分布式事务

2PC

2PC（Two-phase commit protocol），中文叫二阶段提交。 二阶段提交是一种强一致性设计，2PC 引入一个事务协调者的角色来协调管理各参与者（也可称之为各本地资源）的提交和回滚，二阶段分别指的是准备（投票）和提交两个阶段。

这个举个例子，比如说咱们公司里经常tb（团建），然后一般会有个tb主席（就是负责组织团建的那个人）。

第一个阶段，一般tb主席会提前一周问一下团队里的每个人，说，大家伙，下周六我们去滑雪+烧烤，去吗？这个时候tb主席开始等待每个人的回答，如果所有人都说ok，那么就可以决定一起去这次tb。如果这个阶段里，任何一个人回答说，我有事不去了，那么tb主席就会取消这次活动。

第二个阶段，那下周六大家就一起去滑雪+烧烤了。

2PC 是一种尽量保证强一致性的分布式事务，因此它是同步阻塞的，而同步阻塞就导致长久的资源锁定问题，总体而言效率低，并且存在单点故障问题，在极端条件下存在数据不一致的风险。

这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，绝对不适合高并发的场景。如果要玩儿，那么基于spring + JTA就可以搞定。

3PC

3PC 的出现是为了解决 2PC 的一些问题，相比于 2PC 它在参与者中也引入了超时机制，并且新增了一个阶段使得参与者可以利用这一个阶段统一各自的状态。

3PC 包含了三个阶段，分别是准备阶段、预提交阶段和提交阶段，对应的英文就是：CanCommit、PreCommit 和 DoCommit。

TCC

2PC 和 3PC 都是数据库层面的，而 TCC 是业务层面的分布式事务，就像我前面说的分布式事务不仅仅包括数据库的操作，还包括发送短信等，这时候 TCC 就派上用场了！

TCC 指的是Try - Confirm - Cancel。

给大家举个例子吧，比如说跨银行转账的时候，要涉及到两个银行的分布式事务，如果用TCC方案来实现，思路是这样的：

1）Try阶段：先把两个银行账户中的资金给它冻结住就不让操作了

2）Confirm阶段：执行实际的转账操作，A银行账户的资金扣减，B银行账户的资金增加

3）Cancel阶段：如果任何一个银行的操作执行失败，那么就需要回滚进行补偿，就是比如A银行账户如果已经扣减了，但是B银行账户资金增加失败了，那么就得把A银行账户资金给加回去

因此 TCC 对业务的侵入较大和业务紧耦合，需要根据特定的场景和业务逻辑来设计相应的操作。

还有一点要注意，撤销和确认操作的执行可能需要重试，因此还需要保证操作的幂等。

本地消息表

这种实现方式的思路，其实是源于 ebay，后来通过支付宝等公司的布道，在业内广泛使用。

其基本的设计思想是将远程分布式事务拆分成一系列的本地事务。

如果不考虑性能及设计优雅，借助关系型数据库中的表即可实现。

会有一张存放本地消息的表，一般都是放在数据库中，然后在执行业务的时候 将业务的执行和将消息放入消息表中的操作放在同一个事务中，这样就能保证消息放入本地表中业务肯定是执行成功的。

然后再去调用下一个操作，如果下一个操作调用成功了好说，消息表的消息状态可以直接改成已成功。

如果调用失败也没事，会有 后台任务定时去读取本地消息表，筛选出还未成功的消息再调用对应的服务，服务更新成功了再变更消息的状态。

这时候有可能消息对应的操作不成功，因此也需要重试，重试就得保证对应服务的方法是幂等的，而且一般重试会有最大次数，超过最大次数可以记录下报警让人工处理。

可以看到本地消息表其实实现的是最终一致性，容忍了数据暂时不一致的情况。

这个方案说实话最大的问题就在于严重依赖于数据库的消息表来管理事务，不适用于高并发的情况。

可靠消息最终一致性方案

不用本地的消息表，直接基于MQ来实现事务。比如阿里的RocketMQ就支持消息事务。

最大努力通知

这个方案的大致意思就是：

1）系统A本地事务执行完之后，发送个消息到MQ

2）这里会有个专门消费MQ的最大努力通知服务，这个服务会消费MQ然后写入数据库中记录下来，或者是放入个内存队列也可以，接着调用系统B的接口

3）要是系统B执行成功就ok了；要是系统B执行失败了，那么最大努力通知服务就定时尝试重新调用系统B，反复N次，最后还是不行就放弃

最大努力通知其实只是表明了一种柔性事务的思想：我已经尽力我最大的努力想达成事务的最终一致了。

适用于对时间不敏感的业务，例如短信通知。

 

参考文章

https://zhuanlan.zhihu.com/p/183753774