产生分布式事务的原因
跨JVM进程产生分布式事务
CAP理论
CAP是 Consistency、Availability、Partition tolerance三个词语的缩写，分别表示一致性、可用性、分区容忍性。
C - Consistency：
一致性是指写操作后的读操作可以读取到最新的数据状态，当数据分布在多个节点上，从任意结点读取到的数据都 是最新的状态。
如何实现一致性？
1、写入主数据库后要将数据同步到从数据库。
2、写入主数据库后，在向从数据库同步期间要将从数据库锁定，待同步完成后再释放锁，以免在新数据写入成功
后，向从数据库查询到旧的数据。
分布式系统一致性的特点：
1、由于存在数据同步的过程，写操作的响应会有一定的延迟。
2、为了保证数据一致性会对资源暂时锁定，待数据同步完成释放锁定资源。
3、如果请求数据同步失败的结点则会返回错误信息，一定不会返回旧数据。
A - Availability：
可用性是指任何事务操作都可以得到响应结果，且不会出现响应超时或响应错误。
如何实现可用性？
1、写入主数据库后要将数据同步到从数据库。
2、由于要保证从数据库的可用性，不可将从数据库中的资源进行锁定。
3、即时数据还没有同步过来，从数据库也要返回要查询的数据，哪怕是旧数据，如果连旧数据也没有则可以按照
约定返回一个默认信息，但不能返回错误或响应超时。
分布式系统可用性的特点：
1、 所有请求都有响应，且不会出现响应超时或响应错误。
P - Partition tolerance：
通常分布式系统的各个结点部署在不同的子网，这就是网络分区，不可避免的会出现由于网络问题而导致结点之间
通信失败，此时仍可对外提供服务，这叫分区容忍性。
如何实现分区容忍性？
1、尽量使用异步取代同步操作，例如使用异步方式将数据从主数据库同步到从数据，这样结点之间能有效的实现
松耦合。
2、添加从数据库结点，其中一个从结点挂掉其它从结点提供服务。
分布式分区容忍性的特点：
1、分区容忍性分是布式系统具备的基本能力。
CAP组合方式
在所有分布式事务场景中不会同时具备CAP三个特性，因为在具备了P的前提下C和A是不能共存的。
1）AP：
放弃一致性，追求分区容忍性和可用性。这是很多分布式系统设计时的选择。
2）CP：
放弃可用性，追求一致性和分区容错性，我们的zookeeper其实就是追求的强一致，又比如跨行转账，一次转账请
求要等待双方银行系统都完成整个事务才算完成。
3）CA：
放弃分区容忍性，即不进行分区，不考虑由于网络不通或结点挂掉的问题，则可以实现一致性和可用性。那么系统
将不是一个标准的分布式系统，我们最常用的关系型数据就满足了CA。
BASE理论
1、理解强一致性和最终一致性
CAP理论告诉我们一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍
性（Partition tolerance）这三项中的两项，其中AP在实际应用中较多，AP即舍弃一致性，保证可用性和分区容忍
性，但是在实际生产中很多场景都要实现一致性，比如前边我们举的例子主数据库向从数据库同步数据，即使不要
一致性，但是最终也要将数据同步成功来保证数据一致，这种一致性和CAP中的一致性不同，CAP中的一致性要求
在任何时间查询每个结点数据都必须一致，它强调的是强一致性，但是最终一致性是允许可以在一段时间内每个结
点的数据不一致，但是经过一段时间每个结点的数据必须一致，它强调的是最终数据的一致性。
2、Base理论介绍
BASE 是 Basically Available(基本可用)、Soft state(软状态)和 Eventually consistent (最终一致性)三个短语的缩写。BASE理论是对CAP中AP的一个扩展，通过牺牲强一致性来获得可用性，当出现故障允许部分不可用但要保证核心功能可用，允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。满足BASE理论的事务，我们称之为"柔性事务"。
基本可用:分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用功能，保证核心功能可用。如，电商网站交易付款出 现问题了，商品依然可以正常浏览。
软状态:由于不要求强一致性，所以BASE允许系统中存在中间状态（也叫软状态），这个状态不影响系统可用 性，如订单的"支付中"、“数据同步中”等状态，待数据最终一致后状态改为“成功”状态。
最终一致:最终一致是指经过一段时间后，所有节点数据都将会达到一致。如订单的"支付中"状态，最终会变 为“支付成功”或者"支付失败"，使订单状态与实际交易结果达成一致，但需要一定时间的延迟、等待。
解决方案
1.2PC
2PC即两阶段提交协议，是将整个事务流程分为两个阶段，准备阶段（Prepare phase）、提交阶段（commit phase），2是指两个阶段，P是指准备阶段，C是指提交阶段。
XA方案
2PC的传统方案是在数据库层面实现的，如Oracle、MySQL都支持2PC协议，为了统一标准减少行业内不必要的对 接成本，需要制定标准化的处理模型及接口标准，国际开放标准组织Open Group定义了分布式事务处理模型 DTP（Distributed Transaction Processing Reference Model）
DTP模型定义如下角色：
AP(Application Program)：即应用程序，可以理解为使用DTP分布式事务的程序。
RM(Resource Manager)：即资源管理器，可以理解为事务的参与者，一般情况下是指一个数据库实例，通过 资源管理器对该数据库进行控制，资源管理器控制着分支事务。
TM(Transaction Manager)：事务管理器，负责协调和管理事务，事务管理器控制着全局事务，管理事务生命 周期，并协调各个RM。全局事务是指分布式事务处理环境中，需要操作多个数据库共同完成一个工作，这个 工作即是一个全局事务。
DTP模型定义TM和RM之间通讯的接口规范叫XA，简单理解为数据库提供的2PC接口协议，基于数据库的XA 协议来实现2PC又称为XA方案。
以上三个角色之间的交互方式如下：
1）TM向AP提供 应用程序编程接口，AP通过TM提交及回滚事务。
2）TM交易中间件通过XA接口来通知RM数据库事务的开始、结束以及提交、回滚等
- 2.Seata方案
Seata的设计思想如下：
Seata的设计目标其一是对业务无侵入，因此从业务无侵入的2PC方案着手，在传统2PC的基础上演进，并解决 2PC方案面临的问题。
Seata把一个分布式事务理解成一个包含了若干分支事务的全局事务。全局事务的职责是协调其下管辖的分支事务 达成一致，要么一起成功提交，要么一起失败回滚。此外，通常分支事务本身就是一个关系数据库的本地事务，下 图是全局事务与分支事务的关系图：
与 传统2PC 的模型类似，Seata定义了3个组件来协议分布式事务的处理过程：
-
Transaction Coordinator (TC)： 事务协调器，它是独立的中间件，需要独立部署运行，它维护全局事务的运 行状态，接收TM指令发起全局事务的提交与回滚，负责与RM通信协调各个分支事务的提交或回滚。
-
Transaction Manager (TM)： 事务管理器，TM需要嵌入应用程序中工作，它负责开启一个全局事务，并最终 向TC发起全局提交或全局回滚的指令。
-
Resource Manager (RM)： 控制分支事务，负责分支注册、状态汇报，并接收事务协调器TC的指令，驱动分 支（本地）事务的提交和回滚。
2.TCC
TCC是Try、Confirm、Cancel三个词语的缩写，TCC要求每个分支事务实现三个操作：预处理Try、确认Confirm、撤销Cancel。Try操作做业务检查及资源预留，Confirm做业务确认操作，Cancel实现一个与Try相反的操作即回滚操作。TM首先发起所有的分支事务的try操作，任何一个分支事务的try操作执行失败，TM将会发起所有分支事务的Cancel操作，若try操作全部成功，TM将会发起所有分支事务的Confirm操作，其中Confirm/Cancel操作若执行失败，TM会进行重试。
成功情况:
失败情况：
TCC分为三个阶段：
-
Try 阶段是做业务检查(一致性)及资源预留(隔离)，此阶段仅是一个初步操作，它和后续的Confirm 一起才能真正构成一个完整的业务逻辑。
-
Confirm 阶段是做确认提交，Try阶段所有分支事务执行成功后开始执行 Confirm。通常情况下，采用TCC则认为 Confirm阶段是不会出错的。即：只要Try成功，Confirm一定成功。若Confirm阶段真的出错了，需引入重试机制或人工处理。
-
Cancel 阶段是在业务执行错误需要回滚的状态下执行分支事务的业务取消，预留资源释放。通常情况下，采用TCC则认为Cancel阶段也是一定成功的。若Cancel阶段真的出错了，需引入重试机制或人工处理。
-
TM事务管理器可以实现为独立的服务，也可以让全局事务发起方充当TM的角色，TM独立出来是为了成为公用组件，是为了考虑系统结构和软件复用。
TCC 解决方案: Hmily
TCC需要注意三种异常处理 空回滚、幂等、悬挂
- 空回滚：在没有调用 TCC 资源 Try 方法的情况下，调用了二阶段的 Cancel 方法，Cancel 方法需要识别出这是一个空回滚，然后直接返回成功。出现原因是当一个分支事务所在服务宕机或网络异常，分支事务调用记录为失败，这个时候其实是没有执行Try阶段，当故障恢复后，分布式事务进行回滚则会调用二阶段的Cancel方法，从而形成空回滚。解决思路是关键就是要识别出这个空回滚。思路很简单就是需要知道一阶段是否执行，如果执行了，那就是正常回 滚；如果没执行，那就是空回滚。前面已经说过TM在发起全局事务时生成全局事务记录，全局事务ID贯穿整个分布式事务调用链条。再额外增加一张分支事务记录表，其中有全局事务 ID 和分支事务 ID，第一阶段 Try 方法里会插入一条记录，表示一阶段执行了。Cancel 接口里读取该记录，如果该记录存在，则正常回滚；如果该记录不存在，则是空回滚。
- 幂等：通过前面介绍已经了解到，为了保证TCC二阶段提交重试机制不会引发数据不一致，要求 TCC 的二阶段Try、Confirm 和 Cancel 接口保证幂等，这样不会重复使用或者释放资源。如果幂等控制没有做好，很有可能导致数据不一致等严重问题。解决思路在上述“分支事务记录”中增加执行状态，每次执行前都查询该状态。
- 悬挂：悬挂就是对于一个分布式事务，其二阶段 Cancel 接口比 Try 接口先执行。出现原因是在 RPC 调用分支事务try时，先注册分支事务，再执行RPC调用，如果此时 RPC 调用的网络发生拥堵，通常 RPC 调用是有超时时间的，RPC 超时以后，TM就会通知RM回滚该分布式事务，可能回滚完成后，RPC 请求才到达参与者真正执行，而一个 Try 方法预留的业务资源，只有该分布式事务才能使用，该分布式事务第一阶段预留的业务资源就再也没有人能够处理了，对于这种情况，我们就称为悬挂，即业务资源预留后没法继续处理。解决思路是如果二阶段执行完成，那一阶段就不能再继续执行。在执行一阶段事务时判断在该全局事务下，“分支事务记录”表中是否已经有二阶段事务记录，如果有则不执行Try。
3.可靠消息最终一致性
可靠消息最终一致性方案是指当事务发起方执行完成本地事务后并发出一条消息，事务参与方(消息消费者)一定能 够接收消息并处理事务成功，此方案强调的是只要消息发给事务参与方最终事务要达到一致。
1.本地事务与消息发送的原子性问题
本地事务与消息发送的原子性问题即：事务发起方在本地事务执行成功后消息必须发出去，否则就丢弃消息。即实 现本地事务和消息发送的原子性，要么都成功，要么都失败。本地事务与消息发送的原子性问题是实现可靠消息最 终一致性方案的关键问题。
2、事务参与方接收消息的可靠性
事务参与方必须能够从消息队列接收到消息，如果接收消息失败可以重复接收消息。
3、消息重复消费的问题
由于网络2的存在，若某一个消费节点超时但是消费成功，此时消息中间件会重复投递此消息，就导致了消息的重 复消费。要解决消息重复消费的问题就要实现事务参与方的方法幂等性。
解决方案
本地消息表方案
本地消息表这个方案最初是eBay提出的，此方案的核心是通过本地事务保证数据业务操作和消息的一致性，然后 通过定时任务将消息发送至消息中间件，待确认消息发送给消费方成功再将消息删除。
RocketMQ事务消息方案
RocketMQ 事务消息设计则主要是为了解决 Producer 端的消息发送与本地事务执行的原子性问题，RocketMQ的设计中 broker 与 producer 端的双向通信能力，使得 broker 天生可以作为一个事务协调者存在；而 RocketMQ本身提供的存储机制为事务消息提供了持久化能力；RocketMQ 的高可用机制以及可靠消息设计则为事务消息在系统发生异常时依然能够保证达成事务的最终一致性。
在RocketMQ 4.3后实现了完整的事务消息，实际上其实是对本地消息表的一个封装，将本地消息表移动到了MQ 内部，解决 Producer 端的消息发送与本地事务执行的原子性问题。
4.最大努力通知
最大努力通知与可靠消息一致性有什么不同？
1、解决方案思想不同
可靠消息一致性，发起通知方需要保证将消息发出去，并且将消息发到接收通知方，消息的可靠性关键由发起通知方来保证。最大努力通知，发起通知方尽最大的努力将业务处理结果通知为接收通知方，但是可能消息接收不到，此时需要接收通知方主动调用发起通知方的接口查询业务处理结果，通知的可靠性关键在接收通知方。
2、两者的业务应用场景不同
可靠消息一致性关注的是交易过程的事务一致，以异步的方式完成交易。最大努力通知关注的是交易后的通知事务，即将交易结果可靠的通知出去。
3、技术解决方向不同
可靠消息一致性要解决消息从发出到接收的一致性，即消息发出并且被接收到。最大努力通知无法保证消息从发出到接收的一致性，只提供消息接收的可靠性机制。可靠机制是，最大努力的将消息通知给接收方，当消息无法被接收方接收时，由接收方主动查询消息（业务处理结果）。
