一、概述

1.1 定义

为了解决java 多个节点之间数据一致性问题。产生的核心原因是：资源存储的分布性。比如多个数据库，或者Mysql和Redis的数据一致性等。

1.2 产生场景

1. 跨JVM进程产生分布式事务。即服务A和服务B分别有对应的数据库
2. 跨数据库实例产生分布式事务。即单体应用系统访问不同的数据库
3. 多服务访问同一数据库。

1.3 基础理论模型

1.3.1 CAP理论

Consistence(一致性): 数据在多个副本中要保持强一致性。一般指的是写操作后的读操作可以读取到最新的
数据状态
具体实现：
1. 写入主数据库后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数据库锁定,待同步完成后再释放锁,以免在数据库同步期间
读取到旧数据
特点：
1. 由于数据库存在同步过程,写操作的响应会存在一定的延迟;
2. 为了保证数据的强一致性,会锁住数据库资源一段时间
3. 如果请求数据同步失败的节点则会返回错误信息,一定不会返回旧数据Availability(可用性): 系统对外提供的服务必须一致处于可用状态,在任何故障下,客户端都能在合理时间
内获取到服务端非错误响应, 即不会出现响应超时或响应错误
具体实现：
1. 写入数据库后将数据同步到从数据库;
2. 由于要保证系统可用性,不可将数据库资源进行锁定
3. 即使数据还没有同步过来,也需要返回一个数据,那怕是旧数据
特点：所有请求都有响应,且不会出现响应超时或响应错误Partition tolerance(分区容错性): 在分布式系统中遇到任何网络分区故障,系统仍然能够对外提供服务
具体实现：添加从数据库节点
特点：分区容忍性是分布式系统具备的基本能力CAP组合方式:
1. CP方式: zookeeper就是追求强一致性。例如: 跨行转账
2. AP方式: 用户可以接受查询到的数据在一定时间内不是最新的即可. 例如: 订单退款

1.3.2 Base理论

是对AP的一个扩展。核心思想通过牺牲数据的强一致性来获得高可用性。有如下三个特性:
1. Basically Available(基本可用): 分布式系统在出现故障时,允许损失一部分功能的可用性,保证核心
功能的可用性。例如: 电商网站中退款服务出现问题,但商品可以正常浏览
2. Soft stata(软状态): 允许系统中的数据存在中间状态,也就是允许系统中不同节点的数据副本之间的同步
存在延时。例如: 订单的支付中, 数据同步中等状态
3. Eventually Consistent(最终一致性): 中间状态的数据经过一定时间后,会达到最终数据的一致性。
例如: 订单的支付中 最终变为 支付成功或支付失败

二、解决方案

2.1 基于CP的分布式事务解决机制方案

2.1.1 XA方案

基本采用java 2PC理论模型实现，分为准备Prepare阶段和提交Commit阶段。
准备阶段：TM(事务管理器)给每个RM(资源管理器)发送Prepare消息，每个RM执行本地事务，并写本地的Undo日志和Redo日志，但不提交，此时需要锁住资源；
提交阶段：TM若收到RM发送的执行失败或超时信息，则给每个RM发送回滚信息；否则发送提交信息，并释放锁。

优缺点：

优点：

1. 保证了数据的强一致性

缺点：

1. 同步阻塞。所有的事务都处于同步阻塞状态，占用的锁资源会一致被锁定；
2. 过于保守。只要有一个节点出现问题，都会回滚；
3. TM的单点故障。若处于Commit阶段，那么RM将一直处于锁定状态；
4. 数据不一致问题【脑裂】。若TM向所有RM发送完消息后，中间由于网络问题，部分RM没有收到Commit消息，会导致数据不一致问题；
5. 效率低下。性能与本地事务相差10倍。

2.1.2 三阶段提交协议

是二阶段协议的优化版本, 利用超时机制解决了同步阻塞问题。具体步骤为：

1. CanCommit(询问阶段): 事务协调者向参与者发送事务执行请求, 询问是否可以完成指令,参与者只需回答是或不是即可，不需要执行真正的事务操作,这个阶段会有超时中止机制。
2. Prepare(准备阶段):与两阶段一样,但增加了超时提交机制，一旦出现超时情况, 会继续提交事务。默认情况下认为成功的可能性很大
3. DoCommit(提交或回滚阶段)：与两阶段一样。

2.2 基于Base理论的分布式事务解决方案

2.2.1 TCC事务补偿

将一个完整业务拆分为一下三个阶段：

1. Try阶段：做业务检查和资源预留。主要完成业务逻辑
2. Confirm阶段：Try阶段所有分支事务执行成功后开始执行Confirm。若Confirm执行失败，需要引入重试机制或人工处理
3. Cancel阶段：在业务执行错误需要回滚下执行分支事务的业务取消。若Cancel执行失败，需要引入重试机制或人工处理

主要存在以下三种问题：
空回滚：在没有调用Try情况下，直接调用Cancel方法，会产生空回滚。产生原因： 一个分支事务出现宕机或网络异常，导致没有执行Try阶段，分支事务调用记录为失败。当故障恢复后，会调用Cancel方法，形成空回滚。解决思路： 利用分支事务记录表，Cancel方法中判断Try阶段是否有执行记录
幂等：二阶段Confirm或Cancel提交重试机制会引发数据不一致，因此，需要保证二阶段Confirm或Cancel的幂等型，这也被称为最终一致性事务的原因
悬挂：二阶段Concel比Try阶段先执行。执行Try方时通过RPC调用，RPC调用产生阻塞，导致事务超时回滚执行Cancel，但过一段时间后RPC请求达到执行Try方法。解决方案： 执行Try方法时，通过事务记录表判断Cancel方法是否已经执行。

2.2.2 基于可靠性消息的最终一致性

核心： 指的是事务发起方完成本地事务并发出一条消息，事务接收方(消息消费者) 一定能够接受消息并处理事务成功
主要面临以下三个问题：

1. 本地事务和消息发送的原子性问题；
2. 事务方接受消息的可靠性
3. 消息重复消费的问题

2.2.2.1 基于本地消息表

核心： 利用本地事务保证业务数据和消息的一致性
基本原则：

1. 采用Base原理，保证事务的最终一致性；
2. 在一致性方面，允许一段时间内的不一致，但最终一致
3. 在实际业务开发中，要根据实际业务来决定是否采用

主要流程：

1. 基于本地消息表的方案，将本事务外的操作，记录在消息表中；
2. 使用定时任务轮询本地消息表，将将未执行的消息发送给其他事务操作接口；
3. 若操作成功，则定时任务会修改消息状态；否则，会重试
4. 增加重试机制，设置重试次数，一旦重试次数超过阈值，则需人工介入处理。

2.2.2.2 基于MQ的最终一致性

1. producer向broker发送half消息,consumer不消费; -- 用于确认broker是正常的;
2. 收到broker返回的响应后,执行本地事务; 
3. 若本地事务执行成功, producer将本地事务执行成功的消息发送给broker,此事允许consumer消费消息
4. 若producer出现网络故障\宕机\网络超时等, broker未收到二次确认消息,则broker发送请求给producer进行消息回查。根据消息回查结果进行事务提交或事务回滚操作

2.2.2.3 最大努力通知型事务

核心： 发起通知方通过一定机制最大努力将业务处理结果通知到接收方。举例如下：充值，涉及账户系统(接受通知方)和充值系统(发送通知方)。

1. 账户系统记录充值信息，并将充值状态设为充值中;
2. 调用支付充值系统，充值系统完成充值后，向账户系统发送充值结果；
3. 若发送失败，则重复发送。发送一定次数后不发送数据；-- 消息重复通知机制
4. 若发送成功，接受通知方收到消息，将充值状态修改为充值成功，并返回一个处理状态给发送通知方。
5. 若接受通知方没有收到消息，则调用发送通知方提供的接口来查询充值情况。 -- 消息校对机制

可以发现，不需要任何的数据回滚。因为充值信息并不影响用户的金钱，只是增加了一条充值失败的信息，是可以接受的。

三、分布式事务对比

1. 2PC：需要阻塞，适用于强一致性且并发量低的系统。例如跨行转账；
2. TCC事务：相比于2PC，2PC通常是在跨库层面，TCC在应用层面，因此，TCC可以在应用层自己定义操作数据的粒度，降低锁冲突，提高吞吐量。但对代码的侵入性比较强，一方面每个事务分支都需要实现try\confirm\concel操作，同时根据不同的故障类型提供不同的回滚策略。
3. 可靠性消息：适合执行【周期长且实时性不高】的场景。引入消息机制后，同步的事务变成异步操作，并实现了两个服务的解耦。
4. 最大努力通知型：适用于一些【最终一致性且时间敏感度低】的业务，可用于外部系统。例如：银行通知、支持结果通知