1、 XA方案也叫做两阶段提交事务方案。
先询问，再执行，这就是所谓的XA事务，两阶段提交
有一个事务管理器，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问各个数据库你准备好了吗？
- 如果每个数据库都回复ok，那么就正式提交事务，在各个数据库上执行操作
- 任何一个数据库回答不ok，那么就回滚事务。
这种分布式事务方案，比较适合单块应用中，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，绝对不适合高并发场景
如果要玩，那么基于Spring + JTA就可以搞定，自己随便搜个demo看看~
这个方案，很少用，一般某个系统内部如果出现跨多个库的操作，是不合规的!
现在的微服务，一个大的系统分成几十甚至上百个服务。一般来说，我们的规约，是要求每个服务只能操作自己对应的一个数据库!
如果你要操作别的服务对应的库，不允许直连别的服务的库，违反微服务架构的规范
你随便交叉访问，几百个服务的话，全体乱套，这样的一套服务是没法管理的，会经常数据被别人改错，自己的库被别人写挂!
如果你要操作别人的服务的库，你必须通过调用别的服务的接口实现，绝对不允许你交叉访问别人的数据库！
2、 TCC方案 全称:Try、Confirm、Cancel
2.1 跨银行转账案例
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：
- Try阶段
先把两个银行账户中的资金给它冻结住,不让操作了 - 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 - 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
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
该方案说实话几乎很少使用，但也有使用场景.
因为这个事务的回滚实际上严重依赖于你自己写代码来回滚和补偿了，会造成补偿代码巨大，非常恶心!
比如说我们，一般来说和钱相关的支付、交易等相关的场景，我们会用TCC，严格严格保证分布式事务要么全部成功，要么全部自动回滚，严格保证资金的正确性!
2.2 适用场景
除非你是真的一致性要求太高，是系统中核心之核心的场景!
常见的就是资金类的场景，那可以用TCC方案，自己编写大量的业务逻辑，自己判断一个事务中的各个环节是否ok，不ok就执行补偿/回滚代码
而且最好是你的各个业务执行的时间都比较短
但是说实话，一般尽量别这么搞，自己手写回滚逻辑，或者是补偿逻辑，实在太恶心了，业务代码也很难维护
3、可靠消息最终一致性方案
干脆不用本地的消息表了，直接基于MQ来实现事务。比如阿里的RocketMQ就支持消息事务!
3.1 简介
- A系统先发送一个prepared消息到MQ，如果这个prepared消息发送失败,那么就直接取消操作,不执行了
- 如果这个消息发送成功过了，那么接着执行本地事务，如果成功就告诉MQ发送确认消息，如果失败就告诉MQ回滚消息
- 如果发送了确认消息，那么此时B系统会接收到确认消息，然后执行本地的事务
- MQ会自动定时轮询所有prepared消息回调你的接口，问你这个消息是不是本地事务处理失败了，所有没发送确认的消息,是继续重试还是回滚？
这里你就可以查下数据库看之前本地事务是否执行，如果回滚了，那么这里也回滚吧。这个就是避免可能本地事务执行成功了，别确认消息发送失败了。 - 如果系统B的事务失败了咋办？
重试咯，自动不断重试直到成功，如果实在是不行，要么就是针对重要的资金类业务进行回滚，比如B系统本地回滚后，想办法通知系统A也回滚；或者是发送报警由人工来手工回滚和补偿
这个还是比较合适的，目前国内互联网公司大都是这么玩的，要不你举用RocketMQ支持的，要不你就自己基于类似ActiveMQ？RabbitMQ？自己封装一套类似的逻辑出来，总之思路就是这样子的。
4、最大努力通知方案
4.1 简介
- 系统A本地事务执行完后，发送一个消息到MQ
- 有一专门消费MQ的最大努力通知服务，会消费MQ,然后写入数据库中记录下来，亦可是放入内存队列，接着调用系统B的接口
- 若系统B执行成功就ok；若系统B执行失败，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，最后还是不行才放弃
- 可以在一定程度上允许少量分布式事务失败，一般用在对事务要求不严格的情况下，比如：记录个日志，状态等。
总结
你其实用任何一个分布式事务的这么一个方案，都会导致你那块儿代码会复杂10倍。很多情况下，系统A调用系统B、系统C、系统D，我们可能根本就不做分布式事务。如果调用报错会打印异常日志。
每个月也就那么几个bug，很多bug是功能性的，体验性的，真的是涉及到数据层面的一些bug，一个月就几个，两三个？如果你为了确保系统自动保证数据100%不能错，上了几十个分布式事务，代码太复杂；性能太差，系统吞吐量、性能大幅度下跌。
99%的分布式接口调用，不要做分布式事务，直接就是监控（发邮件、发短信）、记录日志（一旦出错，完整的日志）、事后快速的定位、排查和出解决方案、修复数据。
每个月，每隔几个月，都会对少量的因为代码bug，导致出错的数据，进行人工的修复数据，自己临时动手写个程序，可能要补一些数据，可能要删除一些数据，可能要修改一些字段的值。
比你做50个分布式事务，成本要来的低上百倍，低几十倍
trade off，权衡，要用分布式事务的时候，一定是有成本，代码会很复杂，开发很长时间，性能和吞吐量下跌，系统更加复杂更加脆弱反而更加容易出bug；好处，如果做好了，TCC、可靠消息最终一致性方案，一定可以100%保证你那快数据不会出错。
作者：JavaEdge
链接：http://www.imooc.com/article/289274
来源：慕课网