主要有以下 5 种方案：
- XA 方案
- TCC 方案
- 本地消息表
- 可靠消息最终一致性方案
- 最大努力通知方案
1.两阶段提交方案/XA方案
所谓的 XA 方案，即：两阶段提交，有一个事务管理器的概念，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问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；如果任何其中一个数据库回答不 ok，那么就回滚事务。
这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，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，绝对不适合高并发的场景。如果要玩儿，那么基于 Spring + JTA 就可以搞定，自己随便搜个 demo 看看就知道了。
这个方案，我们很少用，一般来说某个系统内部如果出现跨多个库的这么一个操作，是不合规的。我可以给大家介绍一下， 现在微服务，一个大的系统分成几十个甚至几百个服务。一般来说，我们的规定和规范，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，你随便交叉胡乱访问，几百个服务的话，全体乱套，这样的一套服务是没法管理的，没法治理的，可能会出现数据被别人改错，自己的库被别人写挂等情况。
如果你要操作别人的服务的库，你必须是通过调用别的服务的接口来实现，绝对不允许交叉访问别人的数据库。
2.TCC 方案
TCC的全称是：Try，Confirm,Cancel
Try阶段：这个阶段说的是对各个服务的资源做检测以及对资源进行锁定或者预留。
Confirm阶段：这个阶段说的是在各个服务中执行实际的操作。
Cancel阶段：如果任何一个服务的业务方法执行出错，那么这里就需要进行补偿，就是执行已经执行成功的业务逻辑的回滚操作。（把那些执行成功的回滚）
这种方案说话几乎很少人使用，我们用的也比较少，但是也有使用的场景。因为这个事务回滚实际上是严重依赖与你自己写代码来回滚和补偿了，会造成补偿代码巨大，非常之恶心。
比如说我们，一般来说跟钱相关的，跟钱打交道的，支付，交易相关的场景，我们会用TCC，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，保证在资金上不会出现问题。
而且最好是你的各个业务执行的时间都比较短。
但不建议这样搞，因为手写回滚逻辑，或者补偿逻辑，业务代码很难维护。
本地消息表
本地消息表其实是国外的ebay提出了的一套思想。
大概意思是这样的：
1.A系统在自己本地一个事务里操作同时，插入一条数据到消息表；
2.接着A系统将这个消息发送到MQ中去
3.B系统接收到消息之后，在一个事务里，让自己本地消息表里插入一条数据，同时执行其他的业务操作，如果这个消息已经被处理过了，那么此时这个事务会回滚，这样保证不会重复处理消息。
4.B系统执行成功之后，就会更新自己本地消息表的状态以及A系统消息表的状态
5.如果B系统处理失败了，那么就不会更新消息表状态，那么此时A系统会定时扫描自己的消息表，如果有未处理的消息息，会再次发送到 MQ 中去，让 B 再次处理；
- 这个方案保证了最终一致性，哪怕 B 事务失败了，但是 A 会不断重发消息，直到 B 那边成功为止。
这个方案说实话最大的问题就在于严重依赖于数据库的消息表来管理事务啥的，如果是高并发场景咋办呢？咋扩展呢？所以一般确实很少用。
最大努力通知方案
这个方案的大致意思就是：
- 系统 A 本地事务执行完之后，发送个消息到 MQ；
- 这里会有个专门消费 MQ 的最大努力通知服务，这个服务会消费 MQ 然后写入数据库中记录下来，或者是放入个内存队列也可以，接着调用系统 B 的接口；
- 要是系统 B 执行成功就 ok 了；要是系统 B 执行失败了，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，最后还是不行就放弃。
你们公司是如何处理分布式事务的？
如果你真的被问到，可以这么说，我们某某特别严格的场景，用的是 TCC 来保证强一致性；然后其他的一些场景基于阿里的 RocketMQ 来实现分布式事务。
你找一个严格资金要求绝对不能错的场景，你可以说你是用的 TCC 方案；如果是一般的分布式事务场景，订单插入之后要调用库存服务更新库存，库存数据没有资金那么的敏感，可以用可靠消息最终一致性方案。
友情提示一下，RocketMQ 3.2.6 之前的版本，是可以按照上面的思路来的，但是之后接口做了一些改变，我这里不再赘述了。
当然如果你愿意，你可以参考可靠消息最终一致性方案来自己实现一套分布式事务，比如基于 RocketMQ 来玩儿。
