CAP理论(三者无法同时满足)
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C 一致性
分布式多个节点，任意节点读取的数据都是最新状态，返回的数据结果一致
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A 可用性
任何事务操作，都可以响应结果并且不会响应超时或错误
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P 分区容错性
分布式不同节点,不可避免出现网络问题，但不影响对外服务正常
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常用组合 AP 满足可用性、分区容错性、 对一致性要求较低
base理论
基本可用、软状态、最终一致性的缩写，是对cap理论中一致性和可用性的权衡后的结果
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BA 基本可用
满足可用性，但可能存在数据不一致
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S 软状态
系统中可以一段时间内不同步，即系统中的状态不需要实时同步
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E 最终一致性
所有的节点最终会达到一致的状态，某个时间可能会出现不一致情况
解决方案
2PC
2PC 两阶段提交协议
- 2是两个阶段，p是准备阶段，c是提交阶段
- 将整个事务流程分为两个阶段，准备阶段和提交阶段
JTA + 两阶段提交
- JTA 用户java，用户管理和控制分布式事务流程
springboot+JTA+atomikos多数据源分布式事务管理
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XA是定义于数据库的分布式事务处理规范，XA事务支持不同数据库之间实现分布式事务。
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JTA（Java Transaction API）：是Java平台上一个标准API，用于管理和控制分布式事务的执行流程。它是数据库XA事务在Java的一个映射。
核心类： javax.transaction.UserTransaction：暴露给应用使用，用来启动、提交、回滚事务。 javax.transaction.TransactionManager：提供给事务管理器的接口，用于协调和控制分布式事务的执行过程。 javax.transaction.XAResource：表示一个资源管理器，用于管理和操作资源。 javax.transaction.Xid：用于唯一标识一个分布式事务。
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Atomikos 是一个开源的事务管理器，用于管理和控制分布式事务的执行过程。Atomikos可以解决，在同一个应用下，连接多个数据库，实现分布式事务
存在问题
- 单点问题
- 资源锁问题
- 性能瓶颈
- 数据不一致问题
3PC
- 3PC 三阶段提交协议
- CanCommit、PreCommit、DoCommit
3PC问题
- 数据不一致问题
TCC
- TCC 是 Three-Phase Commit 的缩写，是一种分布式事务处理协议，它由三个阶段组成：Try、Confirm、Cancel。
TCC问题
- 拆分两个阶段
- 允许空回滚
- 防悬挂控制、幂等控制
Hmily框架
saga模式
- 一种纯业务补偿的模式，业务在调用的时候正常提交
