对于分布式事务的概念，可能还会有很多同学不理解或者理解得不是很深刻的地方，在这篇文章中，作者打算重点给大家先介绍下分布式事务相关的基本概念，诸如2PC、3PC、TCC之类的基本问题。

1. 二阶段提交协议（2PC）

牧师：”你愿意娶这个女人吗?爱她、忠诚于她，无论她贫困、患病或者残疾，直至死亡。Doyou(你愿意吗)?”

新郎：”Ido(我愿意)!”

牧师：”你愿意嫁给这个男人吗?爱他、忠诚于他，无论他贫困、患病或者残疾，直至死亡。Doyou(你愿意吗)?”

新娘：”Ido(我愿意)!”

牧师：现在请你们面向对方，握住对方的双手，作为妻子和丈夫向对方宣告誓言。

新郎：我——某某某，全心全意娶你做我的妻子，无论是顺境或逆境，富裕或贫穷，健康或疾病，快乐或忧愁，我都将毫无保留地爱你，我将努力去理解你，完完全全信任你。我们将成为一个整体，互为彼此的一部分，我们将一起面对人生的一切，去分享我们的梦想，作为平等的忠实伴侣，度过今后的一生。

新娘：我全心全意嫁给你作为你的妻子，无论是顺境或逆境，富裕或贫穷，健康或疾病，快乐或忧愁，我都将毫无保留的爱你，我将努力去理解你，完完全全信任你，我们将成为一个整体，互为彼此的一部分，我们将一起面对人生的一切，去分享我们的梦想，作为平等的忠实伴侣，度过今后的一生。

上面这个比较经典的桥段就是一个典型的二阶段提交过程。

2PC存在的问题

2PC在执行过程中可能发生协调者或者参与者突然宕机的情况，在不同时期宕机可能有不同的现象。


情况一：协调者挂了，参与者没挂


这种情况其实比较好解决，只要找一个协调者的替代者。当他成为新的协调者的时候，询问所有参与者的最后那条事务的执行情况，他就可以知道是应该做什么样的操作了。所以，这种情况不会导致数据不一致。


情况二：参与者挂了，协调者没挂


这种情况其实也比较好解决。如果协调者挂了。那么之后的事情有两种情况：

1. 第一个是挂了就挂了，没有再恢复。那就挂了呗，反正不会导致数据一致性问题。
2. 第二个是挂了之后又恢复了，这时如果他有未执行完的事务操作，直接取消掉，然后询问协调者目前我应该怎么做，协调者就会比对自己的事务执行记录和该参与者的事务执行记录，告诉他应该怎么做来保持数据的一致性。

情况三：参与者挂了，协调者也挂了


这种情况比较复杂，我们分情况讨论。

1） 协调者和参与者在第一阶段挂了。

由于这时还没有执行commit操作，新选出来的协调者可以询问各个参与者的情况，再决定是进行commit还是roolback。因为还没有commit，所以不会导致数据一致性问题。

2）第二阶段协调者和参与者挂了，挂了的这个参与者在挂之前并没有接收到协调者的指令，或者接收到指令之后还没来的及做commit或者roolback操作。

这种情况下，当新的协调者被选出来之后，他同样是询问所有的参与者的情况。只要有机器执行了abort（roolback）操作或者第一阶段返回的信息是No的话，那就直接执行roolback操作。如果没有人执行abort操作，但是有机器执行了commit操作，那么就直接执行commit操作。这样，当挂掉的参与者恢复之后，只要按照协调者的指示进行事务的commit还是roolback操作就可以了。因为挂掉的机器并没有做commit或者roolback操作，而没有挂掉的机器们和新的协调者又执行了同样的操作，那么这种情况不会导致数据不一致现象。

3）第二阶段协调者和参与者挂了，挂了的这个参与者在挂之前已经执行了操作。但是由于他挂了，没有人知道他执行了什么操作。

这种情况下，新的协调者被选出来之后，如果他想负起协调者的责任的话他就只能按照之前那种情况来执行commit或者roolback操作。这样新的协调者和所有没挂掉的参与者就保持了数据的一致性，我们假定他们执行了commit。但是，这个时候，

那个挂掉的参与者恢复了怎么办，因为他之前已经执行完了之前的事务，如果他执行的是commit那还好，和其他的机器保持一致了，万一他执行的是roolback操作呢

？这不就导致数据的不一致性了么？虽然这个时候可以再通过手段让他和协调者通信，再想办法把数据搞成一致的，但是，这段时间内他的数据状态已经是不一致的了！

所以，2PC协议中，如果出现协调者和参与者都挂了的情况，有可能导致数据不一致。

2. 三阶段提交协议（3PC）

3PC最关键要解决的就是协调者和参与者同时挂掉的问题，所以3PC把2PC的准备阶段再次一分为二，这样三阶段提交就有CanCommit、PreCommit、DoCommit三个阶段。在第一阶段，只是询问所有参与者是否可可以执行事务操作，并不在本阶段执行事务操作。当协调者收到所有的参与者都返回YES时，在第二阶段才执行事务操作，然后在第三阶段在执行commit或者rollback。

班长要组织全班同学聚餐，由于大家毕业多年，所以要逐个打电话敲定时间，时间初定10.1日。然后开始逐个打电话。

班长：小A，我们想定在10.1号聚会，你有时间嘛？有时间你就说YES，没有你就说NO，然后我还会再去问其他人，具体时间地点我会再通知你，这段时间你可先去干你自己的事儿，不用一直等着我。（协调者询问事务是否可以执行，这一步不会锁定资源）

小A：好的，我有时间。（参与者反馈）

班长：小B，我们想定在10.1号聚会……不用一直等我。

班长收集完大家的时间情况了，一看大家都有时间，那么就再次通知大家。（协调者接收到所有YES指令）

班长：小A，我们确定了10.1号聚餐，你要把这一天的时间空出来，这一天你不能再安排其他的事儿了。然后我会逐个通知其他同学，通知完之后我会再来和你确认一下，还有啊，如果我没有特意给你打电话，你就10.1号那天来聚餐就行了。对了，你确定能来是吧？（协调者发送事务执行指令，这一步锁住资源。如果由于网络原因参与者在后面没有收到协调者的命令，他也会执行commit）

小A顺手在自己的日历上把10.1号这一天圈上了，然后跟班长说，我可以去。（参与者执行事务操作，反馈状态）

班长：小B，我们觉得了10.1号聚餐……你就10.1号那天来聚餐就行了。

班长通知完一圈之后。所有同学都跟他说：”我已经把10.1号这天空出来了”。于是，他在10.1号这一天又挨个打了一遍电话告诉他们：嘿，现在你们可以出门拉。。。。（协调者收到所有参与者的ACK响应，通知所有参与者执行事务的commit）

小A，小B：我已经出门拉。（执行commit操作，反馈状态）

3PC为什么比2PC好？

直接分析协调者和参与者都挂的情况。

3）第二阶段协调者和参与者挂了，挂了的这个参与者在挂之前已经执行了操作。但是由于他挂了，没有人知道他执行了什么操作。

1. 这种情况下，当新的协调者被选出来之后，他同样是询问所有的参与者的情况来觉得是commit还是roolback。这看上去和二阶段提交一样啊？他是怎么解决一致性问题的呢？
2. 看上去和二阶段提交的那种数据不一致的情况的现象是一样的，但仔细分析所有参与者的状态的话就会发现其实并不一样。我们假设挂掉的那台参与者执行的操作是commit。那么其他没挂的操作者的状态应该是什么？他们的状态要么是prepare-commit要么是commit。因为3PC的第三阶段一旦有机器执行了commit，那必然第一阶段大家都是同意commit。所以，这时，新选举出来的协调者一旦发现未挂掉的参与者中有人处于commit状态或者是prepare-commit的话，那就执行commit操作。否则就执行rollback操作。这样挂掉的参与者恢复之后就能和其他机器保持数据一致性了。（为了简单的让大家理解，笔者这里简化了新选举出来的协调者执行操作的具体细节，真实情况比我描述的要复杂）

简单概括一下就是，如果挂掉的那台机器已经执行了commit，那么协调者可以从所有未挂掉的参与者的状态中分析出来，并执行commit。如果挂掉的那个参与者执行了rollback，那么协调者和其他的参与者执行的肯定也是rollback操作。

3. 补偿事务（TCC）

说起分布式事务的概念，不少人都会搞混淆，似乎好像分布式事务就是TCC。实际上TCC与2PC、3PC一样，只是分布式事务的一种实现方案而已。

TCC（

Try-Confirm-Cancel

）又称补偿事务。其核心思想是：“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）”。它分为三个操作：

1. Try阶段：主要是对业务系统做检测及资源预留。
2. Confirm阶段：确认执行业务操作。
3. Cancel阶段：取消执行业务操作。

TCC事务的处理流程与2PC两阶段提交类似，不过2PC通常都是在跨库的DB层面，而TCC本质上就是一个应用层面的2PC，需要通过业务逻辑来实现。这种分布式事务的实现方式的优势在于，可以

让应用自己定义数据库操作的粒度，使得降低锁冲突、提高吞吐量成为可能。

而不足之处则在于对应用的侵入性非常强，业务逻辑的每个分支都需要实现try、confirm、cancel三个操作。此外，其实现难度也比较大，需要按照网络状态、系统故障等不同的失败原因实现不同的回滚策略。为了满足一致性的要求，confirm和cancel接口还必须实现幂等。

总结一下各个方案的常见的使用场景

1. 2PC/3PC：依赖于数据库，能够很好的提供强一致性和强事务性，但相对来说延迟比较高，比较适合传统的单体应用，在同一个方法中存在跨库操作的情况，不适合高并发和高性能要求的场景。
2. TCC：适用于执行时间确定且较短，实时性要求高，对数据一致性要求高，比如互联网金融企业最核心的三个服务：交易、支付、账务。
3. 本地消息表/MQ 事务：都适用于事务中参与方支持操作幂等，对一致性要求不高，业务上能容忍数据不一致到一个人工检查周期，事务涉及的参与方、参与环节较少，业务上有对账/校验系统兜底。
4. Saga 事务：由于 Saga 事务不能保证隔离性，需要在业务层控制并发，适合于业务场景事务并发操作同一资源较少的情况。 Saga 相比缺少预提交动作，导致补偿动作的实现比较麻烦，例如业务是发送短信，补偿动作则得再发送一次短信说明撤销，用户体验比较差。Saga 事务较适用于补偿动作容易处理的场景。

转载: https://blog.csdn.net/yyd19921214/article/details/68953629