分布式事务常用解决方案
常见解决方案
- 分布式事物解决方案 可以使用全局事物2pc（两段提交协议）、3pc(三段提交协议)，tcc补偿机制、提供回滚接口、分布式数据库
- LCN 核心采用3PC+TCC补偿机制
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记性事务的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
TRYING 阶段主要是对业务系统做检测及资源预留
CONFIRMING 阶段主要是对业务系统做确认提交，TRYING阶段执行成功并开始执行CONFIRMING阶段时，默认 CONFIRMING阶段是不会出错的。即：只要TRYING成功，CONFIRMING一定成功。
CANCELING 阶段主要是在业务执行错误，需要回滚的状态下执行的业务取消，预留资源释放。
而幂等性则是指业务方法调用一次与调用多次的执行返回结果是一样的。
举个支付项目的例子：
支付系统接收到会员的支付请求后，需要扣减会员账户余额、增加会员积分（暂时假设需要同步实现）增加商户账户余额
再假设：会员系统、商户系统、积分系统是独立的三个子系统，无法通过传统的事务方式进行处理。
TRYING阶段：我们需要做的就是会员资金账户的资金预留，即：冻结会员账户的金额（订单金额）
CONFIRMING阶段：我们需要做的就是会员积分账户增加积分余额，商户账户增加账户余额
CANCELING阶段：该阶段需要执行的就是解冻释放我们扣减的会员余额
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。