【分布式事务】基本原理（含不同模式的简单对比）
更详细：参考 https://blog.csdn.net/alitech2017/article/details/106404701/ 阿里云 如何选择分布式事务解决方案？
分布式事务概述与项目实战 https://www.sohu.com/a/750992251_100093134?scm=1102.xchannel:325:100002.0.6.0&spm=smpc.channel_248.block3_308_NDdFbm_1_fd.1.1710512680846Ht9jdip_324
单体数据库不涉及网络交互，这种事务我们称之为本地事务。但是单体数据库的性能达到瓶颈的时候，就需要分库(分物理实例)，就会出现跨库(数据库实例)的事务需求。
分布式事务有三种场景：跨数据库分布式事务、跨服务分布式事务、混合式分布式事务
一、数据库本地事务（ACID）
数据库事务中的四大特性
A:原子性(Atomicity)：一个事务(transaction)中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
C:一致性(Consistency)：事务的一致性指的是在一个事务执行之前和执行之后数据库都必须处于一致性状态。如果事务成功地完成，那么系统中所有变化将正确地应用，系统处于有效状态。如果在事务中出现错误，那么系统中的所有变化将自动地回滚，系统返回到原始状态。
I:隔离性(Isolation)：并发环境中，当不同的事务同时操纵相同的数据时，每个事务都有各自的完整数据空间。由并发事务所做的修改必须与任何其他并发事务所做的修改隔离。事务查看数据更新时，数据所处的状态要么是另一事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态，事务不会查看到中间状态的数据。
D:持久性(Durability)：指的是只要事务成功结束，它对数据库所做的更新就必须永久保存下来。即使发生系统崩溃，重新启动数据库系统后，数据库还能恢复到事务成功结束时的状态。
我们的本地事务由资源管理器进行管理: 而事务的ACID是通过InnoDB日志和锁来保证。
隔离性：通过数据库锁的机制实现的，
原子性和一致性：通过Undo log来实现: 为了满足事务的原子性，在操作任何数据之前，首先将数据备份到一个地方（这个存储数据备份的地方称为UndoLog）。然后进行数据的修改。如果出现了错误或者用户执行了ROLLBACK语句，系统可以利用Undo Log中的备份将数据恢复到事务开始之前的状态。
持久性：通过redo log（重做日志）来实现，RedoLog记录的是新数据的备份。在事务提交前，只要将RedoLog持久化即可，不需要将数据持久化。当系统崩溃时，虽然数据没有持久化，但是RedoLog已经持久化。系统可以根据RedoLog的内容，将所有数据恢复到最新的状态。 对具体实现过程有兴趣的同学可以去自行搜索扩展。
二、分布式事务
从上面本地事务来看，我们可以看为两块，一个是service产生多个节点，另一个是resource产生多个节点。
service多个节点：随着互联网快速发展，微服务，SOA等服务架构模式正在被大规模的使用，用户的资产可能分为好多个部分，比如余额，积分，优惠券等等。在公司内部有可能积分功能由一个微服务团队维护，优惠券又是另外的团队维护这样的话就无法保证积分扣减了之后，优惠券能否扣减成功。
resource多个节点：Mysql千万级的数据就得进行分库分表，对于一个支付宝的转账业务来说，你给的朋友转钱，有可能你的数据库是在北京，而你的朋友的钱是存在上海，所以我们依然无法保证他们能同时成功。
分布式事务的基础
从上面来看分布式事务是随着互联网高速发展应运而生的，这是一个必然的我们之前说过数据库的ACID四大特性，已经无法满足我们分布式事务，
CAP定理，又被叫作布鲁尔定理。对于设计分布式系统来说(不仅仅是分布式事务)的架构师来说，CAP就是你的入门理论。
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C (一致性):对某个指定的客户端来说，读操作能返回最新的写操作。对于数据分布在不同节点上的数据上来说，如果在某个节点更新了数据，那么在其他节点如果都能读取到这个最新的数据，那么就称为强一致，如果有某个节点没有读取到，那就是分布式不一致。
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A (可用性)：非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应(不是错误和超时的响应)。可用性的两个关键一个是合理的时间，一个是合理的响应。合理的时间指的是请求不能无限被阻塞，应该在合理的时间给出返回。合理的响应指的是系统应该明确返回结果并且结果是正确的，这里的正确指的是比如应该返回50，而不是返回40。
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P (分区容错性):当出现网络分区后，系统能够继续工作。打个比方，这里个集群有多台机器，有台机器网络出现了问题，但是这个集群仍然可以正常工作。
熟悉CAP的人都知道，三者不能共有，
在分布式系统中，网络无法100%可靠，分区其实是一个必然现象，如果我们选择了CA而放弃了P，那么当发生分区现象时，为了保证一致性，这个时候必须拒绝请求，但是A又不允许，所以分布式系统理论上不可能选择CA架构，只能选择CP或者AP架构。
对于CP来说，放弃可用性，追求一致性和分区容错性，我们的zookeeper其实就是追求的强一致。
对于AP来说，放弃一致性(这里说的一致性是强一致性)，追求分区容错性和可用性，这是很多分布式系统设计时的选择，后面的BASE也是根据AP来扩展。
顺便一提，CAP理论中是忽略网络延迟，也就是当事务提交时，从节点A复制到节点B，但是在现实中这个是明显不可能的，所以总会有一定的时间是不一致。同时CAP中选择两个，比如你选择了CP，并不是叫你放弃A。因为P出现的概率实在是太小了，大部分的时间你仍然需要保证CA。就算分区出现了你也要为后来的A做准备，比如通过一些日志的手段，是其他机器回复至可用。
BASE 是 Basically Available(基本可用)、Soft state(软状态)和 Eventually consistent (最终一致性)三个短语的缩写。是对CAP中AP的一个扩展，对CAP理论的解决
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基本可用：分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用功能，保证核心功能可用。
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软状态：允许系统中存在中间状态，这个状态不影响系统可用性，这里指的是CAP中的不一致。
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最终一致：最终一致是指经过一段时间后，所有节点数据都将会达到一致。
BASE解决了CAP中理论没有网络延迟，在BASE中用软状态和最终一致，保证了延迟后的一致性。BASE和 ACID 是相反的，它完全不同于ACID的强一致性模型，而是通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。
分布式事务需解决的特殊场景
- 空回滚
- 悬挂
- 幂等
