分布式事务最佳解决方案（再有人问你分布式事务，把这篇文章砸过去给他）
事务的具体定义
事务提供一种机制将一个活动涉及的所有操作纳入到一个不可分割的执行单元 ，组成事务的所有操作只有在所有操作均能正常执行的情况下方能提交 ，只要其中任一操作执行失败 ，都将导致整个事务的回滚 。简单地说 ，事务提供一种“要么什么都不做 ，要么做全套（All or Nothing） ”机制
数据库本地事务
说到数据库事务就不得不说 ，数据库事务中的四大特性 ，ACID
A:原子性(Atomicity) 一个事务(transaction)中的所有操作 ，要么全部完成 ，要么全部不完成 ，不会结束在中间某个环节 。事务在执行过程中发生错误 ，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态 ，就像这个事务从来没有执行过一样 。
就像你买东西要么交钱收货一起都执行 ，要么要是发不出货 ，就退钱 。
C:一致性(Consistency) 事务的一致性指的是在一个事务执行之前和执行之后数据库都必须处于一致性状态 。如果事务成功地完成 ，那么系统中所有变化将正确地应用 ，系统处于有效状态 。如果在事务中出现错误 ，那么系统中的所有变化将自动地回滚 ，系统返回到原始状态 。
I:隔离性(Isolation) 指的是在并发环境中 ，当不同的事务同时操纵相同的数据时 ，每个事务都有各自的完整数据空间 。由并发事务所做的修改必须与任何其他并发事务所做的修改隔离 。事务查看数据更新时 ，数据所处的状态要么是另一事务修改它之前的状态 ，要么是另一事务修改它之后的状态 ，事务不会查看到中间状态的数据 。
打个比方 ，你买东西这个事情 ，是不影响其他人的
D:持久性(Durability) 指的是只要事务成功结束 ，它对数据库所做的更新就必须永久保存下来 。即使发生系统崩溃 ，重新启动数据库系统后 ，数据库还能恢复到事务成功结束时的状态 。
打个比方 ，你买东西的时候需要记录在账本上 ，即使老板忘记了那也有据可查 。
简单而言 ，ACID是从不同维度描述事务的特性：
原子性 —— 事务操作的整体性 一致性 —— 事务操作下数据的正确性 隔离性 —— 事务并发操作下数据的正确性 持久性 —— 事务对数据修改的可靠性一个支持事务（Transaction）的数据库 ，需要具有这4种特性 ，否则在事务过程当中无法保证数据的正确性 ，处理结果极可能达不到请求方的要求 。
什么时候使用数据库事务
在介绍完事务基本概念之后 ，什么时候该使用数据库事务？
简单而言 ，就是业务上有一组数据操作 ，需要如果其中有任何一个操作执行失败 ，整组操作全部不执行并恢复到未执行状态 ，要么全部成功 ，要么全部失败 。 在使用数据库事务时需要注意 ，尽可能短的保持事务 ，修改多个不同表的数据的冗长事务会严重妨碍系统中的所有其他用户 ，这很有可能导致一些性能问题 。
什么是分布式事务
分布式产生背景与概念 随着互联网快速发展 ，微服务 ，SOA等服务架构模式正在被大规模的使用 ，现在分布式系统一般由多个独立的子系统组成 ，多个子系统通过网络通信互相协作配合完成各个功能 。
有很多用例会跨多个子系统才能完成 ，比较典型的是电子商务网站的下单支付流程 ，至少会涉及交易系统和支付系统 ，而且这个过程中会涉及到事务的概念 ，即保证交易系统和支付系统的数据一致性 ，此处我们称这种跨系统的事务为分布式事务 ，具体一点而言 ，分布式事务是指事务的参与者 、支持事务的服务器 、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上 。
举个互联网常用的交易业务为例：
上图中包含了库存和订单两个独立的微服务 ，每个微服务维护了自己的数据库 。在交易系统的业务逻辑中 ，一个商品在下单之前需要先调用库存服务 ，进行扣除库存 ，再调用订单服务 ，创建订单记录 。
可以看到 ，如果多个数据库之间的数据更新没有保证事务 ，将会导致出现子系统数据不一致 ，业务出现问题 。
分布式事务的难点 事务的原子性 事务操作跨不同节点 ，当多个节点某一节点操作失败时 ，需要保证多节点操作的**要么什么都不做 ，要么做全套（All or Nothing）**的原子性 。 事务的一致性 当发生网络传输故障或者节点故障 ，节点间数据复制通道中断 ，在进行事务操作时需要保证数据一致性 ，保证事务的任何操作都不会使得数据违反数据库定义的约束 、触发器等规则 。
事务的隔离性 事务隔离性的本质就是如何正确多个并发事务的处理的读写冲突和写写冲突 ，因为在分布式事务控制中 ，可能会出现提交不同步的现象 ，这个时候就有可能出现“部分已经提交 ”的事务 。此时并发应用访问数据如果没有加以控制 ，有可能出现“脏读 ”问题 。
本文由传智教育博学谷狂野架构师教研团队发布 。
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