数据库本地事务ACID特性
说到数据库事务就不得不说，数据库事务中的四大特性 ACID：
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。
就像你买东西要么交钱收货一起都执行，要么发不出货，就退钱。
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)，指的是在并发环境中，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。
打个比方，你买东西这个事情，是不影响其他人的。
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***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。
打个比方，你买东西的时候需要记录在账本上，即使老板忘记了那也有据可查。
InnoDB本地事务实现原理
而事务的 ACID 是通过 InnoDB 日志和锁来保证。事务的隔离性是通过数据库锁的机制实现的，持久性通过 Redo Log（重做日志）来实现，原子性和一致性通过 Undo Log 来实现。
Undo Log 的原理很简单，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 Undo Log）。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。
和 Undo Log 相反，Redo Log 记录的是新数据的备份。在事务提交前，只要将 Redo Log 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 Redo Log 已经持久化。系统可以根据 Redo Log 的内容，将所有数据恢复到***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。
CAP
CAP 定理，又被叫作布鲁尔定理。对于设计分布式系统(不仅仅是分布式事务)的架构师来说，CAP 就是你的入门理论。
C (一致性)：对某个指定的客户端来说，读操作能返回的写操作。
对于数据分布在不同节点上的数据来说，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。
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***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。
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，如果感兴趣可以搜索 CAP 的证明，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 没有延迟，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
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。
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。
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。
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。
分布式事务解决方案
有了上面的理论基础后，这里开始介绍几种常见的分布式事务的解决方案。
是否真的要分布式事务
在说方案之前，首先你一定要明确你是否真的需要分布式事务？
上面说过出现分布式事务的两个原因，其中有个原因是因为微服务过多。我见过太多团队一个人维护几个微服务，太多团队过度设计，搞得所有人疲劳不堪。
而微服务过多就会引出分布式事务，这个时候我不会建议你去采用下面任何一种方案，而是请把需要事务的微服务聚合成一个单机服务，使用数据库的本地事务。
因为不论任何一种方案都会增加你系统的复杂度，这样的成本实在是太高了，千万不要因为追求某些设计，而引入不必要的成本和复杂度。
如果你确定需要引入分布式事务可以看看下面几种常见的方案。
2PC
说到 2PC 就不得不聊数据库分布式事务中的 XA Transactions。
在 XA 协议中分为两阶段：
事务管理器要求每个涉及到事务的数据库预提交(precommit)此操作，并反映是否可以提交。
事务协调器要求每个数据库提交数据，或者回滚数据。
优点：
尽量保证了数据的强一致，实现成本较低，在各大主流数据库都有自己实现，对于 MySQL 是从 5.5 开始支持。
缺点：
单点问题：事务管理器在整个流程中扮演的角色很关键，如果其宕机，比如在***阶段已经完成，在第二阶段正准备提交的时候事务管理器宕机，资源管理器就会一直阻塞，导致数据库无法使用。
同步阻塞：在准备就绪之后，资源管理器中的资源一直处于阻塞，直到提交完成，释放资源。
数据不一致：两阶段提交协议虽然为分布式数据强一致性所设计，但仍然存在数据不一致性的可能。
比如在第二阶段中，假设协调者发出了事务 Commit 的通知，但是因为网络问题该通知仅被一部分参与者所收到并执行了 Commit 操作，其余的参与者则因为没有收到通知一直处于阻塞状态，这时候就产生了数据的不一致性。
总的来说，XA 协议比较简单，成本较低，但是其单点问题，以及不能支持高并发(由于同步阻塞)依然是其***的弱点。
TCC
关于 TCC（Try-Confirm-Cancel）的概念，最早是由 Pat Helland 于 2007 年发表的一篇名为《Life beyond Distributed Transactions：an Apostate’s Opinion》的论文提出。
TCC 事务机制相比于上面介绍的 XA，解决了如下几个缺点：
解决了协调者单点，由主业务方发起并完成这个业务活动。业务活动管理器也变成多点，引入集群。
同步阻塞：引入超时，超时后进行补偿，并且不会锁定整个资源，将资源转换为业务逻辑形式，粒度变小。
数据一致性，有了补偿机制之后，由业务活动管理器控制一致性。
对于 TCC 的解释：
Try 阶段：尝试执行，完成所有业务检查（一致性），预留必需业务资源（准隔离性）。
Confirm 阶段：确认真正执行业务，不作任何业务检查，只使用 Try 阶段预留的业务资源，Confirm 操作满足幂等性。要求具备幂等设计，Confirm 失败后需要进行重试。
Cancel 阶段：取消执行，释放 Try 阶段预留的业务资源，Cancel 操作满足幂等性。Cancel 阶段的异常和 Confirm 阶段异常处理方案基本上一致。
举个简单的例子：如果你用 100 元买了一瓶水， Try 阶段：你需要向你的钱包检查是否够 100 元并锁住这 100 元，水也是一样的。
如果有一个失败，则进行 Cancel(释放这 100 元和这一瓶水)，如果 Cancel 失败不论什么失败都进行重试 Cancel，所以需要保持幂等。
如果都成功，则进行 Confirm，确认这 100 元被扣，和这一瓶水被卖，如果 Confirm 失败无论什么失败则重试(会依靠活动日志进行重试)。
对于 TCC 来说适合一些：
强隔离性，严格一致性要求的活动业务。
执行时间较短的业务。