本文收录在个人博客： http://www.chengxy-nds.top，技术资源共享，共同进步
还记得刚入行开始写Java时，接触的第一个项目是国家电网的一个业务系统，这个系统据说投资了5亿人民币进行研发，鼎盛时期研发人员一度达到过500人。项目采用当时最流行的ssh（Struts+Spring+Hibernate）框架，典型的三层架构（controller - > service -> dao）简单又粗暴，所有人写的代码都放在一个大工程里，项目文件大小达到几百M，解决代码冲突是当时最大的工作量。
然而戏剧性的是，交测当天五人同时上线，项目崩 崩 崩溃了。。。 哎！你永远想象不到甲方愤怒的样子，项目组每个人的祖宗都被问候到了。
说了一些没用的，脑子里总想起这个事，不说不痛快，大家姑且就当笑话听吧，下边我们进入正题
引言
前两天有个学弟公众号留言，说让讲讲分布式事务，面试就挂在这个问题上。时下随着微服务架构体系的流行，面试的题目也都慢慢开始升级，不再是早些年单纯的问点SSH框架知识、数据结构了。高并发、高可用、分布式服务治理、分布式文件系统、分布式xxx，反正和分布式沾边的都会问点， 项目实际用不用不要紧，关键你得了解，是不是总有一种学不动了的感觉？
什么是分布式事务？
我们看看百度上对于分布式事务的定义：分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。
额~ 看了反而更懵逼了，简单的画个图好让大家理解一下，拿下单减库存来说举例：当系统的业务量很小时，“一站式”的系统完全可以满足现有业务需求，所有的业务都共用一个数据库，整个下单流程或许只用在一个方法里同一个事务下操作数据库即可。
此时所有操作都在一个事务里，要么全部提交，要么全部回滚 。
但随着业务量不断增长，“一站式”系统渐渐扛不住巨大的流量，就需要对数据库进行分库分表，将业务服务化拆分（SOA），就会分离出了订单中心、用户中心、库存中心。而这样就造成业务间相互隔离，每个业务都维护着自己的数据库，数据的交换只能进行RPC调用。
用户再下单时，创建订单和扣减库存，需要同时对订单DB和库存DB进行操作。两步操作必须同时成功，否则就会造成业务混乱，可此时我们只能保证自己服务的数据一致性，无法保证调用其他服务的操作是否成功，所以为了保证整个下单流程的数据一致性，就需要分布式事务介入。
在说分布式事务之前，先回忆一下事务的基本概念：事务是一个程序执行单元，里面的所有操作要么全部执行成功，要么全部执行失败。
一个事务有四个基本特性，也就是我们常说的（ACID）。
Atomicity（原子性） ：事务是一个不可分割的整体，事务内所有操作要么全做成功，要么全失败。
Consistency（一致性） ：务执行前后，数据从一个状态到另一个状态必须是一致的（A向B转账，不能出现A扣了钱，B却没收到）。
Isolation（隔离性）： 多个并发事务之间相互隔离，不能互相干扰。
Durablity（持久性） ：事务完成后，对数据库的更改是永久保存的，不能回滚。
上面这些知识点都是反反复复念叨的概念，面试必背的东西。
分布式事务解决方案
有困难就一定会有解决问题的办法，什么都难不倒聪明的程序员。
XA协议是一个基于数据库的分布式事务协议，其分为两部分：事务管理器和本地资源管理器。事务管理器作为一个全局的调度者，负责对各个本地资源管理器统一号令提交或者回滚。二阶提交协议（2PC）和三阶提交协议（3PC）就是根据此协议衍生出来而来。如今Oracle、Mysql等数据库均已实现了XA接口。
1、两段提交（2PC）
两段提交顾名思义就是要进行两个阶段的提交：第一阶段，准备阶段(投票阶段) ； 第二阶段，提交阶段（执行阶段）。
上边图片源自网络，如有侵权联系删除
下面还拿下单扣库存举例子，简单描述一下两段提交（2PC）的原理：
之前说过业务服务化（SOA）以后，一个下单流程就会用到多个服务，各个服务都无法保证调用的其他服务的成功与否，这个时候就需要一个全局的角色（协调者）对各个服务（参与者）进行协调。
一个下单请求过来通过协调者，给每一个参与者发送Prepare消息，执行本地数据脚本但不提交事务。
如果协调者收到了参与者的失败消息或者超时，直接给每个参与者发送回滚(Rollback)消息；否则，发送提交(Commit)消息；参与者根据协调者的指令执行提交或者回滚操作，释放所有事务处理过程中被占用的资源，显然2PC做到了所有操作要么全部成功、要么全部失败。
两段提交（2PC）的缺点
二阶段提交看似能够提供原子性的操作，但它存在着严重的缺陷
- 网络抖动导致的数据不一致： 第二阶段中
协调者向参与者发送commit命令之后，一旦此时发生网络抖动，导致一部分参与者接收到了commit请求并执行，可其他未接到commit请求的参与者无法执行事务提交。进而导致整个分布式系统出现了数据不一致。 - 超时导致的同步阻塞问题：
2PC中的所有的参与者节点都为事务阻塞型，当某一个参与者节点出现通信超时，其余参与者都会被动阻塞占用资源不能释放。 - 单点故障的风险： 由于严重的依赖
协调者，一旦协调者发生故障，而此时参与者还都处于锁定资源的状态，无法完成事务commit操作。虽然协调者出现故障后，会重新选举一个协调者，可无法解决因前一个协调者宕机导致的参与者处于阻塞状态的问题。
2、三段提交（3PC）
三段提交（3PC）是对两段提交（2PC）的一种升级优化，3PC在2PC的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，各参与者节点的状态都一致。同时在协调者和参与者中都引入超时机制，当参与者各种原因未收到协调者的commit请求后，会对本地事务进行commit，不会一直阻塞等待，解决了2PC的单点故障问题，但3PC 还是没能从根本上解决数据一致性的问题。
上边图片源自网络，如有侵权联系删除
3PC 的三个阶段分别是CanCommit、PreCommit、DoCommit
CanCommit：协调者向所有参与者发送CanCommit命令，询问是否可以执行事务提交操作。如果全部响应YES则进入下一个阶段。
PreCommit：协调者向所有参与者发送PreCommit命令，询问是否可以进行事务的预提交操作，参与者接收到PreCommit请求后，如参与者成功的执行了事务操作，则返回Yes响应，进入最终commit阶段。一旦参与者中有向协调者发送了No响应，或因网络造成超时，协调者没有接到参与者的响应，协调者向所有参与者发送abort请求，参与者接受abort命令执行事务的中断。
DoCommit： 在前两个阶段中所有参与者的响应反馈均是YES后，协调者向参与者发送DoCommit命令正式提交事务，如协调者没有接收到参与者发送的ACK响应，会向所有参与者发送abort请求命令，执行事务的中断。
3、补偿事务（TCC）
很多初学者总是被TCC、2PC、3PC这几个概念搞混淆，傻傻分不清，实际上 TCC与 2PC、3PC一样，都只是实现分布式事务的一种方案而已。
TCC（Try-Confirm-Cancel）又被称补偿事务，TCC与2PC的思想很相似，事务处理流程也很相似，但2PC 是应用于在DB层面，TCC则可以理解为在应用层面的2PC，是需要我们编写业务逻辑来实现。
TCC它的核心思想是："针对每个操作都要注册一个与其对应的确认（Try）和补偿（Cancel）"。
还拿下单扣库存解释下它的三个操作：
Try阶段：
下单时通过Try操作去扣除库存预留资源。
Confirm阶段：
确认执行业务操作，在只预留的资源基础上，发起购买请求。
Cancel阶段：
只要涉及到的相关业务中，有一个业务方预留资源未成功，则取消所有业务资源的预留请求。
上边图片源自网络，如有侵权联系删除
TCC的缺点：
- 应用侵入性强：TCC由于基于在业务层面，至使每个操作都需要有
try、confirm、cancel三个接口。 - 开发难度大：代码开发量很大，要保证数据一致性
confirm和cancel接口还必须实现幂等性。
总结
很浅显的介绍了一下2PC、3PC、TCC的概念，如有错误还望温柔指正，分布式事务一直都是面试中比较热点的问题，也是进阶高级Java工程师必备的知识点。