今天在逛社区的时候，看到一个帖子；

相信面试过的同学或多或少都会被面试官提问过，分布式这个玩意。只要是谈及分布式，必逃不过分布式事务这个屌东西。估计大家背八股文的时候对它肯定是又爱又恨；

今天借着这个话题，仔细研究一下什么是分布式事务。

一，什么是分布式事务

分布式事务 是指在分布式系统中，涉及多个数据库或服务节点的事务操作。在传统的单体应用中，事务通常由单个数据库管理，比较容易实现事务的一致性。但在分布式环境下，由于数据和操作分布在不同的节点上，事务的管理变得更加复杂。比如我们最常见的 微服务架构；

就像定义中所说的那样，分布式环境中出现了所谓不同节点的事务；那么管理这些复杂的事务，就统称为分布式事务；

那么问题了来了，怎么管理呢；

想要知道怎么管理，我们就得知道，分布式事务是怎么产生的，怎么解决；

1.1 分布式事务的特点；

  1. 多个数据源：涉及多个独立的数据库或数据存储节点。
  2. 跨服务调用：可能跨越多个不同的服务，每个服务可能有自己的事务管理机制。
  3. 数据一致性挑战：确保在多个节点上的数据操作要么全部成功，要么全部回滚，以保持数据的一致性；

说白了，其实很简单。就是如何保证数据一致性；

说是这么说，但做起来可不是那么容易，我们畅想一下；

在一个电商系统中，订单服务和库存服务分别在不同的微服务中，当创建订单时，需要同时减少库存，这就需要分布式事务来保证两个操作的一致性。

当面试官问道这个问题的时候怎么回答呢！！！

这个先按下不表，我们来看一下市面上大家有那些解决分布式事务的方法；

目前主流的解决方案就是下面的六种；

  • XA 方案
  • TCC 方案
  • SAGA 方案
  • 本地消息表
  • 可靠消息最终一致性方案
  • 最大努力通知方案

两阶段提交方案/XA 方案

所谓的 XA 方案，即：两阶段提交，有一个事务管理器的概念，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问问各个数据库你准备好了吗？如果每个数据库都回复 ok，那么就正式提交事务，在各个数据库上执行操作；如果任何其中一个数据库回答不 ok，那么就回滚事务。

这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，绝对不适合高并发的场景。如果要玩儿，那么基于 Spring + JTA 就可以搞定，自己随便搜个 demo 看看就知道了。

这个方案，我们很少用，一般来说某个系统内部如果出现跨多个库的这么一个操作，是不合规的。我可以给大家介绍一下， 现在微服务，一个大的系统分成几十个甚至几百个服务。一般来说，我们的规定和规范，是要求每个服务只能操作自己对应的一个数据库。

如果你要操作别的服务对应的库，不允许直连别的服务的库，违反微服务架构的规范，你随便交叉胡乱访问，几百个服务的话，全体乱套，这样的一套服务是没法管理的，没法治理的，可能会出现数据被别人改错，自己的库被别人写挂等情况。

如果你要操作别人的服务的库，你必须是通过调用别的服务的接口来实现，绝对不允许交叉访问别人的数据库。

TCC 方案

TCC 的全称是： Try 、 Confirm 、 Cancel 。

  • Try 阶段：这个阶段说的是对各个服务的资源做检测以及对资源进行锁定或者预留。
  • Confirm 阶段：这个阶段说的是在各个服务中执行实际的操作。
  • Cancel 阶段：如果任何一个服务的业务方法执行出错，那么这里就需要进行补偿，就是执行已经执行成功的业务逻辑的回滚操作。（把那些执行成功的回滚）

这种方案说实话几乎很少人使用，我们用的也比较少，但是也有使用的场景。因为这个事务回滚实际上是严重依赖于你自己写代码来回滚和补偿了，会造成补偿代码巨大，非常之恶心。

比如说我们，一般来说跟钱相关的，跟钱打交道的，支付、交易相关的场景，我们会用 TCC，严格保证分布式事务要么全部成功，要么全部自动回滚，严格保证资金的正确性，保证在资金上不会出现问题。

而且最好是你的各个业务执行的时间都比较短。

但是说实话，一般尽量别这么搞，自己手写回滚逻辑，或者是补偿逻辑，实在太恶心了，那个业务代码是很难维护的。

Saga 方案

金融核心等业务可能会选择 TCC 方案，以追求强一致性和更高的并发量，而对于更多的金融核心以上的业务系统 往往会选择补偿事务，补偿事务处理在 30 多年前就提出了 Saga 理论，随着微服务的发展，近些年才逐步受到大家的关注。目前业界比较公认的是采用 Saga 作为长事务的解决方案。

基本原理

业务流程中每个参与者都提交本地事务，若某一个参与者失败，则补偿前面已经成功的参与者。下图左侧是正常的事务流程，当执行到 T3 时发生了错误，则开始执行右边的事务补偿流程，反向执行 T3、T2、T1 的补偿服务 C3、C2、C1，将 T3、T2、T1 已经修改的数据补偿掉。

使用场景

对于一致性要求高、短流程、并发高 的场景，如：金融核心系统，会优先考虑 TCC 方案。而在另外一些场景下，我们并不需要这么强的一致性，只需要保证最终一致性即可。

比如 很多金融核心以上的业务（渠道层、产品层、系统集成层），这些系统的特点是最终一致即可、流程多、流程长、还可能要调用其它公司的服务。这种情况如果选择 TCC 方案开发的话，一来成本高，二来无法要求其它公司的服务也遵循 TCC 模式。同时流程长，事务边界太长，加锁时间长，也会影响并发性能。

所以 Saga 模式的适用场景是：

  • 业务流程长、业务流程多；
  • 参与者包含其它公司或遗留系统服务，无法提供 TCC 模式要求的三个接口。

优势

  • 一阶段提交本地事务，无锁，高性能；
  • 参与者可异步执行，高吞吐；
  • 补偿服务易于实现，因为一个更新操作的反向操作是比较容易理解的。

缺点

  • 不保证事务的隔离性。

本地消息表

本地消息表其实是国外的 ebay 搞出来的这么一套思想。

这个大概意思是这样的：

  1. A 系统在自己本地一个事务里操作同时，插入一条数据到消息表；
  2. 接着 A 系统将这个消息发送到 MQ 中去；
  3. B 系统接收到消息之后，在一个事务里，往自己本地消息表里插入一条数据，同时执行其他的业务操作，如果这个消息已经被处理过了，那么此时这个事务会回滚，这样保证不会重复处理消息；
  4. B 系统执行成功之后，就会更新自己本地消息表的状态以及 A 系统消息表的状态；
  5. 如果 B 系统处理失败了，那么就不会更新消息表状态，那么此时 A 系统会定时扫描自己的消息表，如果有未处理的消息，会再次发送到 MQ 中去，让 B 再次处理；
  6. 这个方案保证了最终一致性，哪怕 B 事务失败了，但是 A 会不断重发消息，直到 B 那边成功为止。

这个方案说实话最大的问题就在于严重依赖于数据库的消息表来管理事务啥的，如果是高并发场景咋办呢？咋扩展呢？所以一般确实很少用。

可靠消息最终一致性方案

这个的意思，就是干脆不要用本地的消息表了，直接基于 MQ 来实现事务。比如阿里的 RocketMQ 就支持消息事务。

大概的意思就是：

  1. A 系统先发送一个 prepared 消息到 mq，如果这个 prepared 消息发送失败那么就直接取消操作别执行了；
  2. 如果这个消息发送成功过了，那么接着执行本地事务，如果成功就告诉 mq 发送确认消息，如果失败就告诉 mq 回滚消息；
  3. 如果发送了确认消息，那么此时 B 系统会接收到确认消息，然后执行本地的事务；
  4. mq 会自动定时轮询所有 prepared 消息回调你的接口，问你，这个消息是不是本地事务处理失败了，所有没发送确认的消息，是继续重试还是回滚？一般来说这里你就可以查下数据库看之前本地事务是否执行，如果回滚了，那么这里也回滚吧。这个就是避免可能本地事务执行成功了，而确认消息却发送失败了。
  5. 这个方案里，要是系统 B 的事务失败了咋办？重试咯，自动不断重试直到成功，如果实在是不行，要么就是针对重要的资金类业务进行回滚，比如 B 系统本地回滚后，想办法通知系统 A 也回滚；或者是发送报警由人工来手工回滚和补偿。
  6. 这个还是比较合适的，目前国内互联网公司大都是这么玩儿的，要不你就用 RocketMQ 支持的，要不你就自己基于类似 ActiveMQ？RabbitMQ？自己封装一套类似的逻辑出来，总之思路就是这样子的。

最大努力通知方案

这个方案的大致意思就是：

  1. 系统 A 本地事务执行完之后，发送个消息到 MQ；
  2. 这里会有个专门消费 MQ 的最大努力通知服务，这个服务会消费 MQ 然后写入数据库中记录下来，或者是放入个内存队列也可以，接着调用系统 B 的接口；
  3. 要是系统 B 执行成功就 ok 了；要是系统 B 执行失败了，那么最大努力通知服务就定时尝试重新调用系统 B，反复 N 次，最后还是不行就放弃。

好了 我想看到这里的同学，应该充分了解分布式事务到底是个什么东西了吧。如果在遇到面试官问什么是分布式事务，如电商订单与库存的管理。这种问题，我想大家应该就能应答如流吧。