简介
两阶段提交又称2PC（two-phase commit protocol），2pc是一个非常经典的强一致、中心化的原子提交协议。这里所说的中心化是指协议中有两类节点：一个是中心化协调者节点（coordinator）和N个参与者节点（partcipant）。
下面我们就以一个尽量贴近实际业务场景的操作来举例：“假设在一个分布式架构的系统中事务的发起者通过分布式事务协调者（如RocketMQ，在早期RocketMQ版本不提供事务消息特性时，有些公司会自己研发一个基于MQ的可靠消息服务来实现一定的分布式事务的特性）分别向应用服务A、应用服务B发起处理请求，二者在处理的过程中会分别操作自身服务的数据库，现在要求应用服务A、应用服务B的数据处理操作要在一个事务里”?
在上面这个例子中如果采用两阶段提交来实现分布式事务，那么其运行原理应该是个什么样的呢：
第一阶段：请求/表决阶段
既然称为两阶段提交，说明在这个过程中是大致存在两个阶段的处理流程。第一个阶段如图所示，这个阶段被称之为请求/表决阶段。是个什么意思呢？
就是在分布式事务的发起方在向分布式事务协调者（Coordinator）发送请求时，Coordinator首先会分别向参与者（Partcipant）节点A、参与这节点（Partcipant）节点B分别发送事务预处理请求，称之为Prepare，有些资料也叫"Vote Request"。
说的直白点就是问一下这些参与节点"这件事你们能不能处理成功了"，此时这些参与者节点一般来说就会打开本地数据库事务，然后开始执行数据库本地事务，但在执行完成后并不会立马提交数据库本地事务，而是先向Coordinator报告说：“我这边可以处理了/我这边不能处理”。
如果所有的参与这节点都向协调者作了“Vote Commit”的反馈的话，那么此时流程就会进入第二个阶段了。
第二阶段：提交/执行阶段（正常流程）
如果所有参与者节点都向协调者报告说“我这边可以处理”，那么此时协调者就会向所有参与者节点发送“全局提交确认通知（global_commit）”，即你们都可以进行本地事务提交了，此时参与者节点就会完成自身本地数据库事务的提交，并最终将提交结果回复“ack”消息给Coordinator，然后Coordinator就会向调用方返回分布式事务处理完成的结果。
第二阶段：提交/执行阶段（异常流程）
相反，在第二阶段除了所有的参与者节点都反馈“我这边可以处理了”的情况外，也会有节点反馈说“我这边不能处理”的情况发生，此时参与者节点就会向协调者节点反馈“Vote_Abort”的消息。此时分布式事务协调者节点就会向所有的参与者节点发起事务回滚的消息（“global_rollback”），此时各个参与者节点就会回滚本地事务，释放资源，并且向协调者节点发送“ack”确认消息，协调者节点就会向调用方返回分布式事务处理失败的结果。
以上就是两阶段提交的基本过程了，那么按照这个两阶段提交协议，分布式系统的数据一致性问题就能得到满足吗？
实际上分布式事务是一件非常复杂的事情，两阶段提交只是通过增加了事务协调者（Coordinator）的角色来通过2个阶段的处理流程来解决分布式系统中一个事务需要跨多个服务节点的数据一致性问题。但是从异常情况上考虑，这个流程也并不是那么的无懈可击。
假设如果在第二个阶段中Coordinator在接收到Partcipant的"Vote_Request"后挂掉了或者网络出现了异常，那么此时Partcipant节点就会一直处于本地事务挂起的状态，从而长时间地占用资源。当然这种情况只会出现在极端情况下，然而作为一套健壮的软件系统而言，异常Case的处理才是真正考验方案正确性的地方。
几点XA-两阶段提交协议中会遇到的一些问题：
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性能问题。从流程上我们可以看得出，其最大缺点就在于它的执行过程中间，节点都处于阻塞状态。各个操作数据库的节点此时都占用着数据库资源，只有当所有节点准备完毕，事务协调者才会通知进行全局提交，参与者进行本地事务提交后才会释放资源。这样的过程会比较漫长，对性能影响比较大。
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协调者单点故障问题。事务协调者是整个XA模型的核心，一旦事务协调者节点挂掉，会导致参与者收不到提交或回滚的通知，从而导致参与者节点始终处于事务无法完成的中间状态。
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丢失消息导致的数据不一致问题。在第二个阶段，如果发生局部网络问题，一部分事务参与者收到了提交消息，另一部分事务参与者没收到提交消息，那么就会导致节点间数据的不一致问题。
