服务层拆分
服务层拆分也就是业务的服务化，系统架构的演进是从集中式到分布式，业务功能之间越来越解耦合。
比如电商网站系统，业务初期可能是一个单体工程支撑整套服务，但随着系统规模进一步变大，参考康威定律，大多数公司都会将核心业务抽取出来，以作为独立的服务。商品、订单、库存、账号信息都提供了各自领域的服务，业务逻辑的执行散落在不同的服务器上。
用户如果在某网站上进行一个下单操作，那么会同时依赖订单服务、库存服务、支付扣款服务，这几个操作如果有一个失败，那下单操作也就完不成，这就需要分布式事务来保证了。
分布式事务解决方案
分布式事务的解决方案，典型的有两阶段和三阶段提交协议、 TCC 分段提交，和基于消息队列的最终一致性设计。
2PC 两阶段提交
两阶段提交（2PC，Two-phase Commit Protocol）是非常经典的强一致性、中心化的原子提交协议，在各种事务和一致性的解决方案中，都能看到两阶段提交的应用。两阶段指的是commit-request阶段和commit阶段。
两阶段提交存在的问题：
1、资源被同步阻塞
在执行过程中，所有参与节点都是事务独占状态，当参与者占有公共资源时，那么第三方节点访问公共资源会被阻塞。
2、协调者可能出现单点故障
一旦协调者发生故障，参与者会一直阻塞下去。
3、在 Commit 阶段出现数据不一致
在第二阶段中，假设协调者发出了事务 Commit 的通知，但是由于网络问题该通知仅被一部分参与者所收到并执行 Commit，其余的参与者没有收到通知，一直处于阻塞状态，那么，这段时间就产生了数据的不一致性。
3PC 三阶段提交
三阶段提交协议（3PC，Three-phase_commit_protocol）是在 2PC 之上扩展的提交协议，主要是为了解决两阶段提交协议的阻塞问题，从原来的两个阶段扩展为三个阶段，增加了超时机制。
三阶段中的 Three Phase 分别为 CanCommit、PreCommit、DoCommit 阶段。
三阶段提交协议存在的问题
三阶段提交协议同样存在问题，具体表现为，在阶段三中，如果参与者接收到了 PreCommit 消息后，出现了不能与协调者正常通信的问题，在这种情况下，参与者依然会进行事务的提交，这就出现了数据的不一致性。
TCC 分段提交
TCC 是一个分布式事务的处理模型，将事务过程拆分为 Try、Confirm、Cancel 三个步骤，在保证强一致性的同时，最大限度提高系统的可伸缩性与可用性。
TCC 的具体流程如上图所示：
Try 阶段：调用 Try 接口，尝试执行业务，完成所有业务检查，预留业务资源。
Confirm 或 Cancel 阶段：两者是互斥的，只能进入其中一个，并且都满足幂等性，允许失败重试。
Confirm 操作：对业务系统做确认提交，确认执行业务操作，不做其他业务检查，只使用 Try 阶段预留的业务资源。
Cancel 操作：在业务执行错误，需要回滚的状态下执行业务取消，释放预留资源。
Try 阶段失败可以 Cancel，如果 Confirm 和 Cancel 阶段失败了怎么办？
TCC 中会添加事务日志，如果 Confirm 或者 Cancel 阶段出错，则会进行重试，所以这两个阶段需要支持幂等；如果重试失败，则需要人工介入进行恢复和处理等。
应用 TCC 的优缺点
实际开发中，TCC 的本质是把数据库的二阶段提交上升到微服务来实现，从而避免数据库二阶段中长事务引起的低性能风险。
所以说，TCC 解决了跨服务的业务操作原子性问题，比如下订单减库存，多渠道组合支付等场景，通过 TCC 对业务进行拆解，可以让应用自己定义数据库操作的粒度，可以降低锁冲突，提高系统的业务吞吐量。
TCC 的不足主要体现在对微服务的侵入性强，TCC 需要对业务系统进行改造，业务逻辑的每个分支都需要实现 try、Confirm、Cancel 三个操作，并且 Confirm、Cancel 必须保证幂等。
另外 TCC 的事务管理器要记录事务日志，也会损耗一定的性能。
从真实业务场景分析 TCC
下面以一个电商中的支付业务来演示，用户在支付以后，需要进行更新订单状态、扣减账户余额、增加账户积分和扣减商品操作。
在实际业务中为了防止超卖，有下单减库存和付款减库存的区别，支付除了账户余额，还有各种第三方支付等，这里我们为了描述方便，统一使用扣款减库存，扣款来源是用户账户余额。
业务逻辑拆解
我们把订单业务拆解为以下几个步骤：
1、订单更新为支付完成状态
2、扣减用户账户余额
3、增加用户账户积分
4、扣减当前商品的库存
如果不使用事务，上面的几个步骤都可能出现失败，最终会造成大量的数据不一致，比如订单状态更新失败，扣款却成功了；或者扣款失败，库存却扣减了等情况，这个在业务上是不能接受的，会出现大量的客诉。
如果直接应用事务，不使用分布式事务，比如在代码中添加 Spring 的声明式事务 @Transactional 注解，这样做实际上是在事务中嵌套了远程服务调用，一旦服务调用出现超时，事务无法提交，就会导致数据库连接被占用，出现大量的阻塞和失败，会导致服务宕机。另一方面，如果没有定义额外的回滚操作，比如遇到异常，非 DB 的服务调用失败时，则无法正确执行回滚。
业务系统改造
下面应用 TCC 事务，需要对业务代码改造，抽象 Try、Confirm 和 Cancel 阶段。
Try 操作
Try 操作一般都是锁定某个资源，设置一个预备的状态，冻结部分数据。比如，订单服务添加一个预备状态，修改为 UPDATING，也就是更新中的意思，冻结当前订单的操作，而不是直接修改为支付成功。
库存服务设置冻结库存，可以扩展字段，也可以额外添加新的库存冻结表。积分服务和库存一样，添加一个预增加积分，比如本次订单积分是 100，添加一个额外的存储表示等待增加的积分，账户余额服务等也是一样的操作。
Confirm 操作
Confirm 操作就是把前边的 Try 操作锁定的资源提交，类比数据库事务中的 Commit 操作。在支付的场景中，包括订单状态从准备中更新为支付成功；库存数据扣减冻结库存，积分数据增加预增加积分。
Cancel 操作
Cancel 操作执行的是业务上的回滚处理，类比数据库事务中的 Rollback 操作。首先订单服务，撤销预备状态，还原为待支付状态或者已取消状态，库存服务删除冻结库存，添加到可销售库存中，积分服务也是一样，将预增加积分扣减掉。
执行业务操作
下面来分析业务的实际执行操作，首先业务请求过来，开始执行 Try 操作，如果 TCC 分布式事务框架感知到各个服务的 Try 阶段都成功了以后，就会执行各个服务的 Confirm 逻辑。
如果 Try 阶段有操作不能正确执行，比如订单失效、库存不足等，就会执行 Cancel 的逻辑，取消事务提交。
TCC 分布式服务组件
在业务中引入 TCC 一般是依赖单独的 TCC 事务框架，可以选择自研或者应用开源组件。TCC 框架扮演了资源管理器的角色，常用的 TCC 开源组件有 Tcc-transaction、ByteTCC、Spring-cloud-rest-tcc 等。
前面介绍过的 Seata，可以选择 TCC 事务模式，也支持了 AT 模式及 Saga 模式。
以 Tcc-transaction 为例，源码托管在 Github-tcc-transaction，提供了对 Spring 和 Dubbo 的适配，感兴趣的话可以查看 tcc-transaction-tutorial-sample 学习。
基于消息补偿的最终一致性
异步化在分布式系统设计中随处可见，基于消息队列的最终一致性就是一种异步事务机制，在业务中广泛应用。
在具体实现上，基于消息补偿的一致性主要有本地消息表和第三方可靠消息队列等。
下面介绍一下本地消息表，本地消息表的方案最初是由 ebay 的工程师提出，核心思想是将分布式事务拆分成本地事务进行处理，通过消息日志的方式来异步执行。
本地消息表是一种业务耦合的设计，消息生产方需要额外建一个事务消息表，并记录消息发送状态，消息消费方需要处理这个消息，并完成自己的业务逻辑，另外会有一个异步机制来定期扫描未完成的消息，确保最终一致性。
下面我们用下单减库存业务来简单模拟本地消息表的实现过程：
（1）系统收到下单请求，将订单业务数据存入到订单库中，并且同时存储该订单对应的消息数据，比如购买商品的 ID 和数量，消息数据与订单库为同一库，更新订单和存储消息为一个本地事务，要么都成功，要么都失败。
（2）库存服务通过消息中间件收到库存更新消息，调用库存服务进行业务操作，同时返回业务处理结果。
（3）消息生产方，也就是订单服务收到处理结果后，将本地消息表的数据删除或者设置为已完成。
（4）设置异步任务，定时去扫描本地消息表，发现有未完成的任务则重试，保证最终一致性。
以上就是基于本地消息表一致性的主流程，在具体实践中，还有许多分支情况，比如消息发送失败、下游业务方处理失败等，感兴趣的同学可以思考下。
不要求最终一致性的柔性事务
除了上述几种，还有一种不保证最终一致性的柔性事务，也称为尽最大努力通知，这种方式适合可以接受部分不一致的业务场景。
分布式事务有哪些开源组件
分布式事务开源组件应用比较广泛的是蚂蚁金服开源的 Seata，也就是 Fescar，前身是阿里中间件团队发布的 TXC（Taobao Transaction Constructor）和升级后的 GTS（Global Transaction Service）。
Seata 的设计思想是把一个分布式事务拆分成一个包含了若干分支事务（Branch Transaction）的全局事务（Global Transaction）。分支事务本身就是一个满足 ACID 的 本地事务，全局事务的职责是协调其下管辖的分支事务达成一致，要么一起成功提交，要么一起失败回滚。
在 Seata 中，全局事务对分支事务的协调基于两阶段提交协议，类似数据库中的 XA 规范，XA 规范定义了三个组件来协调分布式事务，分别是 AP 应用程序、TM 事务管理器、RM 资源管理器、CRM 通信资源管理器。