分布式事务最经典的七种解决方案
来源：segmentfault.com/a/1190000040321750
◆ 基础理论
◆ 事务
把多条语句作为一个整体进行操作的功能，被称为数据库事务。数据库事务可以确保该事务范围内的所有操作都可以全部成功或者全部失败。
事务具有 4 个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为 ACID 特性。
Atomicity（原子性）：一个事务中的所有操作，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，会被恢复到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
Consistency（一致性）：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。完整性包括外键约束、应用定义的等约束不会被破坏。
Isolation（隔离性）：数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。
◆ 分布式事务
柔性状态（Soft state）
最终一致性（Eventual consistency）
同样的，分布式事务也部分遵循 ACID 规范：
一致性：事务完成后的一致性严格遵循；事务中的一致性可适当放宽
隔离性：并行事务间不可影响；事务中间结果可见性允许安全放宽
持久性：严格遵循
◆ 分布式事务的解决方案
◆ 两阶段提交/XA
把上面的转账作为例子，一个成功完成的XA事务时序图如下：
如果有任何一个参与者prepare失败，那么TM会通知所有完成prepare的参与者进行回滚。
如果读者想要进一步研究XA，go语言可参考DTM，java语言可参考seata
◆ SAGA
Saga是这一篇数据库论文saga提到的一个方案。其核心思想是将长事务拆分为多个本地短事务，由Saga事务协调器协调，如果正常结束那就正常完成，如果某个步骤失败，则根据相反顺序一次调用补偿操作。
把上面的转账作为例子，一个成功完成的SAGA事务时序图如下：
SAGA事务的特点：
论文里面的SAGA内容较多，包括两种恢复策略，包括分支事务并发执行，我们这里的讨论，仅包括最简单的SAGA
SAGA适用的场景较多，长事务适用，对中间结果不敏感的业务场景适用
如果读者想要进一步研究SAGA，go语言可参考DTM，java语言可参考seata
◆ TCC
关于 TCC（Try-Confirm-Cancel）的概念，最早是由 Pat Helland 于 2007 年发表的一篇名为《Life beyond Distributed Transactions:an Apostate’s Opinion》的论文提出。
Try 阶段：尝试执行，完成所有业务检查（一致性）, 预留必须业务资源（准隔离性） Confirm 阶段：确认执行真正执行业务，不作任何业务检查，只使用 Try 阶段预留的业务资源，Confirm 操作要求具备幂等设计，Confirm 失败后需要进行重试。 Cancel 阶段：取消执行，释放 Try 阶段预留的业务资源。Cancel 阶段的异常和 Confirm 阶段异常处理方案基本上一致，要求满足幂等设计。
把上面的转账作为例子，通常会在Try里面冻结金额，但不扣款，Confirm里面扣款，Cancel里面解冻金额，一个成功完成的TCC事务时序图如下：
TCC的Confirm/Cancel阶段在业务逻辑上是不允许返回失败的，如果因为网络或者其他临时故障，导致不能返回成功，TM会不断的重试，直Confirm/Cancel返回成功。
TCC特点如下：
如果读者想要进一步研究TCC，go语言可参考DTM，java语言可参考seata
◆ 本地消息表
本地消息表这个方案最初是 ebay 架构师 Dan Pritchett 在 2008 年发表给 ACM 的文章。设计核心是将需要分布式处理的任务通过消息的方式来异步确保执行。
大致流程如下：
搜索公众号互联网架构师后台回复“2T”，获取一份惊喜礼包。
容错机制：
本地消息表的特点：
适用于可异步执行的业务，且后续操作无需回滚的业务
◆ 事务消息
正常发送的流程图如下：
事务消息特点如下：
适用于可异步执行的业务，且后续操作无需回滚的业务
如果读者想要进一步研究事务消息，可参考rocketmq，为了方便大家学习事务消息，DTM也提供了简单实现
◆ 最大努力通知
消息校对机制。如果尽最大努力也没有通知到接收方，或者接收方消费消息后要再次消费，此时可由接收方主动向通知方查询消息信息来满足需求。
前面介绍的的本地消息表和事务消息都属于可靠消息，与这里介绍的最大努力通知有什么不同？
解决方案上，最大努力通知需要：
最大努力通知适用于业务通知类型，例如微信交易的结果，就是通过最大努力通知方式通知各个商户，既有回调通知，也有交易查询接口
◆ AT事务模式
这是阿里开源项目seata中的一种事务模式，在蚂蚁金服也被称为FMT。优点是该事务模式使用方式，类似XA模式，业务无需编写各类补偿操作，回滚由框架自动完成，缺点也类似AT，存在较长时间的锁，不满足高并发的场景。有兴趣的同学可以参考seata-AT
◆ 分布式事务中的网络异常
在分布式事务的各个环节都有可能出现网络以及业务故障等问题，这些问题需要分布式事务的业务方做到防空回滚，幂等，防悬挂三个特性，下面以TCC事务说明这些异常情况：
空回滚：
出现原因是当一个分支事务所在服务宕机或网络异常，分支事务调用记录为失败，这个时候其实是没有执行Try阶段，当故障恢复后，分布式事务进行回滚则会调用二阶段的Cancel方法，从而形成空回滚。
幂等：
由于任何一个请求都可能出现网络异常，出现重复请求，所以所有的分布式事务分支，都需要保证幂等性
悬挂：
悬挂就是对于一个分布式事务，其二阶段 Cancel 接口比 Try 接口先执行。
业务处理请求4的时候，Cancel在Try之前执行，需要处理空回滚
业务处理请求6的时候，Cancel重复执行，需要幂等
业务处理请求8的时候，Try在Cancel后执行，需要处理悬挂
面对上述复杂的网络异常情况，目前看到各家建议的方案都是业务方通过唯一键，去查询相关联的操作是否已完成，如果已完成则直接返回成功。相关的判断逻辑较复杂，易出错，业务负担重。
在项目DTM中，出现了一种子事务屏障技术，使用该技术，能够达到这个效果，看示意图：
func ThroughBarrierCall(db *sql.DB, transInfo *TransInfo, busiCall BusiFunc)
如果是Confirm分支，那么insert ignore插入gid-branchid-confirm，如果成功插入，则调用屏障内逻辑
如果是Cancel分支，那么insert ignore插入gid-branchid-try，再插入gid-branchid-cancel，如果try未插入并且cancel插入成功，则调用屏障内逻辑
在此机制下，解决了网络异常相关的问题
空补偿控制--如果Try没有执行，直接执行了Cancel，那么Cancel插入gid-branchid-try会成功，不走屏障内的逻辑，保证了空补偿控制
防悬挂控制--Try在Cancel之后执行，那么插入的gid-branchid-try不成功，就不执行，保证了防悬挂控制
对于SAGA事务，也是类似的机制。
该技术目前需要搭配DTM事务管理器，目前SDK已经提供给go语言的开发者。其他语言的sdk正在规划中。对于其他的分布式事务框架，只要提供了合适的分布式事务信息，能够按照上述原理，快速实现该技术。
◆ 总结
感谢您的阅读，也欢迎您发表关于这篇文章的任何建议，关注我，技术不迷茫！小编到你上高速。
正文结束
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