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这篇文章将介绍什么是分布式事务，分布式事务解决什么问题，对分布式事务实现的难点，解决思路，不同场景下方案的选择，通过图解的方式进行梳理、总结和比较。
相信耐心看完这篇文章，谈到分布式事务，不再只是有“2PC”、“3PC”、“MQ的消息事务”、“最终一致性”、“TCC”等这些知识碎片，而是能够将知识连成一片，形成知识体系。
什么是事务
介绍分布式事务之前，先介绍什么是事务。
事务提供一种机制将一个活动涉及的所有操作纳入到一个不可分割的执行单元，组成事务的所有操作只有在所有操作均能正常执行的情况下方能提交，只要其中任一操作执行失败，都将导致整个事务的回滚。
简单地说，事务提供一种“ 要么什么都不做，要么做全套（All or Nothing）”机制。
事务是基于数据进行操作，需要保证事务的数据通常存储在数据库中，所以介绍到事务，就不得不介绍数据库事务的 ACID 特性。
ACID 指数据库事务正确执行的四个基本特性的缩写，包含：
整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。
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。
例如：银行转账，从 A 账户转 100 元至 B 账户，分为两个步骤：
这两步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了 100 元。
在事务开始之前和事务结束以后，数据库数据的一致性约束没有被破坏。
例如：现有完整性约束 A+B=100，如果一个事务改变了 A，那么必须得改变 B，使得事务结束后依然满足 A+B=100，否则事务失败。
数据库允许多个并发事务同时对数据进行读写和修改的能力，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。
隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。
例如：现有有个交易是从 A 账户转 100 元至 B 账户，在这个交易事务还未完成的情况下，如果此时 B 查询自己的账户，是看不到新增加的 100 元的。
事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。
简单而言，ACID 是从不同维度描述事务的特性：
一个支持事务（Transaction）的数据库，需要具有这 4 种特性，否则在事务过程当中无法保证数据的正确性，处理结果极可能达不到请求方的要求。
在介绍完事务基本概念之后，什么时候该使用数据库事务？
简单而言，就是业务上有一组数据操作，需要如果其中有任何一个操作执行失败，整组操作全部不执行并恢复到未执行状态，要么全部成功，要么全部失败。
在使用数据库事务时需要注意，尽可能短的保持事务，修改多个不同表的数据的冗长事务会严重妨碍系统中的所有其他用户，这很有可能导致一些性能问题。
介绍完事务相关基本概念之后，下面介绍分布式事务。
随着互联网快速发展，微服务，SOA 等服务架构模式正在被大规模的使用，现在分布式系统一般由多个独立的子系统组成，多个子系统通过网络通信互相协作配合完成各个功能。
有很多用例会跨多个子系统才能完成，比较典型的是电子商务网站的下单支付流程，至少会涉及交易系统和支付系统。
而且这个过程中会涉及到事务的概念，即保证交易系统和支付系统的数据一致性，此处我们称这种跨系统的事务为分布式事务。
具体一点而言，分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。
举个互联网常用的交易业务为例：
上图中包含了库存和订单两个独立的微服务，每个微服务维护了自己的数据库。
在交易系统的业务逻辑中，一个商品在下单之前需要先调用库存服务，进行扣除库存，再调用订单服务，创建订单记录。
可以看到，如果多个数据库之间的数据更新没有保证事务，将会导致出现子系统数据不一致，业务出现问题。
事务操作跨不同节点，当多个节点某一节点操作失败时，需要保证多节点操作的要么什么都不做，要么做全套（All or Nothing）的原子性。
当发生网络传输故障或者节点故障，节点间数据复制通道中断，在进行事务操作时需要保证数据一致性，保证事务的任何操作都不会使得数据违反数据库定义的约束、触发器等规则。
事务隔离性的本质就是如何正确处理多个并发事务的读写冲突和写写冲突，因为在分布式事务控制中，可能会出现提交不同步的现象，这个时候就有可能出现“部分已经提交”的事务。
此时并发应用访问数据如果没有加以控制，有可能出现“脏读”问题。
前面介绍到的分布式事务的难点涉及的问题，最终影响是导致数据出现不一致，下面对分布式系统的一致性问题进行理论分析，后面将基于这些理论进行分布式方案的介绍。
可用性和一致性的冲突：CAP 理论
CAP 定理又被称作布鲁尔定理，是加州大学的计算机科学家布鲁尔在 2000 年提出的一个猜想。
2002 年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特和南希·林奇发表了布鲁尔猜想的证明，使之成为分布式计算领域公认的一个定理。
布鲁尔在提出 CAP 猜想时并没有具体定义 Consistency、Availability、Partition Tolerance 这 3 个词的含义，不同资料的具体定义也有差别。
为了更好地解释，下面选择Robert Greiner的文章《CAP Theorem》作为参考基础：
在一个分布式系统（指互相连接并共享数据的节点的集合）中，当涉及读写操作时，只能保证一致性（Consistence）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）三者中的两个，另外一个必须被牺牲。
Consistency、Availability、Partition Tolerance 具体解释如下：
对某个指定的客户端来说，读操作保证能够返回最新的写操作结果。
这里并不是强调同一时刻拥有相同的数据，对于系统执行事务来说，在事务执行过程中，系统其实处于一个不一致的状态，不同的节点的数据并不完全一致。
一致性强调客户端读操作能够获取最新的写操作结果，是因为事务在执行过程中，客户端是无法读取到未提交的数据的。
只有等到事务提交后，客户端才能读取到事务写入的数据，而如果事务失败则会进行回滚，客户端也不会读取到事务中间写入的数据。
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）。
这里强调的是合理的响应，不能超时，不能出错。注意并没有说“正确”的结果，例如，应该返回 100 但实际上返回了 90，肯定是不正确的结果，但可以是一个合理的结果。
当出现网络分区后，系统能够继续“履行职责”。
这里网络分区是指：一个分布式系统里面，节点组成的网络本来应该是连通的。
然而可能因为一些故障（节点间网络连接断开、节点宕机），使得有些节点之间不连通了，整个网络就分成了几块区域，数据就散布在了这些不连通的区域中。
虽然 CAP 理论定义是三个要素中只能取两个，但放到分布式环境下来思考，我们会发现必须选择 P（分区容忍）要素，因为网络本身无法做到 100% 可靠，有可能出故障，所以分区是一个必然的现象。
如果我们选择了 CA（一致性 + 可用性） 而放弃了 P（分区容忍性），那么当发生分区现象时，为了保证 C（一致性），系统需要禁止写入。
当有写入请求时，系统返回 error（例如，当前系统不允许写入），这又和 A(可用性) 冲突了，因为 A（可用性）要求返回 no error 和 no timeout。
因此，分布式系统理论上不可能选择 CA （一致性 + 可用性）架构，只能选择 CP（一致性 + 分区容忍性） 或者 AP （可用性 + 分区容忍性）架构，在一致性和可用性做折中选择。
如上图所示，因为 Node1 节点和 Node2 节点连接中断导致分区现象，Node1 节点的数据已经更新到 y，但是 Node1 和 Node2 之间的复制通道中断，数据 y 无法同步到 Node2，Node2 节点上的数据还是旧数据 x。
这时客户端 C 访问 Node2 时，Node2 需要返回 error，提示客户端 “系统现在发生了错误”，这种处理方式违背了可用性（Availability）的要求，因此 CAP 三者只能满足 CP。
同样是 Node2 节点上的数据还是旧数据 x，这时客户端 C 访问 Node2 时，Node2 将当前自己拥有的数据 x 返回给客户端了。
而实际上当前最新的数据已经是 y 了，这就不满足一致性（Consistency）的要求了，因此 CAP 三者只能满足 AP。
注意：这里 Node2 节点返回 x，虽然不是一个“正确”的结果，但是一个“合理”的结果，因为 x 是旧的数据，并不是一个错乱的值，只是不是最新的数据。
值得补充的是，CAP 理论告诉我们分布式系统只能选择 AP 或者 CP，但实际上并不是说整个系统只能选择 AP 或者 CP。
在 CAP 理论落地实践时，我们需要将系统内的数据按照不同的应用场景和要求进行分类，每类数据选择不同的策略（CP 还是 AP），而不是直接限定整个系统所有数据都是同一策略。
另外，只能选择 CP 或者 AP 是指系统发生分区现象时无法同时保证 C（一致性）和 A（可用性），但不是意味着什么都不做，当分区故障解决后，系统还是要保持保证 CA。
BASE 是指基本可用（Basically Available）、软状态（ Soft State）、最终一致性（ Eventual Consistency）。
它的核心思想是即使无法做到强一致性（CAP 的一致性就是强一致性），但应用可以采用适合的方式达到最终一致性。
分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用性，即保证核心可用。
这里的关键词是“部分”和“核心”，实际实践上，哪些是核心需要根据具体业务来权衡。
例如登录功能相对注册功能更加核心，注册不了最多影响流失一部分用户，如果用户已经注册但无法登录，那就意味着用户无法使用系统，造成的影响范围更大。
允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。这里的中间状态就是 CAP 理论中的数据不一致。
系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。
这里的关键词是“一定时间” 和 “最终”，“一定时间”和数据的特性是强关联的，不同业务不同数据能够容忍的不一致时间是不同的。
例如支付类业务是要求秒级别内达到一致，因为用户时时关注；用户发的最新微博，可以容忍 30 分钟内达到一致的状态，因为用户短时间看不到明星发的微博是无感知的。
而“最终”的含义就是不管多长时间，最终还是要达到一致性的状态。
BASE 理论本质上是对 CAP 的延伸和补充，更具体地说，是对 CAP 中 AP 方案的一个补充：CAP 理论是忽略延时的，而实际应用中延时是无法避免的。
这一点就意味着完美的 CP 场景是不存在的，即使是几毫秒的数据复制延迟，在这几毫秒时间间隔内，系统是不符合 CP 要求的。
因此 CAP 中的 CP 方案，实际上也是实现了最终一致性，只是“一定时间”是指几毫秒而已。
AP 方案中牺牲一致性只是指发生分区故障期间，而不是永远放弃一致性。
这一点其实就是 BASE 理论延伸的地方，分区期间牺牲一致性，但分区故障恢复后，系统应该达到最终一致性。
前面介绍的 BASE 模型提过“强一致性”和“最终一致性”，下面对这些一致性模型展开介绍。
分布式系统通过复制数据来提高系统的可靠性和容错性，并且将数据的不同的副本存放在不同的机器上，由于维护数据副本的一致性代价很高，因此许多系统采用弱一致性来提高性能。
下面介绍常见的一致性模型：
系统选择哪种一致性模型取决于应用对一致性的需求，所选取的一致性模型还会影响到系统如何处理用户的请求以及对副本维护技术的选择等。
后面将基于上面介绍的一致性模型分别介绍分布式事务的解决方案。
在电商等互联网场景下，传统的事务在数据库性能和处理能力上都暴露出了瓶颈。在分布式领域基于 CAP 理论以及 BASE 理论，有人就提出了柔性事务的概念。
基于 BASE 理论的设计思想，柔性事务下，在不影响系统整体可用性的情况下(Basically Available 基本可用)，允许系统存在数据不一致的中间状态(Soft State 软状态)，在经过数据同步的延时之后，最终数据能够达到一致。
并不是完全放弃了 ACID，而是通过放宽一致性要求，借助本地事务来实现最终分布式事务一致性的同时也保证系统的吞吐。
下面介绍的是实现柔性事务的一些常见特性，这些特性在具体的方案中不一定都要满足，因为不同的方案要求不一样。
可见性(对外可查询) ：在分布式事务执行过程中，如果某一个步骤执行出错，就需要明确的知道其他几个操作的处理情况，这就需要其他的服务都能够提供查询接口，保证可以通过查询来判断操作的处理情况。
为了保证操作的可查询，需要对于每一个服务的每一次调用都有一个全局唯一的标识，可以是业务单据号（如订单号）、也可以是系统分配的操作流水号（如支付记录流水号）。除此之外，操作的时间信息也要有完整的记录。
操作幂等性：幂等性，其实是一个数学概念。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。
幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。也就是说，同一个方法，使用同样的参数，调用多次产生的业务结果与调用一次产生的业务结果相同。
之所以需要操作幂等性，是因为为了保证数据的最终一致性，很多事务协议都会有很多重试的操作，如果一个方法不保证幂等，那么将无法被重试。
幂等操作的实现方式有多种，如在系统中缓存所有的请求与处理结果、检测到重复操作后，直接返回上一次的处理结果等。
介绍完分布式系统的一致性相关理论，下面基于不同的一致性模型介绍分布式事务的常见解决方案，后面会再介绍各个方案的使用场景。
分布式事务的实现有许多种，其中较经典是由 Tuxedo 提出的 XA 分布式事务协议，XA 协议包含二阶段提交（2PC）和三阶段提交（3PC）两种实现。
二阶段提交协议（Two-phase Commit，即 2PC）是常用的分布式事务解决方案，即将事务的提交过程分为两个阶段来进行处理：准备阶段和提交阶段。事务的发起者称协调者，事务的执行者称参与者。
在分布式系统里，每个节点都可以知晓自己操作的成功或者失败，却无法知道其他节点操作的成功或失败。
当一个事务跨多个节点时，为了保持事务的原子性与一致性，而引入一个协调者来统一掌控所有参与者的操作结果，并指示它们是否要把操作结果进行真正的提交或者回滚（rollback）。
二阶段提交的算法思路可以概括为：参与者将操作成败通知协调者，再由协调者根据所有参与者的反馈情报决定各参与者是否要提交操作还是中止操作。
核心思想就是对每一个事务都采用先尝试后提交的处理方式，处理后所有的读操作都要能获得最新的数据，因此也可以将二阶段提交看作是一个强一致性算法。
简单一点理解，可以把协调者节点比喻为带头大哥，参与者理解比喻为跟班小弟，带头大哥统一协调跟班小弟的任务执行。
准备阶段有如下三个步骤：
如果协调者收到了参与者的失败消息或者超时，直接给每个参与者发送回滚(rollback)消息；否则，发送提交(commit)消息。
参与者根据协调者的指令执行提交或者回滚操作，释放所有事务处理过程中使用的锁资源。(注意：必须在最后阶段释放锁资源) 接下来分两种情况分别讨论提交阶段的过程。
情况 1，当所有参与者均反馈 yes，提交事务，如上图：
情况 2，当任何阶段 1 一个参与者反馈 no，中断事务，如上图：
2PC 方案实现起来简单，实际项目中使用比较少，主要因为以下问题：
三阶段提交协议，是二阶段提交协议的改进版本，与二阶段提交不同的是，引入超时机制。同时在协调者和参与者中都引入超时机制。
三阶段提交将二阶段的准备阶段拆分为 2 个阶段，插入了一个 preCommit 阶段，使得原先在二阶段提交中，参与者在准备之后，由于协调者发生崩溃或错误，而导致参与者处于无法知晓是否提交或者中止的“不确定状态”所产生的可能相当长的延时的问题得以解决。
协调者向参与者发送 commit 请求，参与者如果可以提交就返回 yes 响应(参与者不执行事务操作)，否则返回 no 响应：
协调者根据阶段 1 canCommit 参与者的反应情况来决定是否可以进行基于事务的 preCommit 操作。根据响应情况，有以下两种可能。
情况 1：阶段 1 所有参与者均反馈 yes，参与者预执行事务，如上图：
情况 2：阶段 1 任何一个参与者反馈 no，或者等待超时后协调者尚无法收到所有参与者的反馈，即中断事务，如上图：
该阶段进行真正的事务提交，也可以分为以下两种情况。
情况 1：阶段 2 所有参与者均反馈 ack 响应，执行真正的事务提交，如上图：
情况 2：阶段 2 任何一个参与者反馈 no，或者等待超时后协调者尚无法收到所有参与者的反馈，即中断事务，如上图：
注意：进入阶段 3 后，无论协调者出现问题，或者协调者与参与者网络出现问题，都会导致参与者无法接收到协调者发出的 do Commit 请求或 abort 请求。此时，参与者都会在等待超时之后，继续执行事务提交。
优点：相比二阶段提交，三阶段提交降低了阻塞范围，在等待超时后协调者或参与者会中断事务。避免了协调者单点问题，阶段 3 中协调者出现问题时，参与者会继续提交事务。
缺点：数据不一致问题依然存在，当在参与者收到 preCommit 请求后等待 do commite 指令时，此时如果协调者请求中断事务，而协调者无法与参与者正常通信，会导致参与者继续提交事务，造成数据不一致。
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 是服务化的二阶段编程模型，其 Try、Confirm、Cancel 3 个方法均由业务编码实现：
TCC 事务的 Try、Confirm、Cancel 可以理解为 SQL 事务中的 Lock、Commit、Rollback。
为了方便理解，下面以电商下单为例进行方案解析，这里把整个过程简单分为扣减库存，订单创建 2 个步骤，库存服务和订单服务分别在不同的服务器节点上。
从执行阶段来看，与传统事务机制中业务逻辑相同。但从业务角度来看，却不一样。
TCC 机制中的 Try 仅是一个初步操作，它和后续的确认一起才能真正构成一个完整的业务逻辑，这个阶段主要完成：
TCC 事务机制以初步操作（Try）为中心的，确认操作（Confirm）和取消操作（Cancel）都是围绕初步操作（Try）而展开。
因此，Try 阶段中的操作，其保障性是最好的，即使失败，仍然有取消操作（Cancel）可以将其执行结果撤销。
假设商品库存为 100，购买数量为 2，这里检查和更新库存的同时，冻结用户购买数量的库存，同时创建订单，订单状态为待确认。
根据 Try 阶段服务是否全部正常执行，继续执行确认操作（Confirm）或取消操作（Cancel）。
Confirm 和 Cancel 操作满足幂等性，如果 Confirm 或 Cancel 操作执行失败，将会不断重试直到执行完成。
Confirm：当 Try 阶段服务全部正常执行， 执行确认业务逻辑操作
这里使用的资源一定是 Try 阶段预留的业务资源。在 TCC 事务机制中认为，如果在 Try 阶段能正常的预留资源，那 Confirm 一定能完整正确的提交。
Confirm 阶段也可以看成是对 Try 阶段的一个补充，Try+Confirm 一起组成了一个完整的业务逻辑。
Cancel：当 Try 阶段存在服务执行失败， 进入 Cancel 阶段
Cancel 取消执行，释放 Try 阶段预留的业务资源，上面的例子中，Cancel 操作会把冻结的库存释放，并更新订单状态为取消。
TCC 事务机制相对于传统事务机制（X/Open XA），TCC 事务机制相比于上面介绍的 XA 事务机制，有以下优点：
缺点： TCC 的 Try、Confirm 和 Cancel 操作功能要按具体业务来实现，业务耦合度较高，提高了开发成本。
本地消息表的方案最初是由 eBay 提出，核心思路是将分布式事务拆分成本地事务进行处理。
方案通过在事务主动发起方额外新建事务消息表，事务发起方处理业务和记录事务消息在本地事务中完成，轮询事务消息表的数据发送事务消息，事务被动方基于消息中间件消费事务消息表中的事务。
这样设计可以避免”业务处理成功 + 事务消息发送失败"，或"业务处理失败 + 事务消息发送成功"的棘手情况出现，保证 2 个系统事务的数据一致性。
下面把分布式事务最先开始处理的事务方称为事务主动方，在事务主动方之后处理的业务内的其他事务称为事务被动方。
为了方便理解，下面继续以电商下单为例进行方案解析，这里把整个过程简单分为扣减库存，订单创建 2 个步骤。
库存服务和订单服务分别在不同的服务器节点上，其中库存服务是事务主动方，订单服务是事务被动方。
事务的主动方需要额外新建事务消息表，用于记录分布式事务的消息的发生、处理状态。
整个业务处理流程如下：
事务主动方在本地事务中处理业务更新操作和写消息表操作。上面例子中库存服务阶段在本地事务中完成扣减库存和写消息表(图中 1、2)。
消息中间件可以基于 Kafka、RocketMQ 消息队列，事务主动方主动写消息到消息队列，事务消费方消费并处理消息队列中的消息。
上面例子中，库存服务把事务待处理消息写到消息中间件，订单服务消费消息中间件的消息，完成新增订单（图中 3 - 5）。
上面例子中，订单服务把事务已处理消息写到消息中间件，库存服务消费中间件的消息，并将事务消息的状态更新为已完成(图中 6 - 8)。
为了数据的一致性，当处理错误需要重试，事务发送方和事务接收方相关业务处理需要支持幂等。
具体保存一致性的容错处理如下：
方案的优点如下：
缺点如下：
基于 MQ 的分布式事务方案其实是对本地消息表的封装，将本地消息表基于 MQ 内部，其他方面的协议基本与本地消息表一致。
下面主要基于 RocketMQ 4.3 之后的版本介绍 MQ 的分布式事务方案。
在本地消息表方案中，保证事务主动方发写业务表数据和写消息表数据的一致性是基于数据库事务，RocketMQ 的事务消息相对于普通 MQ，相对于提供了 2PC 的提交接口，方案如下：
正常情况：事务主动方发消息
这种情况下，事务主动方服务正常，没有发生故障，发消息流程如下：
异常情况：事务主动方消息恢复
在断网或者应用重启等异常情况下，图中 4 提交的二次确认超时未到达 MQ Server，此时处理逻辑如下：
介绍完 RocketMQ 的事务消息方案后，由于前面已经介绍过本地消息表方案，这里就简单介绍 RocketMQ 分布式事务：
事务主动方基于 MQ 通信通知事务被动方处理事务，事务被动方基于 MQ 返回处理结果。
如果事务被动方消费消息异常，需要不断重试，业务处理逻辑需要保证幂等。
如果是事务被动方业务上的处理失败，可以通过 MQ 通知事务主动方进行补偿或者事务回滚。
相比本地消息表方案，MQ 事务方案优点是：
缺点是：
Saga 事务源于 1987 年普林斯顿大学的 Hecto 和 Kenneth 发表的如何处理 long lived transaction（长活事务）论文。
Saga 事务核心思想是将长事务拆分为多个本地短事务，由 Saga 事务协调器协调，如果正常结束那就正常完成，如果某个步骤失败，则根据相反顺序一次调用补偿操作。
Saga 事务基本协议如下：
可以看到，和 TCC 相比，Saga 没有“预留”动作，它的 Ti 就是直接提交到库。
下面以下单流程为例，整个操作包括：创建订单、扣减库存、支付、增加积分。
Saga 的执行顺序有两种，如上图：
Saga 定义了两种恢复策略：
向前恢复（forward recovery）：对应于上面第一种执行顺序，适用于必须要成功的场景，发生失败进行重试，执行顺序是类似于这样的：T1, T2, ..., Tj(失败), Tj(重试),..., Tn，其中j是发生错误的子事务(sub-transaction)。该情况下不需要Ci。
向后恢复（backward recovery）：对应于上面提到的第二种执行顺序，其中 j 是发生错误的子事务(sub-transaction)，这种做法的效果是撤销掉之前所有成功的子事务，使得整个 Saga 的执行结果撤销。
Saga 事务常见的有两种不同的实现方式：
①命令协调（Order Orchestrator）：中央协调器负责集中处理事件的决策和业务逻辑排序。
中央协调器（Orchestrator，简称 OSO）以命令/回复的方式与每项服务进行通信，全权负责告诉每个参与者该做什么以及什么时候该做什么。
以电商订单的例子为例：
中央协调器必须事先知道执行整个订单事务所需的流程(例如通过读取配置)。如果有任何失败，它还负责通过向每个参与者发送命令来撤销之前的操作来协调分布式的回滚。
基于中央协调器协调一切时，回滚要容易得多，因为协调器默认是执行正向流程，回滚时只要执行反向流程即可。
②事件编排（Event Choreography0）：没有中央协调器（没有单点风险）时，每个服务产生并观察其他服务的事件，并决定是否应采取行动。
在事件编排方法中，第一个服务执行一个事务，然后发布一个事件。该事件被一个或多个服务进行监听，这些服务再执行本地事务并发布（或不发布）新的事件。
当最后一个服务执行本地事务并且不发布任何事件时，意味着分布式事务结束，或者它发布的事件没有被任何 Saga 参与者听到都意味着事务结束。
以电商订单的例子为例：
事件/编排是实现 Saga 模式的自然方式，它很简单，容易理解，不需要太多的代码来构建。如果事务涉及 2 至 4 个步骤，则可能是非常合适的。
命令协调设计的优点如下：
命令协调设计缺点如下：
事件/编排设计优点如下：
事件/编排设计缺点如下：
值得补充的是，由于 Saga 模型中没有 Prepare 阶段，因此事务间不能保证隔离性。
当多个 Saga 事务操作同一资源时，就会产生更新丢失、脏数据读取等问题，这时需要在业务层控制并发，例如：在应用层面加锁，或者应用层面预先冻结资源。
各方案使用场景
介绍完分布式事务相关理论和常见解决方案后，最终的目的在实际项目中运用，因此，总结一下各个方案的常见的使用场景：
本文介绍的偏向于原理，业界已经有不少开源的或者收费的解决方案，篇幅所限，就不再展开介绍。
实际运用理论时进行架构设计时，许多人容易犯“手里有了锤子，看什么都觉得像钉子”的错误，设计方案时考虑的问题场景过多，各种重试，各种补偿机制引入系统，导致系统过于复杂，落地遥遥无期。
世界上解决一个计算机问题最简单的方法：“恰好”不需要解决它！
—— 阿里中间件技术专家沈询
有些问题，看起来很重要，但实际上我们可以通过合理的设计或者将问题分解来规避。
设计分布式事务系统也不是需要考虑所有异常情况，不必过度设计各种回滚，补偿机制。
如果硬要把时间花在解决问题本身，实际上不仅效率低下，而且也是一种浪费。
如果系统要实现回滚流程的话，有可能系统复杂度将大大提升，且很容易出现 Bug，估计出现 Bug 的概率会比需要事务回滚的概率大很多。
在设计系统时，我们需要衡量是否值得花这么大的代价来解决这样一个出现概率非常小的问题，可以考虑当出现这个概率很小的问题，能否采用人工解决的方式，这也是大家在解决疑难问题时需要多多思考的地方。
参考资料：
标签：耦合性 rem undo 分类 出现 复杂度 通信 images recent
原文地址：https://www.cnblogs.com/IT-Evan/p/11994733.html
