调用方也就不能第一时间达到一致性。所以，C 这个条件，时刻满足一致性是不可能的。
既然完全满足CAP是不现实的，根据实践经验，可以总结适合我们去处理分布式事务的原则。
协调者 + 最终一致性 + 中间状态服务 + 软可用 + 幂等
可行分布式原则
协调者：在分布式环境中负责协调各个子系统达到最终一致性的系统
最终一致性：各个子系统在协调者的协调下，经过一段时间，最终满足用户预期的状态
中间服务状态：分布式各个子系统，在没有到达最终状态前，对于不确定的结果，以中间终态--处理中，来进行过度
软可用：支持任何时刻的可查询，如果不是终态，返回服务中间状态
幂等性：所有系统支持幂等性调用，参考：高并发核心技术-幂等的实现方案
06
DDTX-分布式事务解决方案
分布式事务解决方案有很多，每种解决方案都适应一种或几种应用场景，没有完美的一种解决方案可以解决所有的分布式事务问题。
TUS：只有一种最终状态，幂等重试达到最终一致性（补偿事务），TUS = try until success（自主开发的DDTX里面的事务类型）
2PC：两阶段提交，单一协调者模式
3PC：三阶段提交，解决单一协调者问题，产生的模式
TCC：有两种最终状态，幂等重试达到最终一致性（补偿事务）
MQ消息：异步消息事务（补偿事务）
本地消息表：记录每步执行结果，重试（补偿事务）