分布式事务解决方案 （二）

分布式事务解决方案 （二）"/>

分布式事务解决方案 （二）

分布式事务对比分析:
1.2PC 最大的诟病是一个阻塞协议。RM在执行分支事务后需要等待TM的决定，此时服务会阻塞并锁定资源。由于其 阻塞机制和最差时间复杂度高， 因此，这种设计不能适应随着事务涉及的服务数量增加而扩展的需要，很难用于并 发较高以及子事务生命周期较长 (long-running transactions) 的分布式服务中。
如果拿TCC事务的处理流程与2PC两阶段提交做比较，2PC通常都是在跨库的DB层面，而TCC则在应用层面的处 理，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。典型的使用场景：满，登录送优惠券等。

2.可靠消息最终一致性事务适合执行周期长且实时性要求不高的场景。引入消息机制后，同步的事务操作变为基于消 息执行的异步操作, 避免了分布式事务中的同步阻塞操作的影响，并实现了两个服务的解耦。典型的使用场景：注 册送积分，登录送优惠券等。3.最大努力通知是分布式事务中要求最低的一种,适用于一些最终一致性时间敏感度低的业务；允许发起通知方处理业 务失败，在接收通知方收到通知后积极进行失败处理，无论发起通知方如何处理结果都会不影响到接收通知方的后 续处理；发起通知方需提供查询执行情况接口，用于接收通知方校对结果。典型的使用场景：银行通知、支付结果 通知等。

总结：
在条件允许的情况下，我们尽可能选择本地事务单数据源，因为它减少了网络交互带来的性能损耗，且避免了数据 弱一致性带来的种种问题。若某系统频繁且不合理的使用分布式事务，应首先从整体设计角度观察服务的拆分是否 合理，是否高内聚低耦合？是否粒度太小？分布式事务一直是业界难题，因为网络的不确定性，而且我们习惯于拿 分布式事务与单机事务ACID做对比。

	无论是数据库层的XA、还是应用层TCC、可靠消息、最大努力通知等方案，都没有完美解决分布式事务问题，它们 不过是各自在性能、一致性、可用性等方面做取舍，寻求某些场景偏好下的权衡。