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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了数据库事务的一些基础知识等内容，而本文我们就再来了解和学习一下，分布式事务定义与一致性问题。

1、分布式事务定义

分布式事务定义：我们可以简单地理解，它就是为了保证不同数据库的数据一致性的事务解决方案。这里，我们有必要先来了解下CAP原则和BASE理论。CAP原则是Consistency(一致性)、Availablity(可用性)和Partition-tolerance(分区容错性)的缩写，它是分布式系统中的平衡理论。在分布式系统中，一致性要求所有节点每次读操作都能保证获取到新数据;可用性要求无论任何故障产生后都能保证服务仍然可用;分区容错性要求被分区的节点可以正常对外提供服务。事实上，任何系统只可同时满足其中二个，无法三者兼顾。对于分布式系统而言，分区容错性是一个基本的要求。那么，如果选择了一致性和分区容错性，放弃可用性，那么网络问题会导致系统不可用。如果选择可用性和分区容错性，放弃一致性，不同的节点之间的数据不能及时同步数据而导致数据的不一致。

此时，BASE理论针对一致性和可用性提出了一个方案，BASE是BasicallyAvailable(基本可用)、Soft-state(软状态)和EventuallyConsistent(终一致性)的缩写，它是终一致性的理论支撑。简单地理解，在分布式系统中，允许损失部分可用性，并且不同节点进行数据同步的过程存在延时，但是在经过一段时间的修复后，终能够达到数据的终一致性。BASE强调的是数据的终一致性。相比于ACID而言，BASE通过允许损失部分一致性来获得可用性。

现在比较常用的分布式事务解决方案，包括强一致性的两阶段提交协议，三阶段提交协议，以及终一致性的可靠事件模式、补偿模式，TCC模式。

2、分布式事务-强一致性解决方案

二阶段提交协议

在分布式系统中，每个数据库只能保证自己的数据可以满足ACID保证强一致性，但是它们可能部署在不同的服务器上，只能通过网络进行通信，因此无法准确的知道其他数据库中的事务执行情况。因此，为了解决多个节点之间的协调问题，就需要引入一个协调者负责控制所有节点的操作结果，要么全部成功，要么全部失败。其中，XA协议是一个分布式事务协议，它有两个角色：事务管理者和资源管理者。这里，我们可以把事务管理者理解为协调者，而资源管理者理解为参与者。

XA协议通过二阶段提交协议保证强一致性。

二阶段提交协议，顾名思义，它具有两个阶段：一阶段准备，二阶段提交。这里，事务管理者(协调者)主要负责控制所有节点的操作结果，包括准备流程和提交流程。一阶段，事务管理者(协调者)向资源管理者(参与者)发起准备指令，询问资源管理者(参与者)预提交是否成功。如果资源管理者(参与者)可以完成，就会执行操作，并不提交，后给出自己响应结果，是预提交成功还是预提交失败。二阶段，如果全部资源管理者(参与者)都回复预提交成功，资源管理者(参与者)正式提交命令。如果其中有一个资源管理者(参与者)回复预提交失败，则事务管理者(协调者)向所有的资源管理者(参与者)发起回滚命令。举个案例，现在我们有一个事务管理者(协调者)，三个资源管理者(参与者)，那么这个事务中我们需要保证这三个参与者在事务过程中的数据的强一致性。先，事务管理者(协调者)发起准备指令预判它们是否已经预提交成功了，如果全部回复预提交成功，那么事务管理者(协调者)正式发起提交命令执行数据的变更。

注意的是，虽然二阶段提交协议为保证强一致性提出了一套解决方案，但是仍然存在一些问题。其一，事务管理者(协调者)主要负责控制所有节点的操作结果，包括准备流程和提交流程，但是整个流程是同步的，所以事务管理者(协调者)必须等待每一个资源管理者(参与者)返回操作结果后才能进行下一步操作。这样就非常容易造成同步阻塞问题。其二，单点故障也是需要认真考虑的问题。事务管理者(协调者)和资源管理者(参与者)都可能出现宕机，如果资源管理者(参与者)出现故障则无法响应而一直等待，事务管理者(协调者)出现故障则事务流程就失去了控制者，换句话说，就是整个流程会一直阻塞，甚至极端的情况下，一部分资源管理者(参与者)数据执行提交，一部分没有执行提交，也会出现数据不一致性。此时，读者会提出疑问：这些问题应该都是小概率情况，一般是不会产生的?是的，但是对于分布式事务场景，我们不仅仅需要考虑正常逻辑流程，还需要关注小概率的异常场景，如果我们对异常场景缺乏处理方案，可能就会出现数据的不一致性，那么后期靠人工干预处理，会是一个成本非常大的任务，此外，对于交易的核心链路也许就不是数据问题，而是更加严重的资损问题。

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