java实现分布式事务的三种方案
问题描述：
用户支付完成会将支付状态及订单状态保存在订单数据库中，由订单服务去维护订单数据库。由库存服务去维护库存数据库的信息。下图是系统结构图：
如何实现两个分布式服务（订单服务、库存服务）共同完成一件事即订单支付成功自动减库存，这里的关键是如何保证两个分布式服务的事务的一致性。
尝试解决上边的需求，在订单服务中远程调用减库存接口，伪代码如下：
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订单支付结果通知方法｛ 更新支付表中支付状态为“成功”。 远程调用减库存接口减库存。｝ |
问题如下：
1、如果更新支付表失败则抛出异常，不再执行远程调用，此设想没有问题。
2、如果更新支付表成功，网络远程调用超时会拉长本地数据库事务时间，影响数据库性能。
3、如果更新支付表成功，远程调用减库存成功（减库存数据库commit成功），最后更新支付表commit失败，此时出现操作不一致。（这种情况是订单服务挂了）
上边的问题涉及到分布式事务控制。
什么是分布式事务
在分布式系统中一次操作由多个系统协同完成，这种一次事务操作涉及多个系统通过网络协同完成的过程称为分布式事务。
理解CAP理论
CAP理论是分布式事务处理的理论基础：分布式系统在设计时只能在一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容忍性(PartitionTolerance)中满足两种，无法兼顾三种。
一致性(Consistency)：服务A、B、C三个结点都存储了用户数据， 三个结点的数据需要保持同一时刻数据一致性。
可用性(Availability)：服务A、B、C三个结点，其中一个结点宕机不影响整个集群对外提供服务，如果只有服务A结点，当服务A宕机整个系统将无法提供服务，增加服务B、C是为了保证系统的可用性。
分区容忍性(Partition Tolerance)：分区容忍性就是允许系统通过网络协同工作，分区容忍性要解决由于网络分区导致数据的不完整及无法访问等问题。
分布式系统不可避免的出现了多个系统通过网络协同工作的场景，结点之间难免会出现网络中断、网延延迟等现象，这种现象一旦出现就导致数据被分散在不同的结点上，这就是网络分区。
分布式系统如何兼顾CAP：
在保证分区容忍性的前提下一致性和可用性无法兼顾，如果要提高系统的可用性就要增加多个结点，如果要保证数据的一致性就要实现每个结点的数据一致，结点越多可用性越好，但是数据一致性越差。
所以，在进行分布式系统设计时，同时满足“一致性”、“可用性”和“分区容忍性”三者是几乎不可能的。
CAP有哪些组合方式？
CA：放弃分区容忍性，加强一致性和可用性，关系数据库按照CA进行设计。
AP：放弃一致性，加强可用性和分区容忍性，追求最终一致性，很多NoSQL数据库按照AP进行设计。
说明：这里放弃一致性是指放弃强一致性，强一致性就是写入成功立刻要查询出最新数据。追求最终一致性是指允许暂时的数据不一致，只要最终在用户接受的时间内数据 一致即可。
CP：放弃可用性，加强一致性和分区容忍性，一些强一致性要求的系统按CP进行设计，比如跨行转账，一次转账请求要等待双方银行系统都完成整个事务才算完成。说明：由于网络问题的存在CP系统可能会出现待等待超时，如果没有处理超时问题则整个系统会出现阻塞。
总结
在分布式系统设计中AP的应用较多，即保证分区容忍性和可用性，牺牲数据的强一致性（写操作后立刻读取到最新数据），保证数据最终一致性。比如：订单退款，今日退款成功，明日账户到账，只要在预定的用户可以接受的时间内退款事务走完即可。
分布式事务一致性解决方案
1、两阶段提交协议(2PC)
两阶段提交协议（2 Phase Commitment Protocol），两阶段提交由协调者和参与者组成，共经过两个阶段和三个操作，部分关系数据库如Oracle、MySQL支持两阶段提交协议
2PC协议流程图：
1）第一阶段：准备阶段（prepare）
协调者通知参与者准备提交，各参与者反馈事务执行结果，但参与者先不提交事务。
2）第二阶段：提交(commit)/回滚(rollback)阶段
协调者通知参与者开始提交，各参与者反馈事务提交结果。只要在这两个阶段中执行结果和提交结果有失败回复，整个事务回滚。
一个下单减库存的例子：
1、应用程序连接两个数据源。
2、应用程序通过事务协调器向两个库发起prepare，两个数据库收到消息分别执行本地事务（记录日志），但不提交，如果执行成功则回复yes，否则回复no。
3、事务协调器收到回复，只要有一方回复no则分别向参与者发起回滚事务，参与者开始回滚事务。
4、事务协调器收到回复，全部回复yes，此时向参与者发起提交事务。如果参与者有一方提交事务失败则由事务协调器发起回滚事务。
2PC的优点：实现强一致性，部分关系数据库支持（Oracle、MySQL等）。
缺点：整个事务的执行需要由协调者在多个节点之间去协调，增加了事务的执行时间，性能低下。
2、事务补偿 TCC
以下单扣库存为例，Try 阶段去占库存，Confirm 阶段则实际扣库存，如果库存扣减失败 Cancel 阶段进行回滚，释放库存。
TCC事务补偿是基于2PC实现的业务层事务控制方案，它是Try、Confirm和Cancel三个单词的首字母，含义如下：
1、Try 检查及预留业务资源完成提交事务前的检查，并预留好资源。
2、Confirm确定执行业务操作对try阶段预留的资源正式执行。
3、Cancel取消执行业务操作对try阶段预留的资源释放。
下边用一个下单减库存的业务为例来说明：
1、Try
下单业务由订单服务和库存服务协同完成，在try阶段订单服务和库存服务完成检查和预留资源。
订单服务检查当前是否满足提交订单的条件（比如：当前存在未完成订单的不允许提交新订单）。
库存服务检查当前是否有充足的库存，并锁定资源。（try阶段要检查订单服务和库存服务、预留资源并锁定资源）
2、Confirm
订单服务和库存服务成功完成Try后开始正式执行资源操作。
订单服务向订单写一条订单信息。
库存服务减去库存。
3、Cancel
如果订单服务和库存服务有一方出现失败则全部取消操作。
订单服务需要删除新增的订单信息。
库存服务将减去的库存再还原。
优点：最终保证数据的一致性，在业务层实现事务控制，灵活性好。
缺点：开发成本高，每个事务操作每个参与者都需要实现try/confirm/cancel三个接口。
什么是幂等性？
幂等性是指同一个操作无论请求多少次，其结果都相同。
幂等操作实现方式有：
1、操作之前在业务方法进行判断如果执行过了就不再执行。
2、缓存所有请求和处理的结果，已经处理的请求则直接返回结果。
3、在数据库表中加一个状态字段（未处理，已处理），数据操作时判断未处理时再处理
3、消息队列实现最终一致性
消息事务其实就是基于消息中间件的两阶段提交，将本地事务和发消息放在同一个事务里，保证本地操作和发送消息同时成功
本方案是将分布式事务拆分成多个本地事务来完成，并且由消息队列异步协调完成，如下图
下边以下单减少库存为例来说明：
1、订单服务和库存服务完成检查和预留资源。
2、订单服务在本地事务中完成添加订单表记录和添加“减少库存任务消息”。
3、由定时任务根据消息表的记录发送给MQ通知库存服务执行减库存操作。
4、库存服务执行减少库存，并且记录执行消息状态（为避免重复执行消息，在执行减库存之前查询是否执行过此消息）。
5、库存服务向MQ发送完成减少库存的消息。
6、订单服务接收到完成库存减少的消息后删除原来添加的“减少库存任务消息”。
实现最终事务一致要求：预留资源成功理论上要求正式执行成功，如果执行失败会进行重试，要求业务执行方法实现幂等。
优点 ：由MQ按异步的方式协调完成事务，性能较高。
不用实现try/confirm/cancel接口，开发成本比TCC低。
缺点：此方式基于关系数据库本地事务来实现，会出现频繁读写数据库记录，浪费数据库资源，另外对于高并发操作不是最佳方案。
