## 什么是分布式事務 分布式事務是指事務的參與者、支持事務的服務器、資源服務器以及事務管理器分別位于分布式系統的不同節點之上。 ## CAP 1. C Consistency 一致性。操作成功后所有節點在同一時間，存儲的數據都是完全一致的。 2. A Availability 可用性。指在**規定的時間**內返回**響應結果**。 3. P Partition Tolerance 分區容錯性。指分布式系統在遇到網絡擁塞、網卡故障等，會導致網絡故障或不通，導致整個系統環境被切分成若干個獨立的區域，形成了網絡分區，分區中的節點之間可通信，分區間不 可通信。 網絡分區出現后，各個節點之間數據無法馬上同步，為了保證高可用，分布式系統需要即刻 響應用戶的請求。但，此時可能某些節點還沒有拿到最新數據，只能將本地舊的數據返回給 用戶，從而導致數據不一致的情況。 CAP原理指出，這3個指標不能同時滿足，最多只能滿足其中的兩個。 ## CAP為什么只能滿足其中倆個？ P 分區容錯性 是必須要滿足的，因為分布式本身就是系統功能部署在不同的計算機節點，這種結構就導致 P 是必選的。在滿足 P 分區容錯性 的前提 下， C 一致性 和 A 可用性 只能選擇一個，無法同時滿足。 ## CP系統 強一致性系統，一般是金融場景下用的多，該場景可以為了數據一致，容忍系統長時間無響應。 ## AP系統 適合保證 AP 放棄 C 的場景有很多。比如，很多查詢網站、電商系統中的商品查詢等，用 戶體驗非常重要，所以大多會保證系統的可用性，而犧牲一定的數據一致性。 ## 數據庫ACID * A - Atomicity（原子性），事務中的操作要么都做，要么都不做。 * C - Consistency（一致性），系統必須始終處在強一致狀態下。 * I - Isolation（隔離性），一個事務的執行不能被其他事務所干擾。 * D - Durability（持久性），一個已提交的事務對數據庫中數據的改變是永久性的。 ACID強調的是強一致性，要么全做，要么全不做 ## BASE原理 * 基本可用（Basically Available） 是指分布式系統在出現故障的時候，允許損失部分可用性，即保證核心可用。電商大促時，為了應對訪問量激增，部分用戶可能會被引導到降級頁面，服務層也可能只提供降級服務。這就是損失部分可用性的體現。 * 軟狀態（Soft State） 軟狀態是指允許系統存在中間狀態，而該中間狀態不會影響系統整體可用性。分布式存儲中一般一份數據至少會有兩到三個副本，允許不同節點間副本同步的延時就是軟狀態的體現。mysql replication的異步復制也是一種體現。 * 最終一致性（Eventual Consistency） 最終一致性是指系統中的所有數據副本經過一定時間后，最終能夠達到一致的狀態。弱一致性和強一致性相反，最終一致性是弱一致性的一種特殊情況。 BASE模型是傳統ACID模型的反面，不同與ACID，BASE強調犧牲高一致性，從而獲得可用性，**數據允許在一段時間內的不一致，只要保證最終一致就可以了**。 **基于XA協議的兩階段提交和事務補償機制就是基于ACID實現的。 而基于本地消息表和基于MQ的最終一致方案都是通過BASE原理實現的** ## 使用分布式事務的場景 1. 不同業務使用各自的數據庫，獨立的數據庫之間無法使用事務。 2. 使用微服務開發，但是只使用了一個數據庫沒物理切割，服務之間調用無法使用事務。 倆種情況都會導致數據不一致問題