现在很火的微服务架构所设计的系统是分布式系统。分布式系统有一个著名的CAP理论，即一个分布式系统要同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availablility）和分区容错（Partition Tolerance）三个特性是一件不可能的事情。
CAP理论的简介
CAP理论是由Eric Brewer在2000年的PODC会议上提出的，该理论在两年后被证明成立。
CAP理论告诉架构师不要妄想设计出同时满足三者的系统，应该有所取舍，设计出适合业务的系统。
一致性（Consistency）：一致性指的是数据的强一致性。每次的读操作都是读取的最新数据。即如果写入某个数据成功的话，之后的读取都应该读的是新写入的数据；如果写入失败的话，之后读取的都不应该是写入失败的数据。
可用性（Availability）：可用性指的是服务的可用性。即每个请求都能在合理的时间内获得符合预期的响应结果。
分区容错性（Partition Tolerance）：分区容错性指的是当节点之间的网络出现问题之后，系统仍然能够正常提供服务。
在分布式的系统中，P是基本要求，而单体应用则是CA系统。微服务系统通常是一个AP系统，即同时满足可用性和分区容错性。这样就有了一个在分布式系统中保证数据强一致性的难题，这个难题的一个解决方案就是分布式事务。
分布式事务的解决方案
在微服务系统中，每个服务都是独立的进程单元，每个服务都有自己的数据库。在通常情况下，只有关系型数据库在特定的数据引擎下才会支持事务（本地事务），而大多数非关系型数据库是不支持事务的，比如MongDB完全不支持事务，而Redis是支持事务的，虽然支持得不完整。
两阶段提交
网上购物在日常生活中是一个非常普通的场景，假设静静在某宝上购买了一个玩具，需要从静静的账户中扣除200块钱，同时玩具的库存数量需要减1，卖家的账户中增加200块钱。
如果这是一个单体应用，并且使用支持事务的数据库（比如InnoDB数据库引擎的MySQL、Oracle和SQL Server等），我们可能是这样写代码的：
@Transactional
public void update() throws RuntimeException{
updateAccountTable(); // 更新账户表
updateGoodsTable(); // 更新商品表
}
如果是微服务架构的话，账户是一个服务，商品是一个服务，两个独立的服务就不能使用数据库自带的事务了，因为这两个数据表可能并不在一个数据库中，这就需要用到两阶段提交的解决方案。
第一阶段，service-account发起一个分布式事务，交给事务式事务TC处理，事务协调器TC向所有参与事务的节点发送处理事务操作的准备操作。所有参与节点执行准备操作，将Undo和Redo信息写入日志中，并向事务管理器返回准备操作是否成功的消息。
第二阶段，事务管理器收集所有节点的准备操作是否都成功，如果都成功的话则通知所有的节点执行提交操作，如果有一个失败则执行回滚操作。
两阶段提交将事务分成了两个部分，大大提高了分布式事务的成功概率。然而，如果在第一阶段都成功了，而执行第二阶段的某一个节点失败，仍然会导致数据不准确。这种情况下一般需要人工去处理，这也是为什么要在第一步记录日志的原因。
另外，如果分布式事务涉及的节点很多，一旦某一个节点的网络出现异常，就会导致整个事务处于阻塞状态，大大降低数据库的性能。因此如果不是必要的话，建议是尽量少用分布式事务，有些时候过度设计反而会造成相反的效果。
三阶段提交
三阶段提交在两阶段提交的步骤中间加了一层预提交事务阶段。
1.CanCommit阶段。这个阶段和上面说的两阶段提交的准备阶段类似，不同的地方就是并没有进行诸如将Undo和Redo的信息写入事务日志的其他操作。
2.PreCommit阶段。这个阶段是一个缓冲，目的是推迟Commit的决定，只有保证所有参与者都知道了Commit的决定之后，才会真正发出Commit的决定。所有的参与者都会在这个阶段记录Undo和Redo的信息，并且当协调者发生故障之后，所有的参与者还能互相通信来确定事务是提交还是终止。
3.DoCommit阶段。这个阶段就是事务的真正提交，如果所有的参与者都向协调者发送了ACK响应，那么协调者就会完成事务，否则中断事务。
三阶段提交的方案引入了对参与者的超时机制，相比于两阶段提交只有协调者拥有超时的机制，三阶段提交解决了协调者突然挂掉引起的参与者一直阻塞的问题。
本质上来说，三阶段提交避免了状态停滞的问题。在两阶段提交的过程中有可能会因为各种原因产生状态停滞的问题，最明显的就是协调者突然宕机的情况。但是三阶段提交即使是协调者宕机也会让状态继续下去，参与者们也会互相通信确定事务是提交还是终止，从而使状态继续下去，哪怕状态是错的。
"在心碎中认清遗憾，生命漫长也短暂。"
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