你是否學習了微服務架構Spring Cloud、Dubbo，但是分佈式事務卻沒有了解過？
你是否嘗試學習了分佈式的概念，但是學習完卻還不知所以然，一頭霧水？
你是否嘗試使用了TXLCN、Fescar/Seata，但是卻不知道它們的原理？
如果你存在類似的疑問，那麼你來這裏就對了。
你不努力讓自己過上想要的生活， 以後就會用大把的時間去應付自己不想要的生活。
記得幾年前 ，那時候微服務Spring Cloud也剛出來沒多久，我有幸，在早期就瞭解了Spring Cloud，學習了Spring Cloud中的各個組件：註冊中心Eureka、服務消費Ribbon、Feign、網關Zuul/Gateway、配置中心config等等。
學習完之後，感覺自己都膨脹了，也湊巧有一個面試機會，也是就去挑戰了一下。在問到微服務架構相關的都回答的比較順暢，但是在問到：微服務中的分佈式事務是怎麼解決的，瞬間就蒙圈了，在面試中直接回答不會，也不好，於是乎，就回答說：這塊是別的同事設計的，自己不是很清楚怎麼落地實施的。很明顯這樣的回答，自己都不滿意，所以這次面試，也就不了而終了。
知之爲知之，不知爲不知，是知也。對於不懂的知識，就要敢於發問，不懂裝懂，似懂非懂，都是在無形中，讓自己退步了。
1.01和0.99，到底相差多少。表面看起來只是相差了0.02，實在是微乎其微，不足道哉。但是當與365乘方後，結果卻是天差地別。
對於分佈式事務，如果要學習的話，那麼都要學習什麼呢？
基礎概念-初入江湖
磨刀不誤砍柴工，要對於分佈式具體的方案有一個透徹的瞭解，那麼基礎概念就是你第一步要了解的，一開始的時候，都需要了解什麼呢？
（1）事務的基本概念： 什麼是事務？ 本地事務？數據庫事務？分佈式事務？
（2）事務的四大特性ACID：事務的四大特性、四大特性在數據庫層面是怎麼體現的。
（3）分佈式產生的場景。
（4）分佈式事務的理論： CAP理論、BASE理論。
2PC/3PC-征戰沙場
有了基本理論知識的加持，就可以開始學習具體的方案了，分佈式提出的方案一就是兩階段提交2PC，那麼對於TCC要學習什麼呢？
（1）概念：要了解什麼是2PC/3PC？
（2）方案原理：XA方案、Seata方案、TXLCN的lcn方案。
（3）實戰：對於方案還是要進行實際操作下，纔能有一個感官的認知。
TCC-勇者無敵
對於2PC中的方案的，是在實際項目還是使用的比較多的，但是如果碰到不同數據源的問題，那麼2PC可能就無能爲力了（2PC的分佈式事務解決方案大多依賴於本地事務），那麼如果在項目中有mysql、redis、mongodb的話，那麼2PC就無法控制這個流程的分佈式事務了，但是TCC方案就是一種不太依賴本地事務的方案。
（1）概念： 要了解什麼是TCC ?
（2）TCCC的異常處理：冪等性、空回滾、懸掛的產生原因以及怎麼處理。
（3）TCC的常用框架：瞭解TCC的常用框架，如何使用TXLCN的TCC進行實戰。
可靠消息最終一致性-所向披靡
上面的方案基本上都是使用同步的思路，就是整個事務在同一個請求當中，A服務通過遠程調用B服務，A服務需要B服務執行完成之後才能進行返回，有些流程中，我們可能不關心當下下個服務的執行情況，比如用戶註冊送積分。
送積分的這個事情就可以使用異步的方式進行操作，我們的核心就是確保用戶能夠註冊成功，減少用戶的等待時間，那麼我們就可以：用戶填寫完信息，發起註冊流程，註冊流程在異步通知積分服務進行積分操作，在這個異步的過程中，要確保消息能夠送達到積分服務，也要確保積分服務能夠接收到消息，這就是可靠消息最終一致性要解決的問題。
那在學習可靠消息最終一致性的解決方案的話，都需要學習什麼呢？
（1）概念：瞭解清楚什麼是可靠消息最終一致性。
（2）可靠消息最終一致性的方案：通過本地消息表和RocketMQ進行可靠消息最終最終一致性的方案有什麼區別，以及怎麼使用RocketMQ進行實戰。
最大努力通知-叱吒風雲
在學會了可靠消息最終一致性之後，在學習最大努力通知，那麼轉換思路問題了，只要稍微轉換下可靠消息最終一致性的代碼就是最大努力通知了。
以上這些就是要學習分佈式事務要了解的技術知識，一方面是自己學習，逐個攻克各個知識點，另外一方面就是站在前人的肩膀上進行學習。
博主對於這塊知識也錄製了相應的課程，如果有需要的可以進行報名學習，感謝大家的支持。
知識大綱
使用技術
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