分布式事务

本地事务

• 本地事务是指单个数据库上的事务操作，一个本地事务允许一个数据库连接
• 满足ACID（原子、一致、隔离、持久）刚性事务规范

分布式事务

• 分布式事务属于柔性事务，满足CAP和BASE理论
• CAP：指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency），可用性（Availability），分区容错性（Partition tolerance），三者不可兼得。简单描述就是分布式系统一旦产生网络分区导致各节点数据未同步，此时要满足强一致性则需要阻塞等待，那么将牺牲可用性，反之不牺牲可用性则牺牲强一致性。
• BASE：BA（Basic Availability 基本业务可用性）、S（Soft state 柔性状态）、E（Eventual consistency 最终一致性）。BASE理论是对CAP的补充，当分区时，为了满足可用性（及AP），而牺牲一致性，分区恢复后，数据还是要最终一致。
• 柔性事务与刚性事务的区别，柔性事务放宽了一致、隔离性中间状态，以换取可用性和性能需求。

补充说明：

• 分布式系统：一个系统的各组件、业务模块等，需要分别部署到不同部署单元（如物理机、容器、虚拟机等）上运行，并且他们之间相互协作，那么就构成了分布式系统。
• 分布式强调的是职责分离和相互协作，集群强调的是负载均衡和高可用。
• 数据一致性分为强一致性、弱一致性、最终一致性。最高也只能做到强一致，因为事务提交时，由于网络传输延迟，数据同步不可能不消耗时间。因此CAP理论是忽略网络延迟的。

分布式事务的产生2种原因

1. 分库分表，由于多库操作，本地事务无法满足事务需求。
2. 服务拆分，由于服务间相互调用，当涉及到数据操作时，非同一个数据库连接，本地事务无法满足事务需求。

柔性事务4种类型

1. 两阶段型，代表模式有XA
2. 补偿型，可选模式有AT、TCC、saga
3. 异步确保型，异步确保是为了解决事务同步阻塞问题，其代表有MQ事务消息
4. 最大努力通知型

解决分布式事务的2种基础理论或协议

1. 2PC(两阶段提交)，2个阶段，准备阶段和提交阶段，2个角色，协调者与参与者，两阶段提交虽然相对简单，但是有几个问题，如同步阻塞、数据不一致、单点故障、容错性低。
2. 3PC(三阶段提交)，3个阶段，相较于两阶段，三阶段提交对协调者和参与者引入了超时机制，并且在准备阶段后加入预提交来保证所有参与者事务状态。

基于2PC，常见分布式事务的4种解决方案（分布式事务模式）

1. AT，一种无全局行锁的最终一致性分阶段事务模式，对业务代码有一定侵入性，但无需担心全量锁定问题。其机制是：一阶段解析sql并记录快照，二阶段可恢复快照。
2. TCC，另一种最终一致性的分阶段事务模式，对业务代码有更强的侵入性，但性能比 AT 模式更高。其机制是：try(检查、预留资源)、confrim(确认则提交结果)/cancel(取消则释放预留资源)，比如转账时先冻结转账所需额度，成功则提交，失败则解锁额度。
3. saga，用于处理长时间运行的事务，同样具有较强的侵入性。其机制是：一阶段直接提交，并提供二阶段补偿接口。
4. XA，强一致性的分段事务模式，牺牲了可用性。其机制是：事务管理器先协调事务参与者（资源管理器）预提交事务，如果全部成功再提交事务，否则回滚

其他思考：分布式数据库是做什么的，为了解决什么问题？

关系型数据库使用表格结构存储数据，强调数据的一致性和完整性。面对复杂场景很难满足高可靠、高性能、高可扩展的需求。

分布式数据库适用于大规模数据存储和处理的场景，将数据分散存储在多个服务器上，具有高可扩展性和高可靠性。但是带来了数据一致性和系统复杂性等的问题。

待完善...