分布式事务解决方案

XA规范: 分布式事务规范，定义了分布式事务模型

四个角色: 事务管理器(协调者TM)、资源管理器(参与者RM)，应用程序AP，通信资源管理器CRM

全局事务:一个横跨多个数据库的事务，要么全部提交、要么全部回滚

JTA事务时java对XA规范的实现，对应JDBC的单库事务

两阶段协议：

1、第一阶段 ( prepare )：每个参与者执行本地事务但不提交，进入 ready 状态，并通知协调者已经准备就绪

2、第二阶段 (commit) ：当协调者确认每个参与者都 ready 后，通知参与者进行 cmmit 操作;如果有参与者 fail，则发送 rollback 命令，各参与者做回滚。

问题:

• 单点故障：一旦事务管理器出现故障，整个系统不可用(参与者都会阻塞住)
• 数据不一致:：在阶段二，如果事务管理器只发送了部分 commit 消息，此时网络发生异常，那么只有部分参与者接收到 commit 消息，也就是说只有部分参与者提交了事务，使得系统数据不一致。
• 响应时间较长：参与者和协调者资源都被锁住，提交或者回滚之后才能释放
• 不确定性：当协事务管理器发送 commit 之后，并且此时只有一个参与者收到了 commit，那么当该参与者与事务管理器同时宕机之后，重新选举的事务管理器无法确定该条消息是否提交成功。

三阶段协议：主要是针对两阶段的优化，解决了2PC单点故障的问题，但是性能问题和不一致问题仍然没有根本解决

引入了超时机制解决参与者阻塞的问题，超时后本地提交，2pc只有协调者有超时机制

• 第一阶段：CanCommit阶段，协调者询问事务参与者，是否有能力完成此次事务。

  如果都返回yes，则进入第二阶段
  有一个返回no或等待响应超时，则中断事务，并向所有参与者发送abort请求

• 第二阶段：PreCommit阶段，此时协调者会向所有的参与者发送PreCommit请求，参与者收到后开始执行事务操作。参与者执行完事务操作后(此时属于未提交事务的状态)，就会向协调者反馈”Ack”表示我已经准备好提交了，并等待协调者的下一步指令。

• 第三阶段：DoCommit阶段，在阶段二中如果所有的参与者节点都返回了Ack，那么协调者就会从”预提交状态”转变为”提交状态”。然后向所有的参与者节点发送”doCommit"请求，参与者节点在收到提交请求后就会各自执行事务提交操作，并向协调者节点反馈”Ack”消息，协调者收到所有参与者的Ack消息后完成事务。相反，如果有一个参与者节点未完成PreCommit的反馈或者反馈超时，那么协调者都会向所有的参与者节点发送abort请求，从而中断事务。

TCC (补偿事务) : Try、Confirm、Cancel

• 针对每个操作，都要注册一个与其对应的确认和补偿(撤销)操作

• Try操作做业务检查及资源预留，Confirm做业务确认操作，Cancel实现一个与Try相反的操作即回滚操作。TM首先发起所有的分支事务的try操作，任何一个分支事务的try操作执行失败，TM将会发起所有分支事务的Cancel操作，若try操作全部成功，TM将会发起所有分支事务的Confirm操作，其中Confirm/Cancel操作若执行失败，TM会进行重试

• TCC模型对业务的侵入性较强，改造的难度较大，每个操作都需要有 try、confirm、cance1三个接口实现

• confirm 和 cancle 接口还必须实现幂等性

消息队列的事务消息:

• 发送prepare消息到消息中间件
• 发送成功后，执行本地事务
  如果事务执行成功，则commit，消息中间件将消息下发至消费端 (commit前，消息不会被消费)。
  如果事务执行失败，则回滚，消息中间件将这条prepare消息删除
• 消费端接收到消息进行消费，如果消费失败，则不断重试