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一、分布式事务介绍
分布式事务用于在分布式系统中保证不同节点之间的数据一致性。分布式事务的实现有很多种，最具有代表性的是由Oracle Tuxedo系统提出的XA分布式事务协议。
在我们平时写的代码中，我们可以用一个事务包含许多个SQL调用，如果某一个数据库操作发生异常，就可以将之前的SQL操纵全部进行回滚，只有当所以的SQL操作全部成功，才进行提交，这就保证了事务的一致性。
但是在分布式环境下，多个数据库操作可能被拆分到独立的三个数据库访问服务中，此时原来的本地SQL调用就演变成了远程服务调用，事务的一致性无法得到保证
加入服务A和服务B调用成功，则A和B的SQL会被提交，最后执行服务C，它的SQL操作失败，那么C进行回滚，在这里，就导致了事务的不一致。
二、分布式事务设计方案
通常，分布式事务基于两阶段实现：
阶段1：全局事务管理器向所有事务参与者发送准备请求，事务参与者向全局事务管理器回复自己是否准备就绪。
阶段2：全局事务管理器接收到所以事务参与者的回复之后做判断，如果所有事务参与者都可以提交，则向所有事务提交者发送提交申请，否则进行回滚。事务参与者根据全局事务管理器的指令进行提交或者回滚操作。
两个阶段采用的是悲观锁策略，由于各个事务参与者需要等待响应最慢的参与者，因此性能比较差。 而且整个过程都是需要加锁的，并且当协调者出现故障，则整个事务需要等到协调者回复后才能继续执行。
所以可以用最终一致性替代传统的强一致性，尽量避免使用分布式事务。
三、分布式事务基础模型
由于在大型SOA/微服务系统架构下，一次业务请求往往会跨越多个服务，多个服务共同协调完成一次端到端的全链路业务调用时，由于业务约束或者服务提供者的故障等原因造成多个系统中数据不一致或通信延迟等问题，因此对于分布式/微服务系统中的多服务协调调用场景需要分布式事务来保证系统的ACID属性。
四、分布式事务优化
在实践中常用的最终一致性方案就是使用带有事务功能的MQ做中间人角色，工作原理如下：
在做本地事务之前，先向MQ发送一个preapre消息，然后执行本地事务，本地事务提交成功的话，向MQ发送一个commit消息，否则发送一个rollback消息，取消之前的消息。MQ只会在收到commit确认才会将消息投递出去，所以这样的形式可以保证在一切正常的情况下，本地事务和MQ可以达到一致性。
但是如果系统执行事务成功后，还没来得及发送commit给MQ，或者说网络超时等问题导致MQ没有收到commit，那么MQ就不会把prepare消息投递出去。MQ会根据策略去尝试询问（回调）发消息的系统进行检查该消息是否应该投递出去或者丢弃，得到系统的确认后，MQ会做投递还是丢弃，这样就完全保证了MQ和发消息的系统的一致性，从而保证了接收消息系统的一致性。
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