单体应用被拆分成微服务应用，原来的三个模块被拆分成三个独立的应用，分别使用三个独立的数据源， 业务操作需要调用三个服务来完成。此时每个服务内部的数据一致性由本地事务来保证，但是全局的数据一致性问题没法保证。
分布式应用有一个比较明显的问题就是，一个业务流程通常需要几个服务来完成，业务的一致性很难保证。为了保障业务一致性，每一步都要在 catch 里去处理前面所有的“回滚”操作，可读性及维护性差，开发效率低下。
学习分布式事务（一）
Seata是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。为用户提供了AT、TCC、SAGA和XA事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。
[第1篇] SOA需要怎样的事务控制方式 在一个基于SOA架构的分布式系统体系中，服务（Service）成为了基本的功能提供单元，无论与业务流程无关的基础功能，还是具体的业务逻辑，均实现在相应的服务之中。服务对外提供统一的接口，服务之间采用标准的通信方式进行交互，各个单一的服务精又有效的组合、编排成为一个有机的整体。在这样一个分布式系统中某个活动（Activity）的实现往往需要跨越单个服务的边界，如何协调多个服务之间的关系使之为活动功能的实现服务，涉及到SOA一个重要的课题：服务协作（Service Co
分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器「分别位于不同的分布式系统的不同节点之上」。
Seata（Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture）是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。在 GitHub 上拥有超过 1.4 万 Star，毫无疑问是开源社区分布式事务领域最火爆的项目。
前面我们简单了解了互联网电商中的 分布式订单管理系统的设计，这篇我们聊聊其中涉及到的分布式事务以及一些查询优化方案。
Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。在 Seata 开源之前，Seata 对应的内部版本在阿里经济体内部一直扮演着分布式一致性中间件的角色，帮助经济体平稳的度过历年的双11，对各BU业务进行了有力的支撑。经过多年沉淀与积累，商业化产品先后在阿里云、金融云进行售卖。2019.1 为了打造更加完善的技术生态和普惠技术成果，Seata 正式宣布对外开源，未来 Seata 将以社区共建的形式帮助其技术更加可靠与完备。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。☞ 官网
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事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元，事务具有以下4个属性，通常简称为事务的ACID属性：
2PC（two phase commit protocol，2PC）即两阶段提交协议，是将整个事务流程分为两个阶段，准备阶段（Prepare phase）、提交阶段（Commit phase），2指两个阶段，P指准备阶段，C指提交阶段。整个事务过程由事务管理器和参与者组成，事务管理器负责决策整个分布式事务的提交和回滚，事务参与者负责自己本地事务的提交和回滚。在计算机中部分关系数据库如 Oracle、MySQL 都支持两阶段提交协议。下面是计算机数据库进行两阶段提交的说明： 【1】准备阶段（Prepare phase）：事务管理器给每个参与者 Prepare 消息，每个数据库参与者在本地执行事务，并写本地的 Undo/Redo 日志，此时事务没有提交。（Undo 日志是记录修改的数据，用于数据回滚，Redo 日志是记录修改后的数据，用于提交事务后写入数据文件） 【2】提交阶段（Commit phase）：如果事务管理器收到了参与者的执行失败或者超时消息，直接给每个参与者发送回滚（Rollback）消息；否则，发送提交（Commit）消息；参与者根据事务管理器的执行提交或者回滚操作，并释放事务处理过程中使用的锁资源。注意：必须在最后阶段释放资源。 【成功情况】：
分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。一个大的操作由 N
在努力通知型分布式事务中，当网络分区发生时，主节点会尝试通知所有参与者节点进行提交或回滚操作。即使网络连接中断，主节点也会不断尝试重新建立连接并发送通知，直到所有参与者节点都成功执行了提交或回滚操作。
事务指的就是一个操作单元，在这个操作单元中的所有操作最终要保持一致的行为，要么所有操作 都成功，要么所有的操作都被撤销。简单地说，事务提供一种“要么什么都不做，要么做全套”机制。
在一个基于SOA架构的分布式系统体系中，服务（Service）成为了基本的功能提供单元，无论与业务流程无关的基础功能，还是具体的业务逻辑，均实现在相应的服务之中。服务对外提供统一的接口，服务之间采用标准的通信方式进行交互，各个单一的服务精又有效的组合、编排成为一个有机的整体。在这样一个分布式系统中某个活动（Activity）的实现往往需要跨越单个服务的边界，如何协调多个服务之间的关系使之为活动功能的实现服务，涉及到SOA一个重要的课题：服务协作（Service Coordination）。而具体来讲，一个分
微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能简单、松耦合的服务，这样可以降低开发难度、增强扩展性、便于敏捷开发。当前被越来越多的开发者推崇，系统微服务化后，一个看似简单的功能，内部可能需要调用多个服务并操作多个数据库实现，服务调用的分布式事务问题变的非常突出。分布式事务已经成为微服务落地最大的阻碍，也是最具挑战性的一个技术难题。
Fescar 是 阿里巴巴 开源的 分布式事务中间件，以 高效 并且对业务 0 侵入 的方式，解决 微服务 场景下面临的分布式事务问题。
以下是官网的文档。 简介 2019年，Fescar 是 阿里巴巴 开源的 分布式事务中间件，以 高效 并且对业务 0 侵入 的方式，解决 微服务 场景下面临的分布式事务问题。
在微服务架构体系下，我们可以按照业务模块分层设计，单独部署，减轻了服务部署压力，也解耦了业务的耦合，避免了应用逐渐变成一个庞然怪物，从而可以轻松扩展，在某些服务出现故障时也不会影响其它服务的正常运行。总之，微服务在业务的高速发展中带给我们越来越多的优势，但是微服务并不是十全十美，因此不能盲目过度滥用，它有很多不足，而且会给系统带来一定的复杂度，其中伴随而来的分布式事务问题，是微服务架构体系下必然需要处理的一个痛点，也是业界一直关注的一个领域，因此也出现了诸如 CAP 和 BASE 等理论。
这里提供4种分布式事务解决方案，其中两种我确实用到过，也给大家简略讲一下我的场景和方案
在分布式系统中，随时随地都需要面对网络超时，网络重发和服务器宕机等问题。所以分布式事务框架作为搭载在分布式系统之上的一个框架型应用也绕不开这些问题。具体而言，有以下常见问题：
转载自：https://www.cnblogs.com/jiangyu666/p/8522547.html
上一篇文章( 亿级流量架构之分布式事务思路及方法)中梳理事务到分布式事务的演变过程, 以及分布式事务的处理思路,这篇文章主要从应用的角度对比目前较为流行的一些分布式事务方案,以及一些商业应用。
上一篇架构篇：分布式理论CAP、BASE[1]，我们了解到分布式存在的问题以及大致的解决理论，但是具体的实现协议或者方案有哪些？
随着微服务的普及，分布式事务成为了系统设计中不得不面对的一个问题，而分布式事务的实现则十分复杂。本文汇总整理了分布式事务现有的七种实现方案，分别对每种方案的核心原理、对事务ACID特性的支持及其适用场景等进行了对比分析和总结，个人愚见，不吝赐教。阅读本文之前，需要你对数据库事务的ACID、CAP理论、Base理论以及两阶段提交有一定的认知，不熟悉者请自行百度或者阅读参考博客1、2、3和4。除此之外，在阅读本文过程中，如果对某种方案不理解，强烈建议先阅读对应方案中的参考博客后再阅读本文中对应的介绍。
随着分布式架构理念提出，软件系统架构开始迈入一个新时代。一个臃肿的应用会拆分出若干个微服务中心，按业务域维度划分系统边界，大家各司其职，在自己负责的领域深耕细作，可谓好处多多。但同时也增加了系统复杂度，每个子业务系统都涉及数据库操作，如何解决分布式事务是一个绕不开的话题。
数据库事务(简称：事务，Transaction)是指数据库执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成[由当前业务逻辑多个不同操作构成]。
从配置中心角度来看，性能方面Nacos的读写性能最高，Apollo次之，Spring Cloud Config依赖Git场景不适合开放的大规模自动化运维API。
我们了解到了分布式事务的基础概念。与本地事务不同的是，分布式系统之所以叫分布式，是因为提供服务的各个节点分布在不同机器上，相互之间通过网络交互。不能因为有一点网络问题就导致整个系统无法提供服务，网络因素成为了分布式事务的考量标准之一。因此，分布式事务需要更进一步的理论支持，接下来，我们先来学习一下分布式事务的CAP理论。
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 分布式事务，咱们前边也聊过很多次了，网上其实也有不少文章在介绍分布式事务，不过里边都会涉及到不少专业名词，看的大家云里雾里，所以还是有一些小伙伴在微信上问我。 那么今天，我就再来一篇文章，和大家捋一捋这个话题。以下的内容主要围绕阿里的 seata 来和大家解释。 1. 什么
随着微服务的普及，分布式事务成为了系统设计中不得不面对的一个问题，而分布式事务的实现则十分复杂。阅读本文之前，需要你对数据库事务的ACID、CAP理论、Base理论以及两阶段提交有一定的认知，不熟悉者请自行百度或者阅读参考博客1、2、3和4。除此之外，在阅读本文过程中，如果对某种方案不理解，强烈建议先阅读对应方案中的参考博客后再阅读本文中对应的介绍。
微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能简单、松耦合的服务，这样可以降低开发难度、增强扩展性、便于敏捷开发。当前被越来越多的开发者推崇，很多互联网行业巨头、开源社区等都开始了微服务的讨论和实践。Hailo有160个不同服务构成，NetFlix有大约600个服务。国内方面，阿里巴巴、腾讯、360、京东、58同城等很多互联网公司都进行了微服务化实践。当前微服务的开发框架也非常多，比较著名的有Dubbo、SpringCloud、thrift 、grpc等。
游戏业务通常有个特点是模块相关性非常高，模块之间的联动也非常密集且复杂。要保持各个相关模块的数据一致性，同时又兼顾效率和，没有一个通用的方法。通常的做法是走有损服务（也叫柔性服务）和自动修复的方式。比如支付服务一般的做法是在2PC的基础上增加redo log，对于发放和订单确认这两方，如果失败了会尝试几次补发。又或者好友系统或者公会，因为涉及多个对象的数据相互索引，一些做法是玩家在线的时候定期去检查数据是否正确，如果不正确走修复流程。
本项目由巨杉数据库投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
随着业务需求的变化，单体应用被拆分成微服务应用，原来的三个模块被拆分成三个独立的应用，分别使用独立的数据源，业务操作需要调用三个服务来完成。此时每个服务内部的数据一致性由本地事务来保证，但是全局的数据一致性问题没法保证。
事务指的就是一个操作单元，在这个操作单元中的所有操作最终要保持一致的行为，要么所有操作都成功，要么所有的操作都被撤销。简单地说，事务提供一种“要么什么都不做，要么做全套”机制。
在前面一篇文章，我们介绍了阿里开源的分布式事务组件 Seata 的相关概念，重点介绍了 Seata 的 AT 模式。并通过一个 Spring-Cloud-JPA 的案例，演示了 AT 模式的使用入门。本文将会结合 Spring-Cloud-JPA 的案例，深入了解 Seata AT 模式的工作流程。本文基于 v0.8.1。
雍正大人下旨：每个月数次，爱可生开源社区以抽奖或者其他活动方式送出精心挑选的图书，以此来回馈一直支持我们的小伙伴们；
大家好，我是老三，上次发文的时候还是上次发文的时候，这篇文章分享分布式事务，看完要是你们不懂，那一定是不明白。
一，分布式事务简介 在当前互联网，大数据和人工智能的热潮中，传统企业也受到这一潮流的冲击，纷纷响应国家“互联网+”的战略号召，企业开始将越来越多的应用从公司内网迁移到云端和移动端，或者将之前孤立的IT系统联网整合，或者将原来厚重的企业应用拆分重组，独立成一个个轻量级的应用对外提供服务，这对传统的业务处理的数据一致性，带来了严重的挑战，我们已经身处一个分布式的计算环境，分布式事务的需求越来越普遍。 举一个例子，某行业电商网站经过几年的发展，业务数据累积越来越多，查询越来越慢。经过内部评审分析，认为系统的瓶颈就
在传统数据大集中的环境下，银行核心系统很容易发生故障，而且一旦发生故障，影响面将特别广，带来很大的舆论压力和监管压力，历史上大型商业银行核心系统故障的例子不在少数。而且传统的集中式架构不易扩展，各模块间高度耦合，最终造成核心系统体量太过庞大、业务太过繁重。
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分布式事务管理是指在分布式系统中对跨多个数据库或服务的操作进行协调和保证一致性的机制。在分布式环境下，由于涉及到多个独立的资源和服务，需要确保这些操作要么全部成功执行，要么全部回滚，以保持数据的一致性。
Hmily-TCC分布式事务解决方案是支持跨语言的场景的。其实现方式是使用了RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）来实现跨语言的通信。
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