本篇文章為大家展示了如何解析分布式事務(wù)的解決方案，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

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什么是事務(wù)？ 事務(wù)由一組操作構(gòu)成，我們希望這組操作能夠全部正確執(zhí)行，如果這一組操作中的任意一個(gè)步驟發(fā)生錯(cuò)誤，那么就需要回滾之前已經(jīng)完成的操作。也就是同一個(gè)事務(wù)中的所有操作，要么全都正確執(zhí)行，要么全都不要執(zhí)行。 事務(wù)的四大特性 ACID 說到事務(wù)，就不得不提一下事務(wù)著名的四大特性。

原子性 原子性要求，事務(wù)是一個(gè)不可分割的執(zhí)行單元，事務(wù)中的所有操作要么全都執(zhí)行，要么全都不執(zhí)行。

一致性 一致性要求，事務(wù)在開始前和結(jié)束后，數(shù)據(jù)庫的完整性約束沒有被破壞。

隔離性 事務(wù)的執(zhí)行是相互獨(dú)立的，它們不會(huì)相互干擾，一個(gè)事務(wù)不會(huì)看到另一個(gè)正在運(yùn)行過程中的事務(wù)的數(shù)據(jù)。

持久性 持久性要求，一個(gè)事務(wù)完成之后，事務(wù)的執(zhí)行結(jié)果必須是持久化保存的。即使數(shù)據(jù)庫發(fā)生崩潰，在數(shù)據(jù)庫恢復(fù)后事務(wù)提交的結(jié)果仍然不會(huì)丟失。

注意：事務(wù)只能保證數(shù)據(jù)庫的高可靠性，即數(shù)據(jù)庫本身發(fā)生問題后，事務(wù)提交后的數(shù)據(jù)仍然能恢復(fù)；而如果不是數(shù)據(jù)庫本身的故障，如硬盤損壞了，那么事務(wù)提交的數(shù)據(jù)可能就丟失了。這屬于『高可用性』的范疇。因此，事務(wù)只能保證數(shù)據(jù)庫的『高可靠性』，而『高可用性』需要整個(gè)系統(tǒng)共同配合實(shí)現(xiàn)。

事務(wù)的隔離級別 這里擴(kuò)展一下，對事務(wù)的隔離性做一個(gè)詳細(xì)的解釋。 在事務(wù)的四大特性ACID中，要求的隔離性是一種嚴(yán)格意義上的隔離，也就是多個(gè)事務(wù)是串行執(zhí)行的，彼此之間不會(huì)受到任何干擾。這確實(shí)能夠完全保證數(shù)據(jù)的安全性，但在實(shí)際業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，這種方式性能不高。因此，數(shù)據(jù)庫定義了四種隔離級別，隔離級別和數(shù)據(jù)庫的性能是呈反比的，隔離級別越低，數(shù)據(jù)庫性能越高，而隔離級別越高，數(shù)據(jù)庫性能越差。 事務(wù)并發(fā)執(zhí)行會(huì)出現(xiàn)的問題 我們先來看一下在不同的隔離級別下，數(shù)據(jù)庫可能會(huì)出現(xiàn)的問題：

更新丟失 當(dāng)有兩個(gè)并發(fā)執(zhí)行的事務(wù)，更新同一行數(shù)據(jù)，那么有可能一個(gè)事務(wù)會(huì)把另一個(gè)事務(wù)的更新覆蓋掉。 當(dāng)數(shù)據(jù)庫沒有加任何鎖操作的情況下會(huì)發(fā)生。

臟讀 一個(gè)事務(wù)讀到另一個(gè)尚未提交的事務(wù)中的數(shù)據(jù)。 該數(shù)據(jù)可能會(huì)被回滾從而失效。 如果第一個(gè)事務(wù)拿著失效的數(shù)據(jù)去處理那就發(fā)生錯(cuò)誤了。

不可重復(fù)讀 不可重復(fù)度的含義：一個(gè)事務(wù)對同一行數(shù)據(jù)讀了兩次，卻得到了不同的結(jié)果。它具體分為如下兩種情況：

虛讀：在事務(wù)1兩次讀取同一記錄的過程中，事務(wù)2對該記錄進(jìn)行了修改，從而事務(wù)1第二次讀到了不一樣的記錄。 幻讀：事務(wù)1在兩次查詢的過程中，事務(wù)2對該表進(jìn)行了插入、刪除操作，從而事務(wù)1第二次查詢的結(jié)果發(fā)生了變化。

不可重復(fù)讀 與 臟讀 的區(qū)別？ 臟讀讀到的是尚未提交的數(shù)據(jù)，而不可重復(fù)讀讀到的是已經(jīng)提交的數(shù)據(jù)，只不過在兩次讀的過程中數(shù)據(jù)被另一個(gè)事務(wù)改過了。

數(shù)據(jù)庫的四種隔離級別 數(shù)據(jù)庫一共有如下四種隔離級別：

Read uncommitted 讀未提交 在該級別下，一個(gè)事務(wù)對一行數(shù)據(jù)修改的過程中，不允許另一個(gè)事務(wù)對該行數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，但允許另一個(gè)事務(wù)對該行數(shù)據(jù)讀。 因此本級別下，不會(huì)出現(xiàn)更新丟失，但會(huì)出現(xiàn)臟讀、不可重復(fù)讀。

Read committed 讀提交 在該級別下，未提交的寫事務(wù)不允許其他事務(wù)訪問該行，因此不會(huì)出現(xiàn)臟讀；但是讀取數(shù)據(jù)的事務(wù)允許其他事務(wù)的訪問該行數(shù)據(jù)，因此會(huì)出現(xiàn)不可重復(fù)讀的情況。

Repeatable read 重復(fù)讀 在該級別下，讀事務(wù)禁止寫事務(wù)，但允許讀事務(wù)，因此不會(huì)出現(xiàn)同一事務(wù)兩次讀到不同的數(shù)據(jù)的情況（不可重復(fù)讀），且寫事務(wù)禁止其他一切事務(wù)。

Serializable 序列化 該級別要求所有事務(wù)都必須串行執(zhí)行，因此能避免一切因并發(fā)引起的問題，但效率很低。

隔離級別越高，越能保證數(shù)據(jù)的完整性和一致性，但是對并發(fā)性能的影響也越大。對于多數(shù)應(yīng)用程序，可以優(yōu)先考慮把數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的隔離級別設(shè)為Read Committed。它能夠避免臟讀取，而且具有較好的并發(fā)性能。盡管它會(huì)導(dǎo)致不可重復(fù)讀、幻讀和第二類丟失更新這些并發(fā)問題，在可能出現(xiàn)這類問題的個(gè)別場合，可以由應(yīng)用程序采用悲觀鎖或樂觀鎖來控制。

什么是分布式事務(wù)？ 到此為止，所介紹的事務(wù)都是基于單數(shù)據(jù)庫的本地事務(wù)，目前的數(shù)據(jù)庫僅支持單庫事務(wù)，并不支持跨庫事務(wù)。而隨著微服務(wù)架構(gòu)的普及，一個(gè)大型業(yè)務(wù)系統(tǒng)往往由若干個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成，這些子系統(tǒng)又擁有各自獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫。往往一個(gè)業(yè)務(wù)流程需要由多個(gè)子系統(tǒng)共同完成，而且這些操作可能需要在一個(gè)事務(wù)中完成。在微服務(wù)系統(tǒng)中，這些業(yè)務(wù)場景是普遍存在的。此時(shí)，我們就需要在數(shù)據(jù)庫之上通過某種手段，實(shí)現(xiàn)支持跨數(shù)據(jù)庫的事務(wù)支持，這也就是大家常說的“分布式事務(wù)”。 這里舉一個(gè)分布式事務(wù)的典型例子——用戶下單過程。 當(dāng)我們的系統(tǒng)采用了微服務(wù)架構(gòu)后，一個(gè)電商系統(tǒng)往往被拆分成如下幾個(gè)子系統(tǒng)：商品系統(tǒng)、訂單系統(tǒng)、支付系統(tǒng)、積分系統(tǒng)等。整個(gè)下單的過程如下：

用戶通過商品系統(tǒng)瀏覽商品，他看中了某一項(xiàng)商品，便點(diǎn)擊下單 此時(shí)訂單系統(tǒng)會(huì)生成一條訂單 訂單創(chuàng)建成功后，支付系統(tǒng)提供支付功能 當(dāng)支付完成后，由積分系統(tǒng)為該用戶增加積分

上述步驟2、3、4需要在一個(gè)事務(wù)中完成。對于傳統(tǒng)單體應(yīng)用而言，實(shí)現(xiàn)事務(wù)非常簡單，只需將這三個(gè)步驟放在一個(gè)方法A中，再用Spring的@Transactional注解標(biāo)識(shí)該方法即可。Spring通過數(shù)據(jù)庫的事務(wù)支持，保證這些步驟要么全都執(zhí)行完成，要么全都不執(zhí)行。但在這個(gè)微服務(wù)架構(gòu)中，這三個(gè)步驟涉及三個(gè)系統(tǒng)，涉及三個(gè)數(shù)據(jù)庫，此時(shí)我們必須在數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用系統(tǒng)之間，通過某項(xiàng)黑科技，實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)的支持。 CAP理論 CAP理論說的是：在一個(gè)分布式系統(tǒng)中，最多只能滿足C、A、P中的兩個(gè)需求。 CAP的含義：

C：Consistency 一致性 同一數(shù)據(jù)的多個(gè)副本是否實(shí)時(shí)相同。 A：Availability 可用性 可用性：一定時(shí)間內(nèi) & 系統(tǒng)返回一個(gè)明確的結(jié)果 則稱為該系統(tǒng)可用。 P：Partition tolerance 分區(qū)容錯(cuò)性 將同一服務(wù)分布在多個(gè)系統(tǒng)中，從而保證某一個(gè)系統(tǒng)宕機(jī)，仍然有其他系統(tǒng)提供相同的服務(wù)。

CAP理論告訴我們，在分布式系統(tǒng)中，C、A、P三個(gè)條件中我們最多只能選擇兩個(gè)。那么問題來了，究竟選擇哪兩個(gè)條件較為合適呢？ 對于一個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)來說，可用性和分區(qū)容錯(cuò)性是必須要滿足的兩個(gè)條件，并且這兩者是相輔相成的。業(yè)務(wù)系統(tǒng)之所以使用分布式系統(tǒng)，主要原因有兩個(gè)：

提升整體性能 當(dāng)業(yè)務(wù)量猛增，單個(gè)服務(wù)器已經(jīng)無法滿足我們的業(yè)務(wù)需求的時(shí)候，就需要使用分布式系統(tǒng)，使用多個(gè)節(jié)點(diǎn)提供相同的功能，從而整體上提升系統(tǒng)的性能，這就是使用分布式系統(tǒng)的第一個(gè)原因。

實(shí)現(xiàn)分區(qū)容錯(cuò)性 單一節(jié)點(diǎn) 或 多個(gè)節(jié)點(diǎn)處于相同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，那么會(huì)存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，萬一該機(jī)房斷電、該地區(qū)發(fā)生自然災(zāi)害，那么業(yè)務(wù)系統(tǒng)就全面癱瘓了。為了防止這一問題，采用分布式系統(tǒng)，將多個(gè)子系統(tǒng)分布在不同的地域、不同的機(jī)房中，從而保證系統(tǒng)高可用性。

這說明分區(qū)容錯(cuò)性是分布式系統(tǒng)的根本，如果分區(qū)容錯(cuò)性不能滿足，那使用分布式系統(tǒng)將失去意義。 此外，可用性對業(yè)務(wù)系統(tǒng)也尤為重要。在大談?dòng)脩趔w驗(yàn)的今天，如果業(yè)務(wù)系統(tǒng)時(shí)常出現(xiàn)“系統(tǒng)異?！?、響應(yīng)時(shí)間過長等情況，這使得用戶對系統(tǒng)的好感度大打折扣，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)競爭激烈的今天，相同領(lǐng)域的競爭者不甚枚舉，系統(tǒng)的間歇性不可用會(huì)立馬導(dǎo)致用戶流向競爭對手。因此，我們只能通過犧牲一致性來換取系統(tǒng)的可用性和分區(qū)容錯(cuò)性。這也就是下面要介紹的BASE理論。 BASE理論 CAP理論告訴我們一個(gè)悲慘但不得不接受的事實(shí)——我們只能在C、A、P中選擇兩個(gè)條件。而對于業(yè)務(wù)系統(tǒng)而言，我們往往選擇犧牲一致性來換取系統(tǒng)的可用性和分區(qū)容錯(cuò)性。不過這里要指出的是，所謂的“犧牲一致性”并不是完全放棄數(shù)據(jù)一致性，而是犧牲強(qiáng)一致性換取弱一致性。下面來介紹下BASE理論。

BA：Basic Available 基本可用

整個(gè)系統(tǒng)在某些不可抗力的情況下，仍然能夠保證“可用性”，即一定時(shí)間內(nèi)仍然能夠返回一個(gè)明確的結(jié)果。只不過“基本可用”和“高可用”的區(qū)別是：

“一定時(shí)間”可以適當(dāng)延長 當(dāng)舉行大促時(shí)，響應(yīng)時(shí)間可以適當(dāng)延長 給部分用戶返回一個(gè)降級頁面 給部分用戶直接返回一個(gè)降級頁面，從而緩解服務(wù)器壓力。但要注意，返回降級頁面仍然是返回明確結(jié)果。

S：Soft State：柔性狀態(tài) 同一數(shù)據(jù)的不同副本的狀態(tài)，可以不需要實(shí)時(shí)一致。 E：Eventual Consisstency：最終一致性 同一數(shù)據(jù)的不同副本的狀態(tài)，可以不需要實(shí)時(shí)一致，但一定要保證經(jīng)過一定時(shí)間后仍然是一致的。

酸堿平衡 ACID能夠保證事務(wù)的強(qiáng)一致性，即數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)一致的。這在本地事務(wù)中是沒有問題的，在分布式事務(wù)中，強(qiáng)一致性會(huì)極大影響分布式系統(tǒng)的性能，因此分布式系統(tǒng)中遵循BASE理論即可。但分布式系統(tǒng)的不同業(yè)務(wù)場景對一致性的要求也不同。如交易場景下，就要求強(qiáng)一致性，此時(shí)就需要遵循ACID理論，而在注冊成功后發(fā)送短信驗(yàn)證碼等場景下，并不需要實(shí)時(shí)一致，因此遵循BASE理論即可。因此要根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景，在ACID和BASE之間尋求平衡。 分布式事務(wù)協(xié)議 下面介紹幾種實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)的協(xié)議。 兩階段提交協(xié)議 2PC 分布式系統(tǒng)的一個(gè)難點(diǎn)是如何保證架構(gòu)下多個(gè)節(jié)點(diǎn)在進(jìn)行事務(wù)性操作的時(shí)候保持一致性。為實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的，二階段提交算法的成立基于以下假設(shè)：

該分布式系統(tǒng)中，存在一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為協(xié)調(diào)者(Coordinator)，其他節(jié)點(diǎn)作為參與者(Cohorts)。且節(jié)點(diǎn)之間可以進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)通信。 所有節(jié)點(diǎn)都采用預(yù)寫式日志，且日志被寫入后即被保持在可靠的存儲(chǔ)設(shè)備上，即使節(jié)點(diǎn)損壞不會(huì)導(dǎo)致日志數(shù)據(jù)的消失。 所有節(jié)點(diǎn)不會(huì)永久性損壞，即使損壞后仍然可以恢復(fù)。

1. 第一階段（投票階段）：

協(xié)調(diào)者節(jié)點(diǎn)向所有參與者節(jié)點(diǎn)詢問是否可以執(zhí)行提交操作(vote)，并開始等待各參與者節(jié)點(diǎn)的響應(yīng)。 參與者節(jié)點(diǎn)執(zhí)行詢問發(fā)起為止的所有事務(wù)操作，并將Undo信息和Redo信息寫入日志。（注意：若成功這里其實(shí)每個(gè)參與者已經(jīng)執(zhí)行了事務(wù)操作） 各參與者節(jié)點(diǎn)響應(yīng)協(xié)調(diào)者節(jié)點(diǎn)發(fā)起的詢問。如果參與者節(jié)點(diǎn)的事務(wù)操作實(shí)際執(zhí)行成功，則它返回一個(gè)"同意"消息；如果參與者節(jié)點(diǎn)的事務(wù)操作實(shí)際執(zhí)行失敗，則它返回一個(gè)"中止"消息。

2. 第二階段（提交執(zhí)行階段）： 當(dāng)協(xié)調(diào)者節(jié)點(diǎn)從所有參與者節(jié)點(diǎn)獲得的相應(yīng)消息都為"同意"時(shí)：

協(xié)調(diào)者節(jié)點(diǎn)向所有參與者節(jié)點(diǎn)發(fā)出"正式提交(commit)"的請求。 參與者節(jié)點(diǎn)正式完成操作，并釋放在整個(gè)事務(wù)期間內(nèi)占用的資源。 參與者節(jié)點(diǎn)向協(xié)調(diào)者節(jié)點(diǎn)發(fā)送"完成"消息。 協(xié)調(diào)者節(jié)點(diǎn)受到所有參與者節(jié)點(diǎn)反饋的"完成"消息后，完成事務(wù)。

如果任一參與者節(jié)點(diǎn)在第一階段返回的響應(yīng)消息為"中止"，或者 協(xié)調(diào)者節(jié)點(diǎn)在第一階段的詢問超時(shí)之前無法獲取所有參與者節(jié)點(diǎn)的響應(yīng)消息時(shí)：

協(xié)調(diào)者節(jié)點(diǎn)向所有參與者節(jié)點(diǎn)發(fā)出"回滾操作(rollback)"的請求。 參與者節(jié)點(diǎn)利用之前寫入的Undo信息執(zhí)行回滾，并釋放在整個(gè)事務(wù)期間內(nèi)占用的資源。 參與者節(jié)點(diǎn)向協(xié)調(diào)者節(jié)點(diǎn)發(fā)送"回滾完成"消息。 協(xié)調(diào)者節(jié)點(diǎn)受到所有參與者節(jié)點(diǎn)反饋的"回滾完成"消息后，取消事務(wù)。

不管最后結(jié)果如何，第二階段都會(huì)結(jié)束當(dāng)前事務(wù)。 二階段提交看起來確實(shí)能夠提供原子性的操作，但是不幸的事，二階段提交還是有幾個(gè)缺點(diǎn)的：

執(zhí)行過程中，所有參與節(jié)點(diǎn)都是事務(wù)阻塞型的。當(dāng)參與者占有公共資源時(shí)，其他第三方節(jié)點(diǎn)訪問公共資源不得不處于阻塞狀態(tài)。 參與者發(fā)生故障。協(xié)調(diào)者需要給每個(gè)參與者額外指定超時(shí)機(jī)制，超時(shí)后整個(gè)事務(wù)失敗。（沒有多少容錯(cuò)機(jī)制） 協(xié)調(diào)者發(fā)生故障。參與者會(huì)一直阻塞下去。需要額外的備機(jī)進(jìn)行容錯(cuò)。（這個(gè)可以依賴后面要講的Paxos協(xié)議實(shí)現(xiàn)HA） 二階段無法解決的問題：協(xié)調(diào)者再發(fā)出commit消息之后宕機(jī)，而唯一接收到這條消息的參與者同時(shí)也宕機(jī)了。那么即使協(xié)調(diào)者通過選舉協(xié)議產(chǎn)生了新的協(xié)調(diào)者，這條事務(wù)的狀態(tài)也是不確定的，沒人知道事務(wù)是否被已經(jīng)提交。

為此，Dale Skeen和Michael Stonebraker在“A Formal Model of Crash Recovery in a Distributed System”中提出了三階段提交協(xié)議（3PC）。 三階段提交協(xié)議 3PC 與兩階段提交不同的是，三階段提交有兩個(gè)改動(dòng)點(diǎn)。

引入超時(shí)機(jī)制。同時(shí)在協(xié)調(diào)者和參與者中都引入超時(shí)機(jī)制。 在第一階段和第二階段中插入一個(gè)準(zhǔn)備階段。保證了在最后提交階段之前各參與節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)是一致的。

也就是說，除了引入超時(shí)機(jī)制之外，3PC把2PC的準(zhǔn)備階段再次一分為二，這樣三階段提交就有CanCommit、PreCommit、DoCommit三個(gè)階段。

1. CanCommit階段 3PC的CanCommit階段其實(shí)和2PC的準(zhǔn)備階段很像。協(xié)調(diào)者向參與者發(fā)送commit請求，參與者如果可以提交就返回Yes響應(yīng)，否則返回No響應(yīng)。

事務(wù)詢問 協(xié)調(diào)者向參與者發(fā)送CanCommit請求。詢問是否可以執(zhí)行事務(wù)提交操作。然后開始等待參與者的響應(yīng)。 響應(yīng)反饋 參與者接到CanCommit請求之后，正常情況下，如果其自身認(rèn)為可以順利執(zhí)行事務(wù)，則返回Yes響應(yīng)，并進(jìn)入預(yù)備狀態(tài)。否則反饋No

2. PreCommit階段 協(xié)調(diào)者根據(jù)參與者的反應(yīng)情況來決定是否可以記性事務(wù)的PreCommit操作。根據(jù)響應(yīng)情況，有以下兩種可能。 假如協(xié)調(diào)者從所有的參與者獲得的反饋都是Yes響應(yīng)，那么就會(huì)執(zhí)行事務(wù)的預(yù)執(zhí)行。

發(fā)送預(yù)提交請求 協(xié)調(diào)者向參與者發(fā)送PreCommit請求，并進(jìn)入Prepared階段。

事務(wù)預(yù)提交 參與者接收到PreCommit請求后，會(huì)執(zhí)行事務(wù)操作，并將undo和redo信息記錄到事務(wù)日志中。

響應(yīng)反饋 如果參與者成功的執(zhí)行了事務(wù)操作，則返回ACK響應(yīng)，同時(shí)開始等待最終指令。

假如有任何一個(gè)參與者向協(xié)調(diào)者發(fā)送了No響應(yīng)，或者等待超時(shí)之后，協(xié)調(diào)者都沒有接到參與者的響應(yīng)，那么就執(zhí)行事務(wù)的中斷。

發(fā)送中斷請求 協(xié)調(diào)者向所有參與者發(fā)送abort請求。

中斷事務(wù) 參與者收到來自協(xié)調(diào)者的abort請求之后（或超時(shí)之后，仍未收到協(xié)調(diào)者的請求），執(zhí)行事務(wù)的中斷。

3. doCommit階段 該階段進(jìn)行真正的事務(wù)提交，也可以分為以下兩種情況。 該階段進(jìn)行真正的事務(wù)提交，也可以分為以下兩種情況。 3.1 執(zhí)行提交

發(fā)送提交請求 協(xié)調(diào)接收到參與者發(fā)送的ACK響應(yīng)，那么他將從預(yù)提交狀態(tài)進(jìn)入到提交狀態(tài)。并向所有參與者發(fā)送doCommit請求。 事務(wù)提交 參與者接收到doCommit請求之后，執(zhí)行正式的事務(wù)提交。并在完成事務(wù)提交之后釋放所有事務(wù)資源。 響應(yīng)反饋 事務(wù)提交完之后，向協(xié)調(diào)者發(fā)送Ack響應(yīng)。 完成事務(wù) 協(xié)調(diào)者接收到所有參與者的ack響應(yīng)之后，完成事務(wù)。

3.2 中斷事務(wù) 協(xié)調(diào)者沒有接收到參與者發(fā)送的ACK響應(yīng)（可能是接受者發(fā)送的不是ACK響應(yīng)，也可能響應(yīng)超時(shí)），那么就會(huì)執(zhí)行中斷事務(wù)。

發(fā)送中斷請求 協(xié)調(diào)者向所有參與者發(fā)送abort請求

事務(wù)回滾 參與者接收到abort請求之后，利用其在階段二記錄的undo信息來執(zhí)行事務(wù)的回滾操作，并在完成回滾之后釋放所有的事務(wù)資源。

反饋結(jié)果 參與者完成事務(wù)回滾之后，向協(xié)調(diào)者發(fā)送ACK消息

中斷事務(wù) 協(xié)調(diào)者接收到參與者反饋的ACK消息之后，執(zhí)行事務(wù)的中斷。

分布式事務(wù)的解決方案 分布式事務(wù)的解決方案有如下幾種：

全局消息 基于可靠消息服務(wù)的分布式事務(wù) TCC 最大努力通知

方案1：全局事務(wù)（DTP模型） 全局事務(wù)基于DTP模型實(shí)現(xiàn)。DTP是由X/Open組織提出的一種分布式事務(wù)模型——X/Open Distributed Transaction Processing Reference Model。它規(guī)定了要實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)，需要三種角色：

AP：Application 應(yīng)用系統(tǒng) 它就是我們開發(fā)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，在我們開發(fā)的過程中，可以使用資源管理器提供的事務(wù)接口來實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)。

TM：Transaction Manager 事務(wù)管理器

分布式事務(wù)的實(shí)現(xiàn)由事務(wù)管理器來完成，它會(huì)提供分布式事務(wù)的操作接口供我們的業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)用。這些接口稱為TX接口。 事務(wù)管理器還管理著所有的資源管理器，通過它們提供的XA接口來同一調(diào)度這些資源管理器，以實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)。 DTP只是一套實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)的規(guī)范，并沒有定義具體如何實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)，TM可以采用2PC、3PC、Paxos等協(xié)議實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)。

RM：Resource Manager 資源管理器

能夠提供數(shù)據(jù)服務(wù)的對象都可以是資源管理器，比如：數(shù)據(jù)庫、消息中間件、緩存等。大部分場景下，數(shù)據(jù)庫即為分布式事務(wù)中的資源管理器。 資源管理器能夠提供單數(shù)據(jù)庫的事務(wù)能力，它們通過XA接口，將本數(shù)據(jù)庫的提交、回滾等能力提供給事務(wù)管理器調(diào)用，以幫助事務(wù)管理器實(shí)現(xiàn)分布式的事務(wù)管理。 XA是DTP模型定義的接口，用于向事務(wù)管理器提供該資源管理器(該數(shù)據(jù)庫)的提交、回滾等能力。 DTP只是一套實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)的規(guī)范，RM具體的實(shí)現(xiàn)是由數(shù)據(jù)庫廠商來完成的。

有沒有基于DTP模型的分布式事務(wù)中間件？

DTP模型有啥優(yōu)缺點(diǎn)？

方案2：基于可靠消息服務(wù)的分布式事務(wù) 這種實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)的方式需要通過消息中間件來實(shí)現(xiàn)。假設(shè)有A和B兩個(gè)系統(tǒng)，分別可以處理任務(wù)A和任務(wù)B。此時(shí)系統(tǒng)A中存在一個(gè)業(yè)務(wù)流程，需要將任務(wù)A和任務(wù)B在同一個(gè)事務(wù)中處理。下面來介紹基于消息中間件來實(shí)現(xiàn)這種分布式事務(wù)。

在系統(tǒng)A處理任務(wù)A前，首先向消息中間件發(fā)送一條消息 消息中間件收到后將該條消息持久化，但并不投遞。此時(shí)下游系統(tǒng)B仍然不知道該條消息的存在。 消息中間件持久化成功后，便向系統(tǒng)A返回一個(gè)確認(rèn)應(yīng)答； 系統(tǒng)A收到確認(rèn)應(yīng)答后，則可以開始處理任務(wù)A； 任務(wù)A處理完成后，向消息中間件發(fā)送Commit請求。該請求發(fā)送完成后，對系統(tǒng)A而言，該事務(wù)的處理過程就結(jié)束了，此時(shí)它可以處理別的任務(wù)了。 但commit消息可能會(huì)在傳輸途中丟失，從而消息中間件并不會(huì)向系統(tǒng)B投遞這條消息，從而系統(tǒng)就會(huì)出現(xiàn)不一致性。這個(gè)問題由消息中間件的事務(wù)回查機(jī)制完成，下文會(huì)介紹。 消息中間件收到Commit指令后，便向系統(tǒng)B投遞該消息，從而觸發(fā)任務(wù)B的執(zhí)行； 當(dāng)任務(wù)B執(zhí)行完成后，系統(tǒng)B向消息中間件返回一個(gè)確認(rèn)應(yīng)答，告訴消息中間件該消息已經(jīng)成功消費(fèi)，此時(shí)，這個(gè)分布式事務(wù)完成。

上述過程可以得出如下幾個(gè)結(jié)論：

消息中間件扮演者分布式事務(wù)協(xié)調(diào)者的角色。 系統(tǒng)A完成任務(wù)A后，到任務(wù)B執(zhí)行完成之間，會(huì)存在一定的時(shí)間差。在這個(gè)時(shí)間差內(nèi)，整個(gè)系統(tǒng)處于數(shù)據(jù)不一致的狀態(tài)，但這短暫的不一致性是可以接受的，因?yàn)榻?jīng)過短暫的時(shí)間后，系統(tǒng)又可以保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性，滿足BASE理論。

上述過程中，如果任務(wù)A處理失敗，那么需要進(jìn)入回滾流程，如下圖所示：

若系統(tǒng)A在處理任務(wù)A時(shí)失敗，那么就會(huì)向消息中間件發(fā)送Rollback請求。和發(fā)送Commit請求一樣，系統(tǒng)A發(fā)完之后便可以認(rèn)為回滾已經(jīng)完成，它便可以去做其他的事情。 消息中間件收到回滾請求后，直接將該消息丟棄，而不投遞給系統(tǒng)B，從而不會(huì)觸發(fā)系統(tǒng)B的任務(wù)B。

此時(shí)系統(tǒng)又處于一致性狀態(tài)，因?yàn)槿蝿?wù)A和任務(wù)B都沒有執(zhí)行。

上面所介紹的Commit和Rollback都屬于理想情況，但在實(shí)際系統(tǒng)中，Commit和Rollback指令都有可能在傳輸途中丟失。那么當(dāng)出現(xiàn)這種情況的時(shí)候，消息中間件是如何保證數(shù)據(jù)一致性呢？——答案就是超時(shí)詢問機(jī)制。

系統(tǒng)A除了實(shí)現(xiàn)正常的業(yè)務(wù)流程外，還需提供一個(gè)事務(wù)詢問的接口，供消息中間件調(diào)用。當(dāng)消息中間件收到一條事務(wù)型消息后便開始計(jì)時(shí)，如果到了超時(shí)時(shí)間也沒收到系統(tǒng)A發(fā)來的Commit或Rollback指令的話，就會(huì)主動(dòng)調(diào)用系統(tǒng)A提供的事務(wù)詢問接口詢問該系統(tǒng)目前的狀態(tài)。該接口會(huì)返回三種結(jié)果：

提交 若獲得的狀態(tài)是“提交”，則將該消息投遞給系統(tǒng)B。 回滾 若獲得的狀態(tài)是“回滾”，則直接將條消息丟棄。 處理中 若獲得的狀態(tài)是“處理中”，則繼續(xù)等待。

消息中間件的超時(shí)詢問機(jī)制能夠防止上游系統(tǒng)因在傳輸過程中丟失Commit/Rollback指令而導(dǎo)致的系統(tǒng)不一致情況，而且能降低上游系統(tǒng)的阻塞時(shí)間，上游系統(tǒng)只要發(fā)出Commit/Rollback指令后便可以處理其他任務(wù)，無需等待確認(rèn)應(yīng)答。而Commit/Rollback指令丟失的情況通過超時(shí)詢問機(jī)制來彌補(bǔ)，這樣大大降低上游系統(tǒng)的阻塞時(shí)間，提升系統(tǒng)的并發(fā)度。

下面來說一說消息投遞過程的可靠性保證。 當(dāng)上游系統(tǒng)執(zhí)行完任務(wù)并向消息中間件提交了Commit指令后，便可以處理其他任務(wù)了，此時(shí)它可以認(rèn)為事務(wù)已經(jīng)完成，接下來消息中間件**一定會(huì)保證消息被下游系統(tǒng)成功消費(fèi)掉！**那么這是怎么做到的呢？這由消息中間件的投遞流程來保證。 消息中間件向下游系統(tǒng)投遞完消息后便進(jìn)入阻塞等待狀態(tài)，下游系統(tǒng)便立即進(jìn)行任務(wù)的處理，任務(wù)處理完成后便向消息中間件返回應(yīng)答。消息中間件收到確認(rèn)應(yīng)答后便認(rèn)為該事務(wù)處理完畢！ 如果消息在投遞過程中丟失，或消息的確認(rèn)應(yīng)答在返回途中丟失，那么消息中間件在等待確認(rèn)應(yīng)答超時(shí)之后就會(huì)重新投遞，直到下游消費(fèi)者返回消費(fèi)成功響應(yīng)為止。當(dāng)然，一般消息中間件可以設(shè)置消息重試的次數(shù)和時(shí)間間隔，比如：當(dāng)?shù)谝淮瓮哆f失敗后，每隔五分鐘重試一次，一共重試3次。如果重試3次之后仍然投遞失敗，那么這條消息就需要人工干預(yù)。

有的同學(xué)可能要問：消息投遞失敗后為什么不回滾消息，而是不斷嘗試重新投遞？

這就涉及到整套分布式事務(wù)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)成本問題。 我們知道，當(dāng)系統(tǒng)A將向消息中間件發(fā)送Commit指令后，它便去做別的事情了。如果此時(shí)消息投遞失敗，需要回滾的話，就需要讓系統(tǒng)A事先提供回滾接口，這無疑增加了額外的開發(fā)成本，業(yè)務(wù)系統(tǒng)的復(fù)雜度也將提高。對于一個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)是，在保證性能的前提下，最大限度地降低系統(tǒng)復(fù)雜度，從而能夠降低系統(tǒng)的運(yùn)維成本。

不知大家是否發(fā)現(xiàn)，上游系統(tǒng)A向消息中間件提交Commit/Rollback消息采用的是異步方式，也就是當(dāng)上游系統(tǒng)提交完消息后便可以去做別的事情，接下來提交、回滾就完全交給消息中間件來完成，并且完全信任消息中間件，認(rèn)為它一定能正確地完成事務(wù)的提交或回滾。然而，消息中間件向下游系統(tǒng)投遞消息的過程是同步的。也就是消息中間件將消息投遞給下游系統(tǒng)后，它會(huì)阻塞等待，等下游系統(tǒng)成功處理完任務(wù)返回確認(rèn)應(yīng)答后才取消阻塞等待。為什么這兩者在設(shè)計(jì)上是不一致的呢？

首先，上游系統(tǒng)和消息中間件之間采用異步通信是為了提高系統(tǒng)并發(fā)度。業(yè)務(wù)系統(tǒng)直接和用戶打交道，用戶體驗(yàn)尤為重要，因此這種異步通信方式能夠極大程度地降低用戶等待時(shí)間。此外，異步通信相對于同步通信而言，沒有了長時(shí)間的阻塞等待，因此系統(tǒng)的并發(fā)性也大大增加。但異步通信可能會(huì)引起Commit/Rollback指令丟失的問題，這就由消息中間件的超時(shí)詢問機(jī)制來彌補(bǔ)。 那么，消息中間件和下游系統(tǒng)之間為什么要采用同步通信呢？ 異步能提升系統(tǒng)性能，但隨之會(huì)增加系統(tǒng)復(fù)雜度；而同步雖然降低系統(tǒng)并發(fā)度，但實(shí)現(xiàn)成本較低。因此，在對并發(fā)度要求不是很高的情況下，或者服務(wù)器資源較為充裕的情況下，我們可以選擇同步來降低系統(tǒng)的復(fù)雜度。 我們知道，消息中間件是一個(gè)獨(dú)立于業(yè)務(wù)系統(tǒng)的第三方中間件，它不和任何業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生直接的耦合，它也不和用戶產(chǎn)生直接的關(guān)聯(lián)，它一般部署在獨(dú)立的服務(wù)器集群上，具有良好的可擴(kuò)展性，所以不必太過于擔(dān)心它的性能，如果處理速度無法滿足我們的要求，可以增加機(jī)器來解決。而且，即使消息中間件處理速度有一定的延遲那也是可以接受的，因?yàn)榍懊嫠榻B的BASE理論就告訴我們了，我們追求的是最終一致性，而非實(shí)時(shí)一致性，因此消息中間件產(chǎn)生的時(shí)延導(dǎo)致事務(wù)短暫的不一致是可以接受的。 方案3：最大努力通知（定期校對） 最大努力通知也被稱為定期校對，其實(shí)在方案二中已經(jīng)包含，這里再單獨(dú)介紹，主要是為了知識(shí)體系的完整性。這種方案也需要消息中間件的參與，其過程如下：

上游系統(tǒng)在完成任務(wù)后，向消息中間件同步地發(fā)送一條消息，確保消息中間件成功持久化這條消息，然后上游系統(tǒng)可以去做別的事情了； 消息中間件收到消息后負(fù)責(zé)將該消息同步投遞給相應(yīng)的下游系統(tǒng)，并觸發(fā)下游系統(tǒng)的任務(wù)執(zhí)行； 當(dāng)下游系統(tǒng)處理成功后，向消息中間件反饋確認(rèn)應(yīng)答，消息中間件便可以將該條消息刪除，從而該事務(wù)完成。

上面是一個(gè)理想化的過程，但在實(shí)際場景中，往往會(huì)出現(xiàn)如下幾種意外情況：

消息中間件向下游系統(tǒng)投遞消息失敗 上游系統(tǒng)向消息中間件發(fā)送消息失敗

對于第一種情況，消息中間件具有重試機(jī)制，我們可以在消息中間件中設(shè)置消息的重試次數(shù)和重試時(shí)間間隔，對于網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定導(dǎo)致的消息投遞失敗的情況，往往重試幾次后消息便可以成功投遞，如果超過了重試的上限仍然投遞失敗，那么消息中間件不再投遞該消息，而是記錄在失敗消息表中，消息中間件需要提供失敗消息的查詢接口，下游系統(tǒng)會(huì)定期查詢失敗消息，并將其消費(fèi)，這就是所謂的“定期校對”。 如果重復(fù)投遞和定期校對都不能解決問題，往往是因?yàn)橄掠蜗到y(tǒng)出現(xiàn)了嚴(yán)重的錯(cuò)誤，此時(shí)就需要人工干預(yù)。 對于第二種情況，需要在上游系統(tǒng)中建立消息重發(fā)機(jī)制。可以在上游系統(tǒng)建立一張本地消息表，并將 任務(wù)處理過程 和 向本地消息表中插入消息 這兩個(gè)步驟放在一個(gè)本地事務(wù)中完成。如果向本地消息表插入消息失敗，那么就會(huì)觸發(fā)回滾，之前的任務(wù)處理結(jié)果就會(huì)被取消。如果這量步都執(zhí)行成功，那么該本地事務(wù)就完成了。接下來會(huì)有一個(gè)專門的消息發(fā)送者不斷地發(fā)送本地消息表中的消息，如果發(fā)送失敗它會(huì)返回重試。當(dāng)然，也要給消息發(fā)送者設(shè)置重試的上限，一般而言，達(dá)到重試上限仍然發(fā)送失敗，那就意味著消息中間件出現(xiàn)嚴(yán)重的問題，此時(shí)也只有人工干預(yù)才能解決問題。 對于不支持事務(wù)型消息的消息中間件，如果要實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)的話，就可以采用這種方式。它能夠通過重試機(jī)制+定期校對實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)，但相比于第二種方案，它達(dá)到數(shù)據(jù)一致性的周期較長，而且還需要在上游系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)消息重試發(fā)布機(jī)制，以確保消息成功發(fā)布給消息中間件，這無疑增加了業(yè)務(wù)系統(tǒng)的開發(fā)成本，使得業(yè)務(wù)系統(tǒng)不夠純粹，并且這些額外的業(yè)務(wù)邏輯無疑會(huì)占用業(yè)務(wù)系統(tǒng)的硬件資源，從而影響性能。 因此，盡量選擇支持事務(wù)型消息的消息中間件來實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)，如RocketMQ。 方案4：TCC（兩階段型、補(bǔ)償型） TCC即為Try Confirm Cancel，它屬于補(bǔ)償型分布式事務(wù)。顧名思義，TCC實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)一共有三個(gè)步驟：

Try：嘗試待執(zhí)行的業(yè)務(wù)

這個(gè)過程并未執(zhí)行業(yè)務(wù)，只是完成所有業(yè)務(wù)的一致性檢查，并預(yù)留好執(zhí)行所需的全部資源

Confirm：執(zhí)行業(yè)務(wù)

這個(gè)過程真正開始執(zhí)行業(yè)務(wù)，由于Try階段已經(jīng)完成了一致性檢查，因此本過程直接執(zhí)行，而不做任何檢查。并且在執(zhí)行的過程中，會(huì)使用到Try階段預(yù)留的業(yè)務(wù)資源。

Cancel：取消執(zhí)行的業(yè)務(wù)

若業(yè)務(wù)執(zhí)行失敗，則進(jìn)入Cancel階段，它會(huì)釋放所有占用的業(yè)務(wù)資源，并回滾Confirm階段執(zhí)行的操作。

下面以一個(gè)轉(zhuǎn)賬的例子來解釋下TCC實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)的過程。

假設(shè)用戶A用他的賬戶余額給用戶B發(fā)一個(gè)100元的紅包，并且余額系統(tǒng)和紅包系統(tǒng)是兩個(gè)獨(dú)立的系統(tǒng)。

Try

創(chuàng)建一條轉(zhuǎn)賬流水，并將流水的狀態(tài)設(shè)為交易中 將用戶A的賬戶中扣除100元（預(yù)留業(yè)務(wù)資源） Try成功之后，便進(jìn)入Confirm階段 Try過程發(fā)生任何異常，均進(jìn)入Cancel階段

Confirm

向B用戶的紅包賬戶中增加100元 將流水的狀態(tài)設(shè)為交易已完成 Confirm過程發(fā)生任何異常，均進(jìn)入Cancel階段 Confirm過程執(zhí)行成功，則該事務(wù)結(jié)束

Cancel

將用戶A的賬戶增加100元 將流水的狀態(tài)設(shè)為交易失敗

在傳統(tǒng)事務(wù)機(jī)制中，業(yè)務(wù)邏輯的執(zhí)行和事務(wù)的處理，是在不同的階段由不同的部件來完成的：業(yè)務(wù)邏輯部分訪問資源實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，其處理是由業(yè)務(wù)系統(tǒng)負(fù)責(zé)；事務(wù)處理部分通過協(xié)調(diào)資源管理器以實(shí)現(xiàn)事務(wù)管理，其處理由事務(wù)管理器來負(fù)責(zé)。二者沒有太多交互的地方，所以，傳統(tǒng)事務(wù)管理器的事務(wù)處理邏輯，僅需要著眼于事務(wù)完成（commit/rollback）階段，而不必關(guān)注業(yè)務(wù)執(zhí)行階段。 TCC全局事務(wù)必須基于RM本地事務(wù)來實(shí)現(xiàn)全局事務(wù) TCC服務(wù)是由Try/Confirm/Cancel業(yè)務(wù)構(gòu)成的， 其Try/Confirm/Cancel業(yè)務(wù)在執(zhí)行時(shí)，會(huì)訪問資源管理器（Resource Manager，下文簡稱RM）來存取數(shù)據(jù)。這些存取操作，必須要參與RM本地事務(wù)，以使其更改的數(shù)據(jù)要么都commit，要么都rollback。 這一點(diǎn)不難理解，考慮一下如下場景：

假設(shè)圖中的服務(wù)B沒有基于RM本地事務(wù)（以RDBS為例，可通過設(shè)置auto-commit為true來模擬），那么一旦[B:Try]操作中途執(zhí)行失敗，TCC事務(wù)框架后續(xù)決定回滾全局事務(wù)時(shí)，該[B:Cancel]則需要判斷[B:Try]中哪些操作已經(jīng)寫到DB、哪些操作還沒有寫到DB：假設(shè)[B:Try]業(yè)務(wù)有5個(gè)寫庫操作，[B:Cancel]業(yè)務(wù)則需要逐個(gè)判斷這5個(gè)操作是否生效，并將生效的操作執(zhí)行反向操作。 不幸的是，由于[B:Cancel]業(yè)務(wù)也有n（0<=n<=5）個(gè)反向的寫庫操作，此時(shí)一旦[B:Cancel]也中途出錯(cuò)，則后續(xù)的[B:Cancel]執(zhí)行任務(wù)更加繁重。因?yàn)?，相比第一次[B:Cancel]操作，后續(xù)的[B:Cancel]操作還需要判斷先前的[B:Cancel]操作的n（0<=n<=5）個(gè)寫庫中哪幾個(gè)已經(jīng)執(zhí)行、哪幾個(gè)還沒有執(zhí)行，這就涉及到了冪等性問題。而對冪等性的保障，又很可能還需要涉及額外的寫庫操作，該寫庫操作又會(huì)因?yàn)闆]有RM本地事務(wù)的支持而存在類似問題。。?？上攵绻换赗M本地事務(wù)，TCC事務(wù)框架是無法有效的管理TCC全局事務(wù)的。 反之，基于RM本地事務(wù)的TCC事務(wù)，這種情況則會(huì)很容易處理：[B:Try]操作中途執(zhí)行失敗，TCC事務(wù)框架將其參與RM本地事務(wù)直接rollback即可。后續(xù)TCC事務(wù)框架決定回滾全局事務(wù)時(shí)，在知道“[B:Try]操作涉及的RM本地事務(wù)已經(jīng)rollback”的情況下，根本無需執(zhí)行[B:Cancel]操作。 換句話說，基于RM本地事務(wù)實(shí)現(xiàn)TCC事務(wù)框架時(shí)，一個(gè)TCC型服務(wù)的cancel業(yè)務(wù)要么執(zhí)行，要么不執(zhí)行，不需要考慮部分執(zhí)行的情況。 TCC事務(wù)框架應(yīng)該提供Confirm/Cancel服務(wù)的冪等性保障 一般認(rèn)為，服務(wù)的冪等性，是指針對同一個(gè)服務(wù)的多次(n>1)請求和對它的單次(n=1)請求，二者具有相同的副作用。 在TCC事務(wù)模型中，Confirm/Cancel業(yè)務(wù)可能會(huì)被重復(fù)調(diào)用，其原因很多。比如，全局事務(wù)在提交/回滾時(shí)會(huì)調(diào)用各TCC服務(wù)的Confirm/Cancel業(yè)務(wù)邏輯。執(zhí)行這些Confirm/Cancel業(yè)務(wù)時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)如網(wǎng)絡(luò)中斷的故障而使得全局事務(wù)不能完成。因此，故障恢復(fù)機(jī)制后續(xù)仍然會(huì)重新提交/回滾這些未完成的全局事務(wù)，這樣就會(huì)再次調(diào)用參與該全局事務(wù)的各TCC服務(wù)的Confirm/Cancel業(yè)務(wù)邏輯。 既然Confirm/Cancel業(yè)務(wù)可能會(huì)被多次調(diào)用，就需要保障其冪等性。 那么，應(yīng)該由TCC事務(wù)框架來提供冪等性保障？還是應(yīng)該由業(yè)務(wù)系統(tǒng)自行來保障冪等性呢？ 個(gè)人認(rèn)為，應(yīng)該是由TCC事務(wù)框架來提供冪等性保障。如果僅僅只是極個(gè)別服務(wù)存在這個(gè)問題的話，那么由業(yè)務(wù)系統(tǒng)來負(fù)責(zé)也是可以的；然而，這是一類公共問題，毫無疑問，所有TCC服務(wù)的Confirm/Cancel業(yè)務(wù)存在冪等性問題。TCC服務(wù)的公共問題應(yīng)該由TCC事務(wù)框架來解決；而且，考慮一下由業(yè)務(wù)系統(tǒng)來負(fù)責(zé)冪等性需要考慮的問題，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，這無疑增大了業(yè)務(wù)系統(tǒng)的復(fù)雜度。 

上述內(nèi)容就是如何解析分布式事務(wù)的解決方案，你們學(xué)到知識(shí)或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識(shí)儲(chǔ)備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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