Java支付宝支付开发流程与原理【沙箱环境】【分布式事务解决方案】
不管是支付宝支付，还是微信支付，还是银联支付等，大部分的支付流程都是相似的，学会了其中的思想，那么其他支付方式也就很简单了。
支付宝支付流程：
1、A网站以POST请求方式提交参数给支付宝接口，在支付宝端进行支付处理。
POST请求方式一定程度下保证了安全性，即在url上看不到参数，但可以在浏览器开发者工具中可以看到参数，为防止篡改，则可以采用一些加密协议，如：https、加签名、加密手段(MD5加盐、base64、DES、sha1)等。
在加密中又可以分为对称加密(base64、des等)与非对称加密(RSA公钥与私钥的互换)。
那么在支付宝中主要使用什么方式进行加密呢? 加签名和RSA非对称加密。
2、在支付宝接口中，把支付的结果通知给A网站(成功/失败)，以便更新订单的状态信息。
那么支付宝怎么把支付结果返回给A网站呢？有两种通知/回调方式：1、同步通知(同步回调) 2、异步通知(异步回调)
同步通知：当A网站以post请求方式将参数提交给支付宝接口，支付宝会返回同步通知给A网站，意味着A网站需要提供一个接口给支付宝，而同步通知实际上是：本地浏览器的重定向操作，告知A网站支付成功还是失败，不做订单状态的更改。
异步通知：为了安全性考虑，一般需要进行订单状态的更改时，使用异步通知，即支付宝服务器使用httpclient技术调用A网站的接口进行通知，A网站解析报文，判断到底是支付成功还是支付失败。异步通知包含补偿机制，即：支付宝把结果异步通知给A网站，若A网站未及时响应给支付宝，则支付宝会进行补偿重发，类似与MQ。所以在网络存在延迟的情况下，需要解决支付回调的幂等性问题，解决方式跟MQ很相似——使用全局ID。
简而言之：
回调方式：同步回调、异步回调
回调场景: 告诉商户支付通知结果
同步回调: 整个支付流程完毕，使用同步方式将参数重定向给商户平台，一般场景用于展示结果。
异步回调: 第三方支付接口发一个后台通知给商户平台，一般场景用户修改订单信息。
在支付环境可能产生的问题：
安全性问题、支付回调的幂等性问题(如充值1毛钱，可以购买500元的商品漏洞——html篡改数据)，分布式事务问题(解决数据的双方一致性问题，因为A网站和支付宝并不使用同一个数据库)，若A网站不能及时收到支付宝的异步通知，则支付宝会重试补偿，则应该在A网站内做幂等性判断即可。
支付宝开发环境：
使用支付宝沙箱：https://openhome.alipay.com/platform/appDaily.htm
初次访问需要进行认证，选择自研开发者：
认证成功后进入沙箱环境，下载JAVA版本的SDK&Demo https://docs.open.alipay.com/270/106291/
下载后导入Demo到Eclipse(plus:貌似Demo并不是一个Maven工程)
导入后修改AlipayConfig.java文件(app_id、RSA2、公钥，测试环境下修改网关等信息)
加密方式
在支付领域，数据安全肯定是首要的任务，加密种类可分为：单向加密、对称加密、非对称加密。
最安全的肯定是RSA：公钥与私钥的互换，效率不如单向加密和对称加密高，但安全性很好，要想破解，必须知道公钥和私钥两把密钥，属于非对称加密。
单向加密：如MD5、SHA等不可逆【不能解密，只能加密】，主要用来验证数据传输的过程中，是否被篡改过。
对称加密：一方通过密钥将信息加密后，把密文传给另一方，另一方通过这个相同的密钥将密文解密，转换成可以理解的明文。
明文 <-> 密钥 <-> 密文 【可以加密，又可以解密】
常用对称加密方案 DES、AES、Base64
非对称加密：在支付领域一般都使用RSA非对称加密。在通信双方，如果使用非对称加密，一般遵从这样的原则：公钥加密，私钥解密。同时，一般一个密钥加密，另一个密钥就可以解密。
因为公钥是公开的，如果用来解密，那么就很容易被人解密消息。因此，私钥也可以认为是个人身份的证明。
如果通信双方需要互发消息，那么应该建立两套非对称加密的机制（即两对公私钥密钥对），发消息的一方使用对方的公钥进行加密，接收消息的一方使用自己的私钥解密。
每个人生成一个“私钥-公钥”对，这个私钥需要每个人自行进行保护！公钥可以随便分享，后面详细说，同时，生成的这个“私钥-公钥”对还有个强大的功能就是，使用私钥加密的信息，只能由该私钥对应的公钥才能解密，使用公钥加密的信息，只能由该公钥对应的私钥才能解密！
初次使用支付宝沙箱环境，默认RSA2(SHA256)密钥是未启用状态，需要手动配置应用公钥！
支付步骤
使用tomcat运行项目，进入web页面，如下显示：
点击付款，使用账号密码登录。注意：不要使用真实环境登录，而是用沙箱账号密码登录
沙箱账号密码可以在这查看：
登录密码和支付密码默认都为111111
支付成功后，跳转到你所填写的同步通知地址，实际为浏览器重定向。
若重定向后显示：
trade_no:20180916xxxxxxxxx
out_trade_no:20180916xxx
total_amount:100000
则表示测试成功
DEBUG看底层执行原理
演示完成，下面我们使用断点方式，debug运行看看底层是如何运行的。
首先我打开google浏览器，打开开发者工具，当我们点击付款时候，访问的是alipay.trade.page.pay.jsp，在项目中找到该jsp
在13行打一个断点，点击页面按钮
return_url代表同步通知本地浏览器重定向的url，而notify_url代表异步通知url，精彩在后头。
为什么他要这么做呢？实际上他在29行-33行把参数封装为json格式，并把result动态生成为一个表单，我拷贝表单在本地生成.html文件运行试试看。
此处有一个scirpt标签，当页面加载时候提交表单，表单的action为alipaydev.com，提交方式为POST请求，且内部封装了两个隐藏域，value为刚才的debug所示的封装后的json，并提交给支付宝服务器，双击1.html，运行结果为：
接下来，登录账户付款。
分别在notify_url.jsp和return_url.jsp打一个断点
发现断点先进入notify_url.jsp(异步通知/异步回调)，①接收支付宝传递过来的参数，②验证签名，防止被篡改，如果验证签名失败，则有重试机制，直到A系统返回"success"给支付宝，支付宝才不会重试。实际上同步通知和异步通知代码基本一样，最后返回结果。需要考虑网络延迟的情况下，A系统与支付宝系统双方数据一致性问题
所以需要A系统还需要做一个幂等性问题的判断，在网络延迟的情况下，需要使用全局id处理幂等性问题，全局id可以参考订单ID
项目中如何接入支付宝开发
1、引入依赖，该依赖包含了支付宝所需的sdk
com.github.1991wangliang
alipay-sdk
1.0.0
2、支付服务需要提供两个接口
1、创建token接口
2、使用token进行支付
数据库支付表结构，非正式，仅供参考
CREATE TABLE `payment_info` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`userid` int(11) DEFAULT NULL,
`typeid` int(2) DEFAULT NULL,
`orderid` varchar(50) DEFAULT NULL,
`price` decimal(10,0) DEFAULT NULL,
`source` varchar(10) DEFAULT NULL,
`state` int(2) DEFAULT NULL,
`created` datetime DEFAULT NULL,
`updated` datetime DEFAULT NULL,
`platformorderid` varchar(100) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8;
token接口如何创建？
详细的支付流程：
生成支付令牌，支付令牌，假设有效期15分钟
1、请求时，向支付表创建一条支付信息
2、生成支付token，存到redis中，key为支付token，value为支付表的id，并设置有效期为15分钟
3、返回支付token给客户端
4、使用支付token，向redis查找对应支付表的id
5、使用支付表的id，获取支付信息
6、封装支付宝form表单提交参数
具体代码实现：
public ResponseBase createToken(@RequestBody PaymentInfo paymentInfo) {
//1.创建支付请求信息
Integer insertResultCount = paymentInfoDao.savePaymentType(paymentInfo);
if(insertResultCount <= 0 ){
return setResultFail("创建支付订单失败");
}
//2.生成对应的token
String payToken = TokenUtils.getPayToken();
//3.存放在redis中,key为token,value为支付表的id
baseRedisService.setString(payToken, paymentInfo.getId()+"", ResponseConstants.PAY_TOKEN_MEMBER_TIME);
//4.返回token给客户端
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("payToken", payToken);
return setResultSuccess(jsonObject);
}
如何使用token进行支付
思路：
1.对传递的token，并进行校验
2.从redis中根据token获取支付id，并进行校验
3.使用支付id查询数据库，并进行校验
4.从数据库中找到订单信息，封装为json，组装form表单(result)，输出到页面
Service层
public ResponseBase findToken(@RequestParam("payToken") String payToken){
// 1.参数验证
if (StringUtils.isEmpty(payToken)) {
return setResultFail("请传递payToken");
}
// 2.判断token有效期
// 3.使用token 查找redis 找到对应的支付id
String payID = (String) baseRedisService.getString(payToken);
if (StringUtils.isEmpty(payID)) {
return setResultFail("支付token不存在或已经过期");
}
// 4.使用支付id进行下单
Long payIDInteger = Long.parseLong(payID);
// 5.使用支付id查询支付信息
PaymentInfo paymenInfo = paymentInfoDao.getPaymentInfo(payIDInteger);
if (paymenInfo == null) {
return setResultFail("未找到该支付信息");
}
// 6.对接支付宝代码,返回提交支付form表单元素给客户端，拷贝alipay.trade.page.pay.jsp中的代码
// 获得初始化的AlipayClient
AlipayClient alipayClient = new DefaultAlipayClient(AlipayConfig.gatewayUrl, AlipayConfig.app_id,
AlipayConfig.merchant_private_key, "json", AlipayConfig.charset, AlipayConfig.alipay_public_key,
AlipayConfig.sign_type);
// 设置请求参数
AlipayTradePagePayRequest alipayRequest = new AlipayTradePagePayRequest();
alipayRequest.setReturnUrl(AlipayConfig.return_url);
alipayRequest.setNotifyUrl(AlipayConfig.notify_url);
// 商户订单号，商户网站订单系统中唯一订单号，必填
String out_trade_no = paymenInfo.getOrderId();
// 付款金额，必填
String total_amount = paymenInfo.getPrice()+"";
// 订单名称，必填
String subject = "itcats.cn充值中心";
// 商品描述，可空
//String body = new String(request.getParameter("WIDbody").getBytes("ISO-8859-1"), "UTF-8");
alipayRequest.setBizContent("{\"out_trade_no\":\"" + out_trade_no + "\"," + "\"total_amount\":\"" + total_amount
+ "\"," + "\"subject\":\"" + subject + "\","
// + "\"body\":\"" + body + "\","
+ "\"product_code\":\"FAST_INSTANT_TRADE_PAY\"}");
// 若想给BizContent增加其他可选请求参数，以增加自定义超时时间参数timeout_express来举例说明
// alipayRequest.setBizContent("{\"out_trade_no\":\""+ out_trade_no
// +"\","
// + "\"total_amount\":\""+ total_amount +"\","
// + "\"subject\":\""+ subject +"\","
// + "\"body\":\""+ body +"\","
// + "\"timeout_express\":\"10m\","
// + "\"product_code\":\"FAST_INSTANT_TRADE_PAY\"}");
// 请求参数可查阅【电脑网站支付的API文档-alipay.trade.page.pay-请求参数】章节
// 请求
try{
String result = alipayClient.pageExecute(alipayRequest).getBody();
// 输出
// out.println(result);
JSONObject data = new JSONObject();
data.put("payHtml", result);
return setResultSuccess(data);
}catch(Exception e){
return setResultFail("支付异常");
}
}
Controller层
//使用token进行支付
@RequestMapping("/aliPay")
public void aliPay(String payToken,HttpServletResponse response) throws IOException{
response.setContentType("text/html;charset=utf-8");
PrintWriter writer = response.getWriter();
//1.参数验证
if(StringUtils.isEmpty(payToken)){
return ;
}
//2.调用支付服务接口,返回支付宝html元素
ResponseBase result = payServiceFeign.findToken(payToken);
if(!result.getCode().equals(ResponseConstants.HTTP_RES_CODE_200)){
writer.println(result.getMsg());
return ;
}
//3.将html元素返回给客户端,等于200,获取html
LinkedHashMap data = (LinkedHashMap) result.getData();
String html = (String) data.get("payHtml");
log.info("######输出的html结果为#####:{}",html);
//4.页面渲染html
writer.println(html);
writer.close();
}
支付宝回调
回调分为同步通知和异步通知
【支付宝的回调推荐打印日志】，支付宝这边会正常的将支付消息存到支付宝数据库，而若A系统某接口挂掉，支付宝无法获取A系统返回的"success"，则支付宝有重试机制，重试次数跟周期参照支付宝官方文档，重试本质上是为了保证支付宝数据库和A系统数据库的双方数据一致性问题，但重试也带来了一些问题，如接口幂等性问题(接口重复消费)，所以在A系统接口中需要做幂等性处理，常见例子：记录成功录入支付宝数据库，录入后支付宝会通知A系统支付结果，若A系统存在网络延迟，则可能重复发送，如支付宝充值100元，A系统送100积分，若A系统未做幂等性处理，则可能出现用户获得500积分、1000积分之类的情况。
同步回调处理思路，可以参考支付宝Demo中的return_url.jsp
1、日志处理
2、验证签名操作
3、从Map中取出参数【参照return_url.jsp，参数都封装在Map中】
4、返回json数据给客户端
具体代码：
Service层
// 同步通知
public ResponseBase synCallBack(@RequestParam Map params) {
// 1.日志记录
log.info("###支付宝同步通知开始###params:{}", params);
// 2.验签操作,参考支付宝Demo的return_url.jsp
try {
boolean signVerified = AlipaySignature.rsaCheckV1(params, AlipayConfig.alipay_public_key, AlipayConfig.charset,
AlipayConfig.sign_type); // 调用SDK验证签名
log.info("###支付宝同步通知验证参数###signVerified:{}",signVerified);
// ——请在这里编写您的程序（以下代码仅作参考）——
if (!signVerified) {
return setResultFail("验签失败");
}
// 商户订单号
String outTradeNo = params.get("out_trade_no");
// 支付宝交易号
String tradeNo = params.get("trade_no");
// 付款金额
String totalAmount = params.get("total_amount");
JSONObject data = new JSONObject();
data.put("outTradeNo", outTradeNo);
data.put("tradeNo", tradeNo);
data.put("totalAmount", totalAmount);
return setResultSuccess(data);
} catch (AlipayApiException e) {
log.error("支付宝同步通知出现异常,ERROR:{}",e);
return setResultFail("同步通知出现异常");
}finally {
log.info("###支付宝同步通知结束###params:{}", params);
}
}
同步通知Controller层，负责把参数放在request并转发到页面
@Controller
@Slf4j
//参照return_url.jsp
@RequestMapping("/alipay/callback")
public class CallbackController {
private static final String SUCCESS_PAY = "success_pay";
@Autowired
private CallbackServiceFeign callbackServiceFeign;
/**
* 同步回调地址,成功以输出流生成的form表单页面,并把参数放在form表单hidden域,失败输出失败
* 需要修改本地项目拷贝过来的支付宝AlipayConfig.java中同步回调地址
* @param request
* @return
* @throws IOException
*/
@RequestMapping("returnUrl")
public void synCallBack(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response) throws IOException{
response.setContentType("text/html;charset=utf-8");
PrintWriter writer = response.getWriter();
Map params = new HashMap();
Map requestParams = request.getParameterMap();
for (Iterator iter = requestParams.keySet().iterator(); iter.hasNext();) {
String name = (String) iter.next();
String[] values = (String[]) requestParams.get(name);
String valueStr = "";
for (int i = 0; i < values.length; i++) {
valueStr = (i == values.length - 1) ? valueStr + values[i]
: valueStr + values[i] + ",";
}
//乱码解决，这段代码在出现乱码时使用
valueStr = new String(valueStr.getBytes("ISO-8859-1"), "utf-8");
params.put(name, valueStr);
}
log.info("###支付宝同步通知CallbackController###synCallBack开始params:{}",params );
ResponseBase res = callbackServiceFeign.synCallBack(params);
//执行失败,返回状态码不是200
if(!res.getCode().equals(ResponseConstants.HTTP_RES_CODE_200)){
//报错页面error.ftl
writer.print("跳转页面失败");;
}
//执行成功,返回状态码为200
LinkedHashMap data = (LinkedHashMap) res.getData();
//封装参数到form表达,浏览器模拟提交,为隐藏参数,使用POST+隐藏域表单包装
String htmlFrom = "";
log.info("###支付宝同步通知CallbackController###synCallBack结束params:{}",params );
//输出表单页面
writer.println(htmlFrom);
writer.close();
}
//同步回调解决get请求url地址暴露参数问题,这里使用POST请求隐藏参数
@RequestMapping(value = "/synSuccessPage", method = RequestMethod.POST)
public String synSuccessPage(HttpServletRequest request, String outTradeNo, String tradeNo, String totalAmount) {
request.setAttribute("outTradeNo", outTradeNo);
request.setAttribute("tradeNo", tradeNo);
request.setAttribute("totalAmount", totalAmount);
return SUCCESS_PAY;
}
}
异步通知：
考虑重试机制导致的幂等性问题，但支付宝的重试一般不会并行执行，所以一般只需要根据全局ID(订单ID)进行幂等性判断即可，如果支付失败(如钱不够了)，支付宝也不会把消息回调过来。
以下代码涉及到分布式事务问题，plus订单数据库与支付数据库是不同的数据源
// 异步通知
public String asynCallBack(@RequestParam Map params) {
// 1.日志记录
log.info("###支付宝同步通知开始###params:{}", params);
// 2.验签操作,参考支付宝Demo的return_url.jsp
try {
boolean signVerified = AlipaySignature.rsaCheckV1(params, AlipayConfig.alipay_public_key,
AlipayConfig.charset, AlipayConfig.sign_type); // 调用SDK验证签名
log.info("###支付宝同步通知验证参数###signVerified:{}", signVerified);
// ——请在这里编写您的程序（以下代码仅作参考）——
if (!signVerified) {
return ResponseConstants.PAY_FAIL;
}
// 【重点代码】修改支付数据库，先判断,后设置,可以解决多次设置造成的幂等性问题
// 根据订单id查询支付表,返回支付对象
String outTradeNo = params.get("out_trade_no");
//在支付宝中,解决全局幂等性问题使用订单号进行区分
//如果担心重试并行执行,可以考虑在这加入zookeeperLock.lock()
PaymentInfo paymenInfo = paymentInfoDao.getByOrderIdPayInfo(outTradeNo);
//zookeeperLock.unlock()
if(paymenInfo == null){
return ResponseConstants.PAY_FAIL;
}
//获取支付状态0 待支付、1支付成功 、2支付失败
//在支付宝的重试机制中,重试不会并行执行,重试都是有时间间隔的
Integer state = paymenInfo.getState();
if(state == 1){
//已经支付过了,不要继续重试,返回success
return ResponseConstants.PAY_SUCCESS;
}
// 商户订单号
// 支付宝交易号
String tradeNo = params.get("trade_no");
// 付款金额,实际开发中,这个金额应该从数据库里查，防止别人知道接口篡改金额
String totalAmount = params.get("total_amount");
//或从数据库中查询出商品金额和totalAmount是否一致,不一致标记为异常订单
JSONObject data = new JSONObject();
// 设置为已经支付状态
paymenInfo.setState(1);
// 设置支付宝id
paymenInfo.setPlatformorderId(tradeNo);
// 对支付参数进行记录
paymenInfo.setPayMessage(params.toString());
//手动begin事务
Integer resultCount = paymentInfoDao.updatePayInfo(paymenInfo);
if (resultCount <= 0) {
// 更新支付表失败,返回fail,让支付宝重试
return ResponseConstants.PAY_FAIL;
}
// 更新支付表成功
// 调用订单接口通知 更新订单表
ResponseBase orderResult = orderServiceFeign.updateOrder(1l, tradeNo , outTradeNo);
if(!orderResult.getCode().equals(ResponseConstants.HTTP_RES_CODE_200)){
//手动回滚事务
return ResponseConstants.PAY_FAIL;
}
//手动提交,如订单表更新失败,支付表也应该回滚
return ResponseConstants.PAY_SUCCESS;
} catch (AlipayApiException e) {
log.error("支付宝同步通知出现异常,ERROR:{}", e);
return ResponseConstants.PAY_FAIL;
} finally {
log.info("###支付宝同步通知结束###params:{}", params);
}
}
涉及分布式事务问题的代码，我把上面的部分代码拷贝下来
//手动begin事务
//更新支付宝表更新数据库
Integer resultCount = paymentInfoDao.updatePayInfo(paymenInfo);
if (resultCount <= 0) {
// 更新支付表失败,返回fail,让支付宝重试
return ResponseConstants.PAY_FAIL;
}
// 更新支付表成功
// 调用订单接口通知 更新订单表
ResponseBase orderResult = orderServiceFeign.updateOrder(1l, tradeNo , outTradeNo);
if(!orderResult.getCode().equals(ResponseConstants.HTTP_RES_CODE_200)){
//手动回滚事务
return ResponseConstants.PAY_FAIL;
}
//手动提交,如订单表更新失败,支付表也应该回滚
return ResponseConstants.PAY_SUCCESS;常规的电商支付流程：先更改本地的支付宝数据库，更新成功后，再更新订单数据库更新订单状态，但订单状态并不受本地事务的影响，在执行完更新订单数据库后抛出异常，则订单更新 orderServiceFeign.updateOrder(1l, tradeNo , outTradeNo);不能回滚，而支付更新paymentInfoDao.updatePayInfo(paymenInfo);受本地事务影响可以回滚，这便产生了分布式事务问题。
分布式事务：
就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
常见的分布式事务解决方案：
两段提交协议(2pc)、三段提交协议(3pc)、TCC补偿机制、MQ(补偿机制)+幂等性处理、提供回滚接口、分布式数据库支付宝流程等。
分布式理论：CAP理论和BASE理论
CAP理论
所谓的CAP理论即为：数据的一致性、服务的可用性、分区容错
一致性
指“all nodes see the same data at the same time”，即更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。
对于分布式事务一致性，可以分为从客户端和服务端两个不同的视角。
从客户端来看，一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。
从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。
一致性是因为有并发读写才有的问题，因此在理解一致性的问题时，一定要注意结合考虑并发读写的场景。
从客户端角度，多进程并发访问时，更新过的数据在不同进程如何获取的不同策略，决定了不同的一致性。
- 对于关系型数据库，要求更新过的数据能被后续的访问都能看到，这是强一致性。
- 如果能容忍后续的部分或者全部访问不到，则是弱一致性。
- 如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据，则是最终一致性。
可用性
可用性指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是正常响应时间。
对于一个可用性的分布式系统，每一个非故障的节点必须对每一个请求作出响应。也就是，该系统使用的任何算法必须最终终止。这是一个很强的定义：即使是严重的网络错误，每个请求必须终止，如对服务降级等操作。
高的可用性主要是指系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。可用性通常情况下可用性和分布式数据冗余，负载均衡等有着很大的关联。
分区容错
分区容错性指“the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”，即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。
分区容错性和扩展性紧密相关。在分布式应用中，可能因为一些分布式的原因导致系统无法正常运转。好的分区容错性要求能够使应用虽然是一个分布式系统，而看上去却好像是在一个可以运转正常的整体。比如
现在的分布式系统中有某一个或者几个机器宕掉了，其他剩下的机器还能够正常运转满足系统需求，或者是机器之间有网络异常，将分布式系统分隔未独立的几个部分，各个部分还能维持分布式系统的运作，这样就具有好的分区容错性。
BASE理论
BASE理论是指，Basically Available（基本可用）、Soft-state（ 软状态/柔性事务）、Eventual Consistency（最终一致性）。是基于CAP定理演化而来，是对CAP中一致性和可用性权衡的结果。核心思想：即使无法做到强一致性，但每个业务根据自身的特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。
1、基本可用：指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，保证核心可用。但不等价于不可用。比如：搜索引擎0.5秒返回查询结果，但由于故障，2秒响应查询结果；网页访问过大时，部分用户提供降级服务等。
2、软状态：软状态是指允许系统存在中间状态，并且该中间状态不会影响系统整体可用性。即允许系统在不同节点间副本同步的时候存在延时，如接口被使用的时候不能影响整体可用性。
3、最终一致性：
系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态，不需要实时保证系统数据的强一致性。最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。BASE理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统，通过牺牲强一致性来获得可用性。ACID是传统数据库常用的概念设计，追求强一致性模型。
ACID，指数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。
Base理论为柔性事务
柔性事务和刚性事务
柔性事务满足BASE理论（基本可用，最终一致）
刚性事务满足ACID理论
本文主要围绕分布式事务当中的柔性事务的处理方式进行讨论。
柔性事务分为
- 两阶段型
- 补偿型
- 异步确保型
- 最大努力通知型几种。 由于支付宝整个架构是SOA架构，因此传统单机环境下数据库的ACID事务满足了分布式环境下的业务需要，以上几种事务类似就是针对分布式环境下业务需要设定的。
什么是XA接口
XA–eXtended Architecture 在事务中意为分布式事务
XA由协调者(coordinator，一般为transaction manager)和参与者(participants,一般在各个资源上有各自的resource manager)共同完成。在MySQL中，XA事务有两种。
什么是JTA
作为java平台上事务规范JTA（Java Transaction API）也定义了对XA事务的支持，实际上，JTA是基于XA架构上建模的，在JTA 中，事务管理器抽象为javax.transaction.TransactionManager接口，并通过底层事务服务（即JTS）实现。像很多其他的java规范一样，JTA仅仅定义了接口，具体的实现则是由供应商(如J2EE厂商)负责提供，目前JTA的实现主要由以下几种：
1.J2EE容器所提供的JTA实现(JBoss)
2.独立的JTA实现:如JOTM，Atomikos.这些实现可以应用在那些不使用J2EE应用服务器的环境里用以提供分布事事务保证。如Tomcat,Jetty以及普通的java应用。
2PC两段提交
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）。
XA一般由两阶段完成，称为two-phase commit(2PC)。
阶段一为准备阶段，即所有的参与者准备执行事务并锁住需要的资源。参与者ready时，向transaction manager汇报自己已经准备好。
阶段二为提交阶段。当transaction manager确认所有参与者都ready后，向所有参与者发送commit命令。
如下图所示：
XA的性能问题
XA的性能很低。一个数据库的事务和多个数据库间的XA事务性能对比可发现，性能差10倍左右。因此要尽量避免XA事务，例如可以将数据写入本地，用高性能的消息系统分发数据。或使用数据库复制等技术。
只有在这些都无法实现，且性能不是瓶颈时才应该使用XA。
3PC三段提交
三阶段提交（Three-phase commit），也叫三阶段提交协议（Three-phase commit protocol），是二阶段提交（2PC）的改进版本。
与两阶段提交不同的是，三阶段提交有两个改动点。
1、引入超时机制。同时在协调者和参与者中都引入超时机制。
2、在第一阶段和第二阶段中插入一个准备阶段。保证了在最后提交阶段之前各参与节点的状态是一致的。
也就是说，除了引入超时机制之外，3PC把2PC的准备阶段再次一分为二，这样三阶段提交就有CanCommit、PreCommit、DoCommit三个阶段。
CanCommit阶段
3PC的CanCommit阶段其实和2PC的准备阶段很像。协调者向参与者发送commit请求，参与者如果可以提交就返回Yes响应，否则返回No响应。
1.事务询问 协调者向参与者发送CanCommit请求。询问是否可以执行事务提交操作。然后开始等待参与者的响应。
2.响应反馈 参与者接到CanCommit请求之后，正常情况下，如果其自身认为可以顺利执行事务，则返回Yes响应，并进入预备状态。否则反馈No
PreCommit阶段
协调者根据参与者的反应情况来决定是否可以执行事务的PreCommit操作。根据响应情况，有以下两种可能。
假如协调者从所有的参与者获得的反馈都是Yes响应，那么就会执行事务的预执行。
1.发送预提交请求 协调者向参与者发送PreCommit请求，并进入Prepared阶段。
2.事务预提交 参与者接收到PreCommit请求后，会执行事务操作，并将undo和redo信息记录到事务日志中。
3.响应反馈 如果参与者成功的执行了事务操作，则返回ACK响应，同时开始等待最终指令。
假如有任何一个参与者向协调者发送了No响应，或者等待超时之后，协调者都没有接到参与者的响应，那么就执行事务的中断。
1.发送中断请求 协调者向所有参与者发送abort请求。
2.中断事务 参与者收到来自协调者的abort请求之后（或超时之后，仍未收到协调者的请求），执行事务的中断。
doCommit阶段
该阶段进行真正的事务提交，也可以分为以下两种情况。
执行提交
1.发送提交请求 协调接收到参与者发送的ACK响应，那么他将从预提交状态进入到提交状态。并向所有参与者发送doCommit请求。
2.事务提交 参与者接收到doCommit请求之后，执行正式的事务提交。并在完成事务提交之后释放所有事务资源。
3.响应反馈 事务提交完之后，向协调者发送Ack响应。
4.完成事务 协调者接收到所有参与者的ack响应之后，完成事务。
中断事务 协调者没有接收到参与者发送的ACK响应（可能是接受者发送的不是ACK响应，也可能响应超时），那么就会执行中断事务。
1.发送中断请求 协调者向所有参与者发送abort请求
2.事务回滚 参与者接收到abort请求之后，利用其在阶段二记录的undo信息来执行事务的回滚操作，并在完成回滚之后释放所有的事务资源。
3.反馈结果 参与者完成事务回滚之后，向协调者发送ACK消息
4.中断事务 协调者接收到参与者反馈的ACK消息之后，执行事务的中断。
在doCommit阶段，如果参与者无法及时接收到来自协调者的doCommit或者rebort请求时，会在等待超时之后，会继续进行事务的提交。（其实这个应该是基于概率来决定的，当进入第三阶段时，说明参与者在第二阶段已经收到了PreCommit请求，那么协调者产生PreCommit请求的前提条件是他在第二阶段开始之前，收到所有参与者的CanCommit响应都是Yes。（一旦参与者收到了PreCommit，意味他知道大家其实都同意修改了）所以，一句话概括就是，当进入第三阶段时，由于网络超时等原因，虽然参与者没有收到commit或者abort响应，但是他有理由相信：成功提交的几率很大。 ）
2PC与3PC的区别
相对于2PC，3PC主要解决的单点故障问题，并减少阻塞，因为一旦参与者无法及时收到来自协调者的信息之后，他会默认执行commit。而不会一直持有事务资源并处于阻塞状态。但是这种机制也会导致数据一致性问题，因为，由于网络原因，协调者发送的abort响应没有及时被参与者接收到，那么参与者在等待超时之后执行了commit操作。这样就和其他接到abort命令并执行回滚的参与者之间存在数据不一致的情况。
TCC
TCC（Try-Confirm-Cancel），则是将业务逻辑分成try、confirm/cancel两个阶段执行，具体介绍见TCC事务机制简介。其事务处理方式为：
1、 在全局事务决定提交时，调用与try业务逻辑相对应的confirm业务逻辑；
2、 在全局事务决定回滚时，调用与try业务逻辑相对应的cancel业务逻辑。
可见，TCC在事务处理方式上，是很简单的：要么调用confirm业务逻辑，要么调用cancel逻辑
MQ分布式事物
采用时效性高的 MQ，由对方订阅消息并监听，有消息时自动触发事件
采用定时轮询扫描的方式，去检查消息表的数据。
其他补偿
做过支付宝交易接口的同学都知道，我们一般会在支付宝的回调页面和接口里，解密参数，然后调用系统中更新交易状态相关的服务，将订单更新为付款成功。同时，只有当我们回调页面中输出了 success 字样或者标识业务处理成功相应状态码时，支付宝才会停止回调请求。否则，支付宝会每间隔一段时间后，再向客户方发起回调请求，直到输出成功标识为止。
其实这就是一个很典型的补偿例子，跟一些 MQ 重试补偿机制很类似。
一般成熟的系统中，对于级别较高的服务和接口，整体的可用性通常都会很高。如果有些业务由于瞬时的网络故障或调用超时等问题，那么这种重试机制其实是非常有效的。
当然，考虑个比较极端的场景，假如系统自身有 bug 或者程序逻辑有问题，那么重试 1W 次那也是无济于事的。那岂不是就发生了“明明已经付款，却显示未付款不发货”类似的悲剧？
其实为了交易系统更可靠，我们一般会在类似交易这种高级别的服务代码中，加入详细日志记录的，一旦系统内部引发类似致命异常，会有邮件通知。同时，后台会有定时任务扫描和分析此类日志，检查出这种特殊的情况，会尝试通过程序来补偿并邮件通知相关人员。
在某些特殊的情况下，还会有“人工补偿”的，这也是最后一道屏障。