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每日英语:
Love transcends all differences.
翻译：爱能超越一切差异。 ——《马达加斯加2:逃亡非洲》
不同场景下的分布式事务
当下互联网发展如火如荼，绝大部分公司都进行了数据库拆分和服务化(SOA)。在这种情况下，完成某一个业务功能可能需要横跨多个服务，操作多个数据库。这就涉及到到了分布式事务，需要操作的资源位于多个资源服务器上，而应用需要保证对于多个资源服务器的数据的操作，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资源服务器的数据一致性。
跨库事务
跨库事务指的是，一个应用某个功能需要操作多个库，不同的库中存储不同的业务数据。下图演示了一个服务同时操作2个库的情况：
分库分表事务
通常一个库数据量比较大或者预期未来的数据量比较大，都会进行水平拆分，也就是分库分表。如下图，将数据库B拆分成了2个库：
对于分库分表的情况，一般开发人员都会使用一些数据库中间件来降低sql操作的复杂性。如，对于sql：insert into user(id,name) values (1,"gupaoedu"),(2,"gpvp")。这条sql是操作单库的语法，单库情况下，可以保证事务的一致性。
但是由于现在进行了分库分表，开发人员希望将1号记录插入分库1，2号记录插入分库2。所以数据库中间件要将其改写为2条sql，分别插入两个不同的分库，此时要保证两个库要不都成功，要不都失败，因此基本上所有的数据库中间件都面临着分布式事务的问题。
跨应用事务
微服务架构是目前一个比较一个比较火的概念。例如上面提到的一个案例，某个应用同时操作了9个库，这样的应用业务逻辑必然非常复杂，对于开发人员是极大的挑战，应该拆分成不同的独立服务，以简化业务逻辑。拆分后，独立服务之间通过RPC框架来进行远程调用，实现彼此的通信。下图演示了一个3个服务之间彼此调用的架构：
Service A完成某个功能需要直接操作数据库，同时需要调用Service B和Service C，而Service B又同时操作了2个数据库，Service C也操作了一个库。需要保证这些跨服务的对多个数据库的操作要么都成功，要么都失败，实际上这可能是最典型的分布式事务场景。
上述讨论的分布式事务场景中，无一例外的都直接或者间接的操作了多个数据库。如何保证事务的ACID特性，对于分布式事务实现方案而言，是非常大的挑战。同时，分布式事务实现方案还必须要考虑性能的问题，如果为了严格保证ACID特性，导致性能严重下降，那么对于一些要求快速响应的业务，是无法接受的。
总结
本篇主要介绍了一下不同场景的分布式事务问题，大致分为了三种：跨库事务、分库分表事务、跨应用事务。
