一、事务的回顾

1、什么是事务

事务表示逻辑上的⼀组操作，⼀个不可分割的执⾏单元，这个单元中的所有操作要嘛全部执⾏成功，要嘛全部执⾏失败

2、事务的特性

3、事务的隔离级别

4、事务的分类

• 扁平事务
  

• 扁平事务(保存点)
  

• 链式事务

• 嵌套事务

• 分布式事务

二、分布式事务

1、什么是分布式事务

一组操作会产⽣多个数据库session会话 此时就会出现分布式事务

2、分布式事务产生的背景

1）数据库的数据量大，最终拆库拆表，把一个数据库中的数据，放到多台数据库中
⽐如： shardingSphere 再⽐如 springBoot项⽬配置多数据源等等

2）项目架构的转变
项⽬从单体架构->垂直架构->分布式架构->soa架构->微服务架构

3、分布式事务产生的场景

1） 跨数据库
⽐较典型的就是单体项⽬数据层进⾏拆库拆表，或者单体项⽬多数据源的情况

2）跨进程
⽐如多个服务访问的是同⼀个数据库 这种情况下 很少⻅ 但是照样会出现分布式事务

3）跨jvm进程，跨数据库
比较典型的就是微服务项目，一个事务的执行需要牵扯到多个服务，每个服务又有自己的数据库，跨项⽬ ⼜ 跨数据库

【总结】

不管是跨进程，还是跨数据库，还是多服务访问单数据库，都有一个本质的特点，操作时可能存在多个session会话，我们可以理解为如果一组操作会产⽣多个数据库session会话 此时就会出现分布式事务

4、分布式事务理论

4.1 CAP理论

CAP理论指：分布式事务中，不能同时满足一致性，可用性，分区容忍性

• C：表示⼀致性（Consistency）
• A : 表示可⽤性（Availability）
• P：表示分区容忍性(Partition Tolerance)

一致性：一致性表示用户对数据的修改操作，在所有的副本中，要么全部执行成功，要么全部执行失败。（强调的是数据必须一致，允许锁等待和超时）

可⽤性：表示数据库节点可⽤即可，即客户端访问数据的时候 不存在超时 错误响应 能够快速响应结果。此时节点中的数据可以⼀致 也可以不⼀致，可⽤性的关注点就是系统可⽤，访问时可以快速给响应即可。

⽐如 mysql的读写分离 当对主机添加数据时，从机会复制这条数据 当客户端读取从机时 不能超时报错必须得有响应。此时允许读取的数据不是最新的。从机还不能被锁定

分区容忍性：表示把存储系统部署在多个节点中，并且这些节点在不同的⽹络节点中，这就形成了⽹络分区，由于⽹络问题节点之间的通讯可能失败，分区容忍性表示 就算节点通讯失败 照样能对外提供服务

【总结】一致性和可用性是矛盾的

4.2 Base理论

对 cap中的ap模式做客一个拓展，它牺牲了一致性，换来可用性

在base理论中 强调了三点：

1）基本可用

是指在分布式系统中 如果出现故障，允许系统损失部分功能，但是要保证系统基本可⽤ ⽽不是整个系统死掉（⽐如我们购买⽕⻋票时 下订单经常出错 当下订单功能出错时 我们还可⽤正常查询⻋票 ⽽不是整个12306瘫痪）

2）软状态
软状态指允许系统存在中间状态，中间状态不会影响系统的整体可⽤性，允许系统各个节点中数据同步延迟。

3）最终一致性
最终⼀致性表示 允许分布式系统中各个节点的数据存在不⼀致的情况 但是经过⼀段时间,各
个节点上的数据 最终还是⼀致的。

5、分布式事务的解决方案

强⼀致性 cp：XA协议（数据库级别的规范，需要数据库的支持）

弱⼀致性 ap

• TCC
• 可靠消息⼀致性
• 其他⽅式

三、强一致性介绍

3.1 基本理解

相关特点
强⼀致性解决⽅案要求在任何时间点 任何时刻查询 参与全局事务的各个节点的数据都必须是⼀致的

解决思想

• DTP模型
• 2PC⼆阶段提交模型

3.2 DTP模型

DTP模型是X/Open组织定义的⼀套分布式事务标准， 这个标准定义了解决分布式事务的规范和API接⼝，由各地⼚商实现。

DTP模型提出三⼤组件
1：应⽤程序（AP） ： 应⽤程序就是我们的项⽬ 控制着事务的开始和结束
2：资源管理器(RM)： 资源管理器就是指事务的参与者 在实际中就是我们的数据库
3：事务管理器™： 负责管理协调事务 负责分配事务的唯⼀标识

DTP模型，规范了分布式事务的模型设计(三⼤组件)

3.3 落地协议XA

XA规范
XA则规范了TM与RM之间的通信接⼝，在TM与多个RM之间形成⼀个双向通信桥梁 是数据库级别的规范

规范如下
xa_start 开启⼀个分⽀事务
xa_end 取消分⽀事务
xa_prepare 询问资源管理器是否做好了提交事务的准备
xa_commit 通知资源管理器提交事务
xa_rollback 通知事务管理器回滚事务
xa_recover 列出需要恢复的事务分⽀

mysql的innoDB引擎是⽀持XA的 是基于XA的2阶段提交 可以使⽤show engines \G查看

具体语法 xid表示事务唯⼀标识符
1： 开启XA事务
xa start xid
2： 结束XA事务
xa end xid
3： 准备提交XA事务
xa prepare xid
4： 提交xa事务
xa commit xid
5： 回滚xa事务
xa rollback xid

3.4 ⼆阶段提交模型

是基于 DTP模型的
表示在规范的情况下，事务的完成分为2个阶段
1：prepare阶段
2：Commit rollback阶段

第⼀个阶段： 资源服务器执⾏xa prepare。
事务管理器通知资源管理器，让资源管理器为提交事务做准备，资源管理器收到消息后，执⾏sql 执⾏本地事务，执⾏完毕之后不会提交事务，向事务管理器说我执⾏sql没有出现问题 已经准备好了提交

第⼆个阶段：
如果各个资源管理器都执⾏成功，事务管理器则向各个资源管理器发送提交事务的请求，各个资源管理器收到请求之后 执⾏本地事务提交然后释放资源。
如果有资源管理器返回的是失败 事务管理器则向各个资源管理器发送回滚事务的请求，各个资源管理器收到请求之后 执⾏事务回滚 然后释放资源

成功模型图

失败模型图

3.5 ⼆阶段提交的问题

3.6 navicat操作xa

四、XA强一致性实战

4.1 XA强⼀致性JDBC实战

4.2 XA强⼀致性Mybatis操作实战