比如在一個貸款的流程里面，合同系統登記了數據，放款系統也必須生成放款記錄，如果兩個動作不是同時成功或者同時失敗，就會出現數據一致性的問題。如果在一個數據庫里面，我們可以用本地事務來控制，但是在不同的數據庫里面就不行了。所以分布式環境里面的事務，我們也需要通過一些方案來解決。

復習一下。分布式系統的基礎是CAP 理論。

1.C (一致性) Consistency：對某個指定的客戶端來說，讀操作能返回最新的寫操作。對于數據分布在不同節點上的數據來說，如果在某個節點更新了數據，那么在其他節點如果都能讀取到這個最新的數據，那么就稱為強一致，如果有某個節點沒有讀取到，那就是分布式不一致。

2.A (可用性) Availability：非故障的節點在合理的時間內返回合理的響應(不是錯誤和超時的響應)。可用性的兩個關鍵一個是合理的時間，一個是合理的響應。

合理的時間指的是請求不能無限被阻塞，應該在合理的時間給出返回。合理的響應指的是系統應該明確返回結果并且結果是正確的

3.P (分區容錯性) Partition tolerance：當出現網絡分區后，系統能夠繼續工作。打個比方，這里集群有多臺機器，有臺機器網絡出現了問題，但是這個集群仍然可以正工作。

CAP 三者是不能共有的，只能同時滿足其中兩點。基于AP，我們又有了BASE 理論。

基本可用(Basically Available)：分布式系統在出現故障時，允許損失部分可用功能，保證核心功能可用。

軟狀態(Soft state)：允許系統中存在中間狀態，這個狀態不影響系統可用性，這里指的是CAP 中的不一致。

最終一致(Eventually consistent)：最終一致是指經過一段時間后，所有節點數據都將會達到一致。

分布式事務有幾種常見的解決方案：

1、全局事務（比如XA 兩階段提交；應用、事務管理器(TM)、資源管理器(DB)），例如Atomikos

2、基于可靠消息服務的分布式事務

3、柔性事務TCC（Try-Confirm-Cancel）tcc-transaction

4、最大努力通知，通過消息中間件向其他系統發送消息（重復投遞+定期校對）

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的多案分库分表带来的问题-分布式事务的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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