什么是分布式事务

简介

分布式事务是指涉及多个独立的系统或服务之间的事务操作，这些系统或服务可以位于不同的物理节点、网络或数据库中。在分布式系统中，由于每个节点或服务都有自己的本地事务，因此需要一种机制来保证所有涉及的系统或服务在一个事务中具有一致性和原子性。
传统的关系型数据库事务（例如 ACID）通常只适用于单个数据库实例，无法满足分布式系统中跨多个数据库或服务的事务需求。因此，分布式事务需要使用特定的技术和协议来保证事务的一致性和可靠性。
分布式事务是指涉及多个参与者（通常是不同的计算机或服务）的事务操作，这些参与者分布在不同的物理位置上。在分布式系统中，由于涉及多个独立的节点，因此需要一种机制来确保所有节点之间的事务操作能够保持一致性和可靠性。
对于分布式系统中的事务操作，需要考虑以下几个关键点：
1.原子性（Atomicity）：事务要么完全执行，要么完全不执行，不存在部分执行的情况。即使事务的参与者分布在不同的节点上，也需要保证整个事务操作的原子性。
2.一致性（Consistency）：事务操作执行前后，系统的状态应该保持一致。无论是单个节点的状态还是多个节点之间的状态，都需要满足一致性的要求。
3.隔离性（Isolation）：不同事务之间应该相互隔离，互不干扰。当多个事务并发执行时，需要保证它们之间不会相互影响，从而避免出现数据不一致的情况。
4.持久性（Durability）：一旦事务提交，其结果应该是持久的，即使系统发生故障也不能丢失。
在分布式系统中，由于涉及多个独立的节点和网络通信，实现分布式事务需要解决诸多挑战。例如，要处理网络延迟、节点故障、消息丢失等问题。为了实现分布式事务，通常会采用一些经典的分布式事务协议，如两阶段提交协议（Two-Phase Commit Protocol）、三阶段提交协议（Three-Phase Commit Protocol）或者基于消息队列的事务消息等方法。
总之，分布式事务是指跨多个独立节点的事务操作，确保在分布式系统中保持事务的原子性、一致性、隔离性和持久性，是分布式系统中非常重要的一个概念。
分布式事务是指在分布式系统中，涉及到多个资源的操作，需要保证所有操作要么全部成功，要么全部失败，以保持数据的一致性。实现分布式事务需要考虑以下几种方式：

分布式事务的实现方式

1.XA模式：这是全局事务的常见实现方式，由TM协调者（分布式事务管理者）、RM资源参与者（一般是数据库）、CRM（TM和RM之间的通信中间件）和AP（微服务）组成。这种模式一般由数据库实现，效率相对较低，一般不使用。
2.两阶段提交协议（2PC）：一个分布式事务可以被拆分成多个本地事务，运行在不同的AP和RM上，分布式事务必须保证每个本地事务都能同时成功，有一个本地事务失败，则其他事务都必须回滚。使用CRM来通知各个本地事务，同步本地事务执行的状态。
3. 三阶段提交协议（3PC）：这是为了解决两阶段提交协议中协调者节点崩溃而设计的。三阶段提交协议将二阶段提交的“准备”阶段再次细分，增加了一个“预提交”阶段。
4. TCC（Try、Confirm、Cancel）：这是一种补偿型事务，需要业务代码实现，通过业务代码控制资源的Try、Confirm和Cancel三个阶段。补偿事务（TCC），它是一种基于业务逻辑的分布式事务解决方案。TCC的核心思想是将一个分布式事务拆分成多个本地事务，并通过三个阶段（try、confirm、cancel）来保证事务的一致性
5. 最大努力通知：这是一种通过消息中间件实现分布式事务的方案，主要应用在金融交易场景中。
它是一种不保证强一致性的方法，通过异步通知来达到尽量保证事务的一致性，即尽力保证事务成功， 但不能完全保证
6.本地消息表：这是ebay研发出的一种分布式事务解决方案，通过将消息表存储在数据库中，实现了消息的一致性。
7.半消息/最终一致性：这是RocketMQ等消息中间件提供的分布式事务解决方案，通过半消息的方式实现了分布式事务的一致性。
8.消息队列（MQ）：在分布式系统中，可以使用消息队列来解决分布式事务问题。将事务操作通过消息队列异步发送到其他服务，然后通过监听消息队列的方式来检测各服务执行结果，最后根据结果进行提交或回滚。
9.单点事务服务（SAGA）：它是将分布式事务拆分成多个原子操作，并通过状态机来管理各个原子操作的执行顺序和执行结果。每个原子操作都对应一个事务服务，而这些事务服务共同组成了分布式事务。
以上是分布式事务的一些常见实现方式，它们各有优缺点，适用于不同的应用场景。在实际应用中，可以根据具体需求选择适合的实现方式。

分布式事务本质

本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库数据的一致性。
分布式事务是指存在多个跨库事务的事务一致性问题，或者是指在分布式架构下由多个应用节点组成的多个事务之间的事务一致性问题。
目前主流的分布式事务解决方案有两种一种是基于XA协议实现的强一致性事务方案，比如Atomikos、Seata中的XA事务模型。
基于CAP理论可以知道，如果要保证分布式事务的强一致性，就必然会带来性能的影响从而影响到可用性。所以强一致性事务性能会比较低。
另一种是基于BASE理论下的弱一致性事务解决方案，比如TCC事务模型、基于可靠性消息的最终一致性方案、Seata的Saga事务模型等。
最终一致性事务损失了数据的强一致性，通过异步补偿的方式达到数据的最终一致。
因此在性能上比较好，适用于并发量比较高的场景。

分布式事务本质上要解决的就是跨网络节点的多个事务的数据一致性问题，业内常见的解决方法有两种
强一致性，就是所有的事务参与者要么全部成功，要么全部失败，全局事务协调者需要知道每个事务参与者的执行状态，再根据状态来决定数据的提交或者回滚！最终一致性，也叫弱一致性，也就是多个网络节点的数据允许出现不一致的情况，但是在最终的某个时间点会达成数据一致。
基于 CAP 定理我们可以知道，强一致性方案对于应用的性能和可用性会有影响，所以对于数据一致性要求不高的场景，就会采用最终一致性算法。分布式事务的实现上，对于强一致性，我们可以通过基于 XA 协议下的二阶段提交来实现，对于弱一致性，可以基于 TCC 事务模型、可靠性消息模型等方案来实现。市面上有很多针对这些理论模型实现的分布式事务框架，我们可以在应用中集成这些框架来实现分布式事务。而 Seata 就是其中一种，它是阿里开源的分布式事务解决方案，提供了高性能且简单易用的分布式事务服务。