搞懂分布式技术17：浅析分布式事务

众所周知，数据库能实现本地事务，也就是在同一个数据库中，你可以允许一组操作要么全都正确执行，要么全都不执行。这里特别强调了本地事务，也就是目前的数据库只能支持同一个数据库中的事务。但现在的系统往往采用微服务架构，业务系统拥有独立的数据库，因此就出现了跨多个数据库的事务需求，这种事务即为“分布式事务”。那么在目前数据库不支持跨库事务的情况下，我们应该如何实现分布式事务呢？本文首先会为大家梳理分布式事务的基本概念和理论基础，然后介绍几种目前常用的分布式事务解决方案。废话不多说，那就开始吧～

什么是事务？

事务由一组操作构成，我们希望这组操作能够全部正确执行，如果这一组操作中的任意一个步骤发生错误，那么就需要回滚之前已经完成的操作。也就是同一个事务中的所有操作，要么全都正确执行，要么全都不要执行。

事务的四大特性 ACID

说到事务，就不得不提一下事务著名的四大特性。

原子性原子性要求，事务是一个不可分割的执行单元，事务中的所有操作要么全都执行，要么全都不执行。

一致性一致性要求，事务在开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏。

隔离性事务的执行是相互独立的，它们不会相互干扰，一个事务不会看到另一个正在运行过程中的事务的数据。

持久性持久性要求，一个事务完成之后，事务的执行结果必须是持久化保存的。即使数据库发生崩溃，在数据库恢复后事务提交的结果仍然不会丢失。

注意：事务只能保证数据库的高可靠性，即数据库本身发生问题后，事务提交后的数据仍然能恢复；而如果不是数据库本身的故障，如硬盘损坏了，那么事务提交的数据可能就丢失了。这属于『高可用性』的范畴。因此，事务只能保证数据库的『高可靠性』，而『高可用性』需要整个系统共同配合实现。

事务的隔离级别

这里扩展一下，对事务的隔离性做一个详细的解释。

在事务的四大特性ACID中，要求的隔离性是一种严格意义上的隔离，也就是多个事务是串行执行的，彼此之间不会受到任何干扰。这确实能够完全保证数据的安全性，但在实际业务系统中，这种方式性能不高。因此，数据库定义了四种隔离级别，隔离级别和数据库的性能是呈反比的，隔离级别越低，数据库性能越高，而隔离级别越高，数据库性能越差。

事务并发执行会出现的问题

我们先来看一下在不同的隔离级别下，数据库可能会出现的问题：

更新丢失当有两个并发执行的事务，更新同一行数据，那么有可能一个事务会把另一个事务的更新覆盖掉。当数据库没有加任何锁操作的情况下会发生。

脏读一个事务读到另一个尚未提交的事务中的数据。该数据可能会被回滚从而失效。如果第一个事务拿着失效的数据去处理那就发生错误了。

不可重复读不可重复度的含义：一个事务对同一行数据读了两次，却得到了不同的结果。它具体分为如下两种情况：

虚读：在事务1两次读取同一记录的过程中，事务2对该记录进行了修改，从而事务1第二次读到了不一样的记录。 幻读：事务1在两次查询的过程中，事务2对该表进行了插入、删除操作，从而事务1第二次查询的结果发生了变化。 不可重复读 与 脏读 的区别？脏读读到的是尚未提交的数据，而不可重复读读到的是已经提交的数据，只不过在两次读的过程中数据被另一个事务改过了。

数据库的四种隔离级别

数据库一共有如下四种隔离级别：

1.Read uncommitted 读未提交在该级别下，一个事务对一行数据修改的过程中，不允许另一个事务对该行数据进行修改，但允许另一个事务对该行数据读。因此本级别下，不会出现更新丢失，但会出现脏读、不可重复读。

2.Read committed 读提交在该级别下，未提交的写事务不允许其他事务访问该行，因此不会出现脏读；但是读取数据的事务允许其他事务的访问该行数据，因此会出现不可重复读的情况。

3.Repeatable read 重复读在该级别下，读事务禁止写事务，但允许读事务，因此不会出现同一事务两次读到不同的数据的情况（不可重复读），且写事务禁止其他一切事务。

4.Serializable 序列化该级别要求所有事务都必须串行执行，因此能避免一切因并发引起的问题，但效率很低。

隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大。对于多数应用程序，可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Committed。它能够避免脏读取，而且具有较好的并发性能。尽管它会导致不可重复读、幻读和第二类丢失更新这些并发问题，在可能出现这类问题的个别场合，可以由应用程序采用悲观锁或乐观锁来控制。

什么是分布式事务？

到此为止，所介绍的事务都是基于单数据库的本地事务，目前的数据库仅支持单库事务，并不支持跨库事务。而随着微服务架构的普及，一个大型业务系统往往由若干个子系统构成，这些子系统又拥有各自独立的数据库。往往一个业务流程需要由多个子系统共同完成，而且这些操作可能需要在一个事务中完成。在微服务系统中，这些业务场景是普遍存在的。此时，我们就需要在数据库之上通过某种手段，实现支持跨数据库的事务支持，这也就是大家常说的“分布式事务”。

这里举一个分布式事务的典型例子——用户下单过程。当我们的系统采用了微服务架构后，一个电商系统往往被拆分成如下几个子系统：商品系统、订单系统、支付系统、积分系统等。整个下单的过程如下：

用户通过商品系统浏览商品，他看中了某一项商品，便点击下单 此时订单系统会生成一条订单 订单创建成功后，支付系统提供支付功能 当支付完成后，由积分系统为该用户增加积分 上述步骤2、3、4需要在一个事务中完成。对于传统单体应用而言，实现事务非常简单，只需将这三个步骤放在一个方法A中，再用Spring的@Transactional注解标识该方法即可。Spring通过数据库的事务支持，保证这些步骤要么全都执行完成，要么全都不执行。但在这个微服务架构中，这三个步骤涉及三个系统，涉及三个数据库，此时我们必须在数据库和应用系统之间，通过某项黑科技，实现分布式事务的支持。

CAP理论

CAP理论说的是：在一个分布式系统中，最多只能满足C、A、P中的两个需求。

CAP的含义：

C：Consistency 一致性同一数据的多个副本是否实时相同。 A：Availability 可用性可用性：一定时间内 & 系统返回一个明确的结果 则称为该系统可用。 P：Partition tolerance 分区容错性将同一服务分布在多个系统中，从而保证某一个系统宕机，仍然有其他系统提供相同的服务。 CAP理论告诉我们，在分布式系统中，C、A、P三个条件中我们最多只能选择两个。那么问题来了，究竟选择哪两个条件较为合适呢？

对于一个业务系统来说，可用性和分区容错性是必须要满足的两个条件，并且这两者是相辅相成的。业务系统之所以使用分布式系统，主要原因有两个：

提升整体性能当业务量猛增，单个服务器已经无法满足我们的业务需求的时候，就需要使用分布式系统，使用多个节点提供相同的功能，从而整体上提升系统的性能，这就是使用分布式系统的第一个原因。

实现分区容错性单一节点 或 多个节点处于相同的网络环境下，那么会存在一定的风险，万一该机房断电、该地区发生自然灾害，那么业务系统就全面瘫痪了。为了防止这一问题，采用分布式系统，将多个子系统分布在不同的地域、不同的机房中，从而保证系统高可用性。

这说明分区容错性是分布式系统的根本，如果分区容错性不能满足，那使用分布式系统将失去意义。

此外，可用性对业务系统也尤为重要。在大谈用户体验的今天，如果业务系统时常出现“系统异常”、响应时间过长等情况，这使得用户对系统的好感度大打折扣，在互联网行业竞争激烈的今天，相同领域的竞争者不甚枚举，系统的间歇性不可用会立马导致用户流向竞争对手。因此，我们只能通过牺牲一致性来换取系统的可用性和分区容错性。这也就是下面要介绍的BASE理论。

BASE理论

CAP理论告诉我们一个悲惨但不得不接受的事实——我们只能在C、A、P中选择两个条件。而对于业务系统而言，我们往往选择牺牲一致性来换取系统的可用性和分区容错性。不过这里要指出的是，所谓的“牺牲一致性”并不是完全放弃数据一致性，而是牺牲强一致性换取弱一致性。下面来介绍下BASE理论。

BA：Basic Available 基本可用 整个系统在某些不可抗力的情况下，仍然能够保证“可用性”，即一定时间内仍然能够返回一个明确的结果。只不过“基本可用”和“高可用”的区别是： “一定时间”可以适当延长当举行大促时，响应时间可以适当延长 给部分用户返回一个降级页面给部分用户直接返回一个降级页面，从而缓解服务器压力。但要注意，返回降级页面仍然是返回明确结果。 S：Soft State：柔性状态同一数据的不同副本的状态，可以不需要实时一致。 E：Eventual Consisstency：最终一致性同一数据的不同副本的状态，可以不需要实时一致，但一定要保证经过一定时间后仍然是一致的。

酸碱平衡

ACID能够保证事务的强一致性，即数据是实时一致的。这在本地事务中是没有问题的，在分布式事务中，强一致性会极大影响分布式系统的性能，因此分布式系统中遵循BASE理论即可。但分布式系统的不同业务场景对一致性的要求也不同。如交易场景下，就要求强一致性，此时就需要遵循ACID理论，而在注册成功后发送短信验证码等场景下，并不需要实时一致，因此遵循BASE理论即可。因此要根据具体业务场景，在ACID和BASE之间寻求平衡。

分布式事务协议

下面介绍几种实现分布式事务的协议。

理解2PC和3PC协议

为了解决分布式一致性问题，前人在性能和数据一致性的反反复复权衡过程中总结了许多典型的协议和算法。其中比较著名的有二阶提交协议（2 Phase Commitment Protocol），三阶提交协议（3 Phase Commitment Protocol）。

2PC

分布式事务最常用的解决方案就是二阶段提交。在分布式系统中，每个节点虽然可以知晓自己的操作时成功或者失败，却无法知道其他节点的操作的成功或失败。当一个事务跨越多个节点时，为了保持事务的ACID特性，需要引入一个作为协调者的组件来统一掌控所有参与者节点的操作结果并最终指示这些节点是否要把操作结果进行真正的提交。

因此，二阶段提交的算法思路可以概括为：参与者将操作成败通知协调者，再由协调者根据所有参与者的反馈情报决定各参与者是否要提交操作还是中止操作。

所谓的两个阶段是指：第一阶段：准备阶段（投票阶段）和第二阶段：提交阶段（执行阶段）。

第一阶段：投票阶段

该阶段的主要目的在于打探数据库集群中的各个参与者是否能够正常的执行事务，具体步骤如下：

1. 协调者向所有的参与者发送事务执行请求，并等待参与者反馈事务执行结果。
2. 事务参与者收到请求之后，执行事务，但不提交，并记录事务日志。
3. 参与者将自己事务执行情况反馈给协调者，同时阻塞等待协调者的后续指令。

第二阶段：事务提交阶段

在第一阶段协调者的询盘之后，各个参与者会回复自己事务的执行情况，这时候存在三种可能：

1. 所有的参与者回复能够正常执行事务。
2. 一个或多个参与者回复事务执行失败。
3. 协调者等待超时。

对于第一种情况，协调者将向所有的参与者发出提交事务的通知，具体步骤如下：

1. 协调者向各个参与者发送commit通知，请求提交事务。
2. 参与者收到事务提交通知之后，执行commit操作，然后释放占有的资源。
3. 参与者向协调者返回事务commit结果信息。

对于第二、三种情况，协调者均认为参与者无法正常成功执行事务，为了整个集群数据的一致性，所以要向各个参与者发送事务回滚通知，具体步骤如下：

1. 协调者向各个参与者发送事务rollback通知，请求回滚事务。
2. 参与者收到事务回滚通知之后，执行rollback操作，然后释放占有的资源。
3. 参与者向协调者返回事务rollback结果信息。

两阶段提交协议解决的是分布式数据库数据强一致性问题，其原理简单，易于实现，但是缺点也是显而易见的，主要缺点如下：

单点问题：协调者在整个两阶段提交过程中扮演着举足轻重的作用，一旦协调者所在服务器宕机，那么就会影响整个数据库集群的正常运行，比如在第二阶段中，如果协调者因为故障不能正常发送事务提交或回滚通知，那么参与者们将一直处于阻塞状态，整个数据库集群将无法提供服务。

同步阻塞：两阶段提交执行过程中，所有的参与者都需要听从协调者的统一调度，期间处于阻塞状态而不能从事其他操作，这样效率及其低下。

数据不一致性：两阶段提交协议虽然为分布式数据强一致性所设计，但仍然存在数据不一致性的可能，比如在第二阶段中，假设协调者发出了事务commit的通知，但是因为网络问题该通知仅被一部分参与者所收到并执行了commit操作，其余的参与者则因为没有收到通知一直处于阻塞状态，这时候就产生了数据的不一致性。

3PC

针对两阶段提交存在的问题，三阶段提交协议通过引入一个“预询盘”阶段，以及超时策略来减少整个集群的阻塞时间，提升系统性能。三阶段提交的三个阶段分别为：can_commit，pre_commit，do_commit。

第一阶段：can_commit

该阶段协调者会去询问各个参与者是否能够正常执行事务，参与者根据自身情况回复一个预估值，相对于真正的执行事务，这个过程是轻量的，具体步骤如下：

1. 协调者向各个参与者发送事务询问通知，询问是否可以执行事务操作，并等待回复。
2. 各个参与者依据自身状况回复一个预估值，如果预估自己能够正常执行事务就返回确定信息，并进入预备状态，否则返回否定信息。

第二阶段：pre_commit

本阶段协调者会根据第一阶段的询盘结果采取相应操作，询盘结果主要有三种：

1. 所有的参与者都返回确定信息。
2. 一个或多个参与者返回否定信息。
3. 协调者等待超时。

针对第一种情况，协调者会向所有参与者发送事务执行请求，具体步骤如下：

1. 协调者向所有的事务参与者发送事务执行通知。
2. 参与者收到通知后，执行事务，但不提交。
3. 参与者将事务执行情况返回给客户端。

在上面的步骤中，如果参与者等待超时，则会中断事务。 针对第二、三种情况，协调者认为事务无法正常执行，于是向各个参与者发出abort通知，请求退出预备状态，具体步骤如下：

1. 协调者向所有事务参与者发送abort通知
2. 参与者收到通知后，中断事务

第三阶段：do_commit

如果第二阶段事务未中断，那么本阶段协调者将会依据事务执行返回的结果来决定提交或回滚事务，分为三种情况：

1. 所有的参与者都能正常执行事务。
2. 一个或多个参与者执行事务失败。
3. 协调者等待超时。

针对第一种情况，协调者向各个参与者发起事务提交请求，具体步骤如下：

1. 协调者向所有参与者发送事务commit通知。
2. 所有参与者在收到通知之后执行commit操作，并释放占有的资源。
3. 参与者向协调者反馈事务提交结果。

针对第二、三种情况，协调者认为事务无法正常执行，于是向各个参与者发送事务回滚请求，具体步骤如下：

1. 协调者向所有参与者发送事务rollback通知。
2. 所有参与者在收到通知之后执行rollback操作，并释放占有的资源。
3. 参与者向协调者反馈事务提交结果。

在本阶段如果因为协调者或网络问题，导致参与者迟迟不能收到来自协调者的commit或rollback请求，那么参与者将不会如两阶段提交中那样陷入阻塞，而是等待超时后继续commit。相对于两阶段提交虽然降低了同步阻塞，但仍然无法避免数据的不一致性。

Reference

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25933039

http://www.infoq.com/cn/articles/solution-of-distributed-system-transaction-consistency

http://blog.csdn.net/jasonsungblog/article/details/49017955

http://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/52691210

https://my.oschina.net/wangzhenchao/blog/736909

搞懂分布式技术18：分布式事务常用解决方案

分布式事务的解决方案

分布式事务的解决方案有如下几种：

• 全局消息
• 基于可靠消息服务的分布式事务
• TCC
• 最大努力通知

方案1：全局事务（DTP模型）

全局事务基于DTP模型实现。DTP是由X/Open组织提出的一种分布式事务模型——X/Open Distributed Transaction Processing Reference Model。它规定了要实现分布式事务，需要三种角色：

• AP：Application 应用系统它就是我们开发的业务系统，在我们开发的过程中，可以使用资源管理器提供的事务接口来实现分布式事务。
• TM：Transaction Manager 事务管理器
  • 分布式事务的实现由事务管理器来完成，它会提供分布式事务的操作接口供我们的业务系统调用。这些接口称为TX接口。
  • 事务管理器还管理着所有的资源管理器，通过它们提供的XA接口来同一调度这些资源管理器，以实现分布式事务。
  • DTP只是一套实现分布式事务的规范，并没有定义具体如何实现分布式事务，TM可以采用2PC、3PC、Paxos等协议实现分布式事务。
• RM：Resource Manager 资源管理器
  • 能够提供数据服务的对象都可以是资源管理器，比如：数据库、消息中间件、缓存等。大部分场景下，数据库即为分布式事务中的资源管理器。
  • 资源管理器能够提供单数据库的事务能力，它们通过XA接口，将本数据库的提交、回滚等能力提供给事务管理器调用，以帮助事务管理器实现分布式的事务管理。
  • XA是DTP模型定义的接口，用于向事务管理器提供该资源管理器(该数据库)的提交、回滚等能力。
  • DTP只是一套实现分布式事务的规范，RM具体的实现是由数据库厂商来完成的。

实际方案：基于XA协议的两阶段提交(或者3PC,Paxos等)

XA是一个分布式事务协议，由Tuxedo提出。XA中大致分为两部分：事务管理器和本地资源管理器。其中本地资源管理器往往由数据库实现，比如Oracle、DB2这些商业数据库都实现了XA接口，而事务管理器作为全局的调度者，负责各个本地资源的提交和回滚。XA实现分布式事务的原理如下：

总的来说，XA协议比较简单，而且一旦商业数据库实现了XA协议，使用分布式事务的成本也比较低。但是，XA也有致命的缺点，那就是性能不理想，特别是在交易下单链路，往往并发量很高，XA无法满足高并发场景。XA目前在商业数据库支持的比较理想，在mysql数据库中支持的不太理想，mysql的XA实现，没有记录prepare阶段日志，主备切换回导致主库与备库数据不一致。许多nosql也没有支持XA，这让XA的应用场景变得非常狭隘。

方案2：基于可靠消息服务的分布式事务（事务消息中间件）

这种实现分布式事务的方式需要通过消息中间件来实现。假设有A和B两个系统，分别可以处理任务A和任务B。此时系统A中存在一个业务流程，需要将任务A和任务B在同一个事务中处理。下面来介绍基于消息中间件来实现这种分布式事务。

• 在系统A处理任务A前，首先向消息中间件发送一条消息
• 消息中间件收到后将该条消息持久化，但并不投递。此时下游系统B仍然不知道该条消息的存在。
• 消息中间件持久化成功后，便向系统A返回一个确认应答；
• 系统A收到确认应答后，则可以开始处理任务A；
• 任务A处理完成后，向消息中间件发送Commit请求。该请求发送完成后，对系统A而言，该事务的处理过程就结束了，此时它可以处理别的任务了。但commit消息可能会在传输途中丢失，从而消息中间件并不会向系统B投递这条消息，从而系统就会出现不一致性。这个问题由消息中间件的事务回查机制完成，下文会介绍。
• 消息中间件收到Commit指令后，便向系统B投递该消息，从而触发任务B的执行；
• 当任务B执行完成后，系统B向消息中间件返回一个确认应答，告诉消息中间件该消息已经成功消费，此时，这个分布式事务完成。

上述过程可以得出如下几个结论：

1. 消息中间件扮演者分布式事务协调者的角色。
2. 系统A完成任务A后，到任务B执行完成之间，会存在一定的时间差。在这个时间差内，整个系统处于数据不一致的状态，但这短暂的不一致性是可以接受的，因为经过短暂的时间后，系统又可以保持数据一致性，满足BASE理论。

上述过程中，如果任务A处理失败，那么需要进入回滚流程，如下图所示：

• 若系统A在处理任务A时失败，那么就会向消息中间件发送Rollback请求。和发送Commit请求一样，系统A发完之后便可以认为回滚已经完成，它便可以去做其他的事情。
• 消息中间件收到回滚请求后，直接将该消息丢弃，而不投递给系统B，从而不会触发系统B的任务B。

此时系统又处于一致性状态，因为任务A和任务B都没有执行。

上面所介绍的Commit和Rollback都属于理想情况，但在实际系统中，Commit和Rollback指令都有可能在传输途中丢失。那么当出现这种情况的时候，消息中间件是如何保证数据一致性呢？——答案就是超时询问机制。

系统A除了实现正常的业务流程外，还需提供一个事务询问的接口，供消息中间件调用。当消息中间件收到一条事务型消息后便开始计时，如果到了超时时间也没收到系统A发来的Commit或Rollback指令的话，就会主动调用系统A提供的事务询问接口询问该系统目前的状态。该接口会返回三种结果：

• 提交若获得的状态是“提交”，则将该消息投递给系统B。
• 回滚若获得的状态是“回滚”，则直接将条消息丢弃。
• 处理中若获得的状态是“处理中”，则继续等待。

消息中间件的超时询问机制能够防止上游系统因在传输过程中丢失Commit/Rollback指令而导致的系统不一致情况，而且能降低上游系统的阻塞时间，上游系统只要发出Commit/Rollback指令后便可以处理其他任务，无需等待确认应答。而Commit/Rollback指令丢失的情况通过超时询问机制来弥补，这样大大降低上游系统的阻塞时间，提升系统的并发度。

下面来说一说消息投递过程的可靠性保证。当上游系统执行完任务并向消息中间件提交了Commit指令后，便可以处理其他任务了，此时它可以认为事务已经完成，接下来消息中间件一定会保证消息被下游系统成功消费掉！那么这是怎么做到的呢？这由消息中间件的投递流程来保证。

消息中间件向下游系统投递完消息后便进入阻塞等待状态，下游系统便立即进行任务的处理，任务处理完成后便向消息中间件返回应答。消息中间件收到确认应答后便认为该事务处理完毕！

如果消息在投递过程中丢失，或消息的确认应答在返回途中丢失，那么消息中间件在等待确认应答超时之后就会重新投递，直到下游消费者返回消费成功响应为止。当然，一般消息中间件可以设置消息重试的次数和时间间隔，比如：当第一次投递失败后，每隔五分钟重试一次，一共重试3次。如果重试3次之后仍然投递失败，那么这条消息就需要人工干预。

有的同学可能要问：消息投递失败后为什么不回滚消息，而是不断尝试重新投递？

这就涉及到整套分布式事务系统的实现成本问题。我们知道，当系统A将向消息中间件发送Commit指令后，它便去做别的事情了。如果此时消息投递失败，需要回滚的话，就需要让系统A事先提供回滚接口，这无疑增加了额外的开发成本，业务系统的复杂度也将提高。对于一个业务系统的设计目标是，在保证性能的前提下，最大限度地降低系统复杂度，从而能够降低系统的运维成本。

不知大家是否发现，上游系统A向消息中间件提交Commit/Rollback消息采用的是异步方式，也就是当上游系统提交完消息后便可以去做别的事情，接下来提交、回滚就完全交给消息中间件来完成，并且完全信任消息中间件，认为它一定能正确地完成事务的提交或回滚。然而，消息中间件向下游系统投递消息的过程是同步的。也就是消息中间件将消息投递给下游系统后，它会阻塞等待，等下游系统成功处理完任务返回确认应答后才取消阻塞等待。为什么这两者在设计上是不一致的呢？

首先，上游系统和消息中间件之间采用异步通信是为了提高系统并发度。业务系统直接和用户打交道，用户体验尤为重要，因此这种异步通信方式能够极大程度地降低用户等待时间。此外，异步通信相对于同步通信而言，没有了长时间的阻塞等待，因此系统的并发性也大大增加。但异步通信可能会引起Commit/Rollback指令丢失的问题，这就由消息中间件的超时询问机制来弥补。

那么，消息中间件和下游系统之间为什么要采用同步通信呢？

异步能提升系统性能，但随之会增加系统复杂度；而同步虽然降低系统并发度，但实现成本较低。因此，在对并发度要求不是很高的情况下，或者服务器资源较为充裕的情况下，我们可以选择同步来降低系统的复杂度。我们知道，消息中间件是一个独立于业务系统的第三方中间件，它不和任何业务系统产生直接的耦合，它也不和用户产生直接的关联，它一般部署在独立的服务器集群上，具有良好的可扩展性，所以不必太过于担心它的性能，如果处理速度无法满足我们的要求，可以增加机器来解决。而且，即使消息中间件处理速度有一定的延迟那也是可以接受的，因为前面所介绍的BASE理论就告诉我们了，我们追求的是最终一致性，而非实时一致性，因此消息中间件产生的时延导致事务短暂的不一致是可以接受的。

方案3：最大努力通知（定期校对）也叫本地消息表

最大努力通知也被称为定期校对，其实在方案二中已经包含，这里再单独介绍，主要是为了知识体系的完整性。这种方案也需要消息中间件的参与，其过程如下：

• 上游系统在完成任务后，向消息中间件同步地发送一条消息，确保消息中间件成功持久化这条消息，然后上游系统可以去做别的事情了；
• 消息中间件收到消息后负责将该消息同步投递给相应的下游系统，并触发下游系统的任务执行；
• 当下游系统处理成功后，向消息中间件反馈确认应答，消息中间件便可以将该条消息删除，从而该事务完成。

上面是一个理想化的过程，但在实际场景中，往往会出现如下几种意外情况：

1. 消息中间件向下游系统投递消息失败
2. 上游系统向消息中间件发送消息失败

对于第一种情况，消息中间件具有重试机制，我们可以在消息中间件中设置消息的重试次数和重试时间间隔，对于网络不稳定导致的消息投递失败的情况，往往重试几次后消息便可以成功投递，如果超过了重试的上限仍然投递失败，那么消息中间件不再投递该消息，而是记录在失败消息表中，消息中间件需要提供失败消息的查询接口，下游系统会定期查询失败消息，并将其消费，这就是所谓的“定期校对”。

如果重复投递和定期校对都不能解决问题，往往是因为下游系统出现了严重的错误，此时就需要人工干预。

对于第二种情况，需要在上游系统中建立消息重发机制。可以在上游系统建立一张本地消息表，并将 任务处理过程 和 向本地消息表中插入消息(保存的是要发送的内容和发送给谁的地址信息等) 这两个步骤放在一个本地事务中完成。如果向本地消息表插入消息失败，那么就会触发回滚，之前的任务处理结果就会被取消。如果这两步都执行成功，那么该本地事务就完成了。接下来会有一个专门的消息发送者不断地发送本地消息表中的消息，如果发送失败它会返回重试。当然，也要给消息发送者设置重试的上限，一般而言，达到重试上限仍然发送失败，那就意味着消息中间件出现严重的问题，此时也只有人工干预才能解决问题。

对于不支持事务型消息的消息中间件，如果要实现分布式事务的话，就可以采用这种方式。它能够通过重试机制+定期校对实现分布式事务，但相比于第二种方案，它达到数据一致性的周期较长，而且还需要在上游系统中实现消息重试发布机制，以确保消息成功发布给消息中间件，这无疑增加了业务系统的开发成本，使得业务系统不够纯粹，并且这些额外的业务逻辑无疑会占用业务系统的硬件资源，从而影响性能。

因此，尽量选择支持事务型消息的消息中间件来实现分布式事务，如RocketMQ。

方案4：TCC（两阶段型、补偿型）

跨应用的业务操作原子性要求，其实是比较常见的。比如在第三方支付场景中的组合支付，用户在电商网站购物后，要同时使用余额和红包支付该笔订单，而余额系统和红包系统分别是不同的应用系统，支付系统在调用这两个系统进行支付时，就需要保证余额扣减和红包使用要么同时成功，要么同时失败。

TCC事务的出现正是为了解决应用拆分带来的跨应用业务操作原子性的问题。当然，由于常规的XA事务(2PC，2 Phase Commit, 两阶段提交)性能上不尽如人意，也有通过TCC事务来解决数据库拆分的使用场景(如账务拆分)，这个本文后续部分再详述。

故从整个系统架构的角度来看，分布式事务的不同方案是存在层次结构的。

TCC的机制

明眼一看就知道，TCC应该是三个英文单词的首字母缩写而来。没错，TCC分别对应Try、Confirm和Cancel三种操作， 这三种操作的业务含义如下：

Try：预留业务资源Confirm：确认执行业务操作Cancel：取消执行业务操作

稍稍对照下关系型数据库事务的三种操作：DML、Commit和Rollback，会发现和TCC有异曲同工之妙。在一个跨应用的业务操作中， Try操作是先将多个应用中的业务资源预留和锁定住，为后续的确认打下基础，类似的，DML操作要锁定数据库记录行，持有数据库资源； Confirm操作是在Try操作中涉及的所有应用均成功之后进行确认，使用预留的业务资源，和Commit类似； 而Cancel则是当Try操作中涉及的所有应用没有全部成功，需要将已成功的应用进行取消(即Rollback回滚)。 其中Confirm和Cancel操作是一对反向业务操作。

简而言之，TCC是应用层的2PC(2 Phase Commit, 两阶段提交)，如果你将应用看做资源管理器的话。 详细来说，TCC每项操作需要做的事情如下：

1、Try：尝试执行业务。 完成所有业务检查(一致性) 预留必须业务资源(准隔离性) 2、Confirm：确认执行业务。 真正执行业务 不做任何业务检查 只使用Try阶段预留的业务资源 3、Cancel：取消执行业务 释放Try阶段预留的业务资源

一个完整的TCC事务参与方包括三部分：

主业务服务：主业务服务为整个业务活动的发起方，如前面提到的组合支付场景，支付系统即是主业务服务。

从业务服务：从业务服务负责提供TCC业务操作，是整个业务活动的操作方。从业务服务必须实现Try、Confirm和Cancel三个接口，供主业务服务调用。由于Confirm和Cancel操作可能被重复调用，故要求Confirm和Cancel两个接口必须是幂等的。前面的组合支付场景中的余额系统和红包系统即为从业务服务。

业务活动管理器：业务活动管理器管理控制整个业务活动，包括记录维护TCC全局事务的事务状态和每个从业务服务的子事务状态，并在业务活动提交时确认所有的TCC型操作的confirm操作，在业务活动取消时调用所有TCC型操作的cancel操作。

可见整个TCC事务对于主业务服务来说是透明的，其中业务活动管理器和从业务服务各自干了一部分工作。

TCC的优点和限制

TCC事务的优点如下： 解决了跨应用业务操作的原子性问题，在诸如组合支付、账务拆分场景非常实用。 TCC实际上把数据库层的二阶段提交上提到了应用层来实现，对于数据库来说是一阶段提交，规避了数据库层的2PC性能低下问题。

TCC事务的缺点，主要就一个： TCC的Try、Confirm和Cancel操作功能需业务提供，开发成本高。 当然，对TCC事务的这个缺点是否是缺点，是一个见仁见智的事情。

一个案例理解

TCC说实话，TCC的理论有点让人费解。故接下来将以账务拆分为例，对TCC事务的流程做一个描述，希望对理解TCC有所帮助。 账务拆分的业务场景如下，分别位于三个不同分库的帐户A、B、C，A和B一起向C转帐共80元：分布式事务之说说TCC事务

1、Try：尝试执行业务。 完成所有业务检查(一致性)：检查A、B、C的帐户状态是否正常，帐户A的余额是否不少于30元，帐户B的余额是否不少于50元。 预留必须业务资源(准隔离性)：帐户A的冻结金额增加30元，帐户B的冻结金额增加50元，这样就保证不会出现其他并发进程扣减了这两个帐户的余额而导致在后续的真正转帐操作过程中，帐户A和B的可用余额不够的情况。

2、Confirm：确认执行业务。 真正执行业务：如果Try阶段帐户A、B、C状态正常，且帐户A、B余额够用，则执行帐户A给账户C转账30元、帐户B给账户C转账50元的转帐操作。

不做任何业务检查：这时已经不需要做业务检查，Try阶段已经完成了业务检查。 只使用Try阶段预留的业务资源：只需要使用Try阶段帐户A和帐户B冻结的金额即可。

3、Cancel：取消执行业务 释放Try阶段预留的业务资源：如果Try阶段部分成功，比如帐户A的余额够用，且冻结相应金额成功，帐户B的余额不够而冻结失败，则需要对帐户A做Cancel操作，将帐户A被冻结的金额解冻掉。

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