一.分佈式事務的實現主要有以下 5 種方案
- XA 方案
- TCC 方案(*)
- 本地消息表
- 可靠消息最終一致性方案(**)
- 最大努力通知方案
二.兩階段提交方案/XA方案
所謂的 XA 方案，即：兩階段提交，有一個事務管理器的概念，負責協調多個數據庫（資源管理器）的事務，事務管理器先問問各個數據庫你準備好了嗎？如果每個數據庫都回復 ok，那麼就正式提交事務，在各個數據庫上執行操作；如果任何其中一個數據庫回答不 ok，那麼就回滾事務。
這種分佈式事務方案，比較適合單塊應用裏，跨多個庫的分佈式事務，而且因爲嚴重依賴於數據庫層面來搞定複雜的事務，效率很低，絕對不適合高併發的場景。如果要玩兒，那麼基於 Spring + JTA 就可以搞定，自己隨便搜個 demo 看看就知道了。
三.TCC 方案
TCC 的全稱是：Try、Confirm、Cancel。
- Try 階段：這個階段說的是對各個服務的資源做檢測以及對資源進行鎖定或者預留。
- Confirm 階段：這個階段說的是在各個服務中執行實際的操作。
- Cancel 階段：如果任何一個服務的業務方法執行出錯，那麼這裏就需要進行補償，就是執行已經執行成功的業務邏輯的回滾操作。（把那些執行成功的回滾）
四.本地消息表
- A 系統在自己本地一個事務裏操作同時，插入一條數據到消息表；
- 接着 A 系統將這個消息發送到 MQ 中去；
- B 系統接收到消息之後，在一個事務裏，往自己本地消息表裏插入一條數據，同時執行其他的業務操作，如果這個消息已經被處理過了，那麼此時這個事務會回滾，這樣保證不會重複處理消息；
- B 系統執行成功之後，就會更新自己本地消息表的狀態以及 A 系統消息表的狀態；
- 如果 B 系統處理失敗了，那麼就不會更新消息表狀態，那麼此時 A 系統會定時掃描自己的消息表，如果有未處理的消息，會再次發送到 MQ 中去，讓 B 再次處理；
- 這個方案保證了最終一致性，哪怕 B 事務失敗了，但是 A 會不斷重發消息，直到 B 那邊成功爲止。
這個方案說實話最大的問題就在於嚴重依賴於數據庫的消息表來管理事務啥的，如果是高併發場景咋辦呢？咋擴展呢？所以一般確實很少用。
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五.可靠消息最終一致性方案
直接基於 MQ 來實現事務。比如阿里的 RocketMQ 就支持消息事務。
整體的過程：
- A 系統先發送一個 prepared 消息到 mq，如果這個 prepared 消息發送失敗那麼就直接取消操作別執行了；
- 如果這個消息發送成功過了，那麼接着執行本地事務，如果成功就告訴 mq 發送確認消息，如果失敗就告訴 mq 回滾消息；
- 如果發送了確認消息，那麼此時 B 系統會接收到確認消息，然後執行本地的事務；
4.mq 會自動定時輪詢所有 prepared 消息回調你的接口，問你，這個消息是不是本地事務處理失敗了，所有沒發送確認的消息，是繼續重試還是回滾？一般來說這裏你就可以查下數據庫看之前本地事務是否執行，如果回滾了，那麼這裏也回滾吧。這個就是避免可能本地事務執行成功了，而確認消息卻發送失敗了。 - 這個方案裏，要是系統 B 的事務失敗了咋辦？重試咯，自動不斷重試直到成功，如果實在是不行，要麼就是針對重要的資金類業務進行回滾，比如 B 系統本地回滾後，想辦法通知系統 A 也回滾；或者是發送報警由人工來手工回滾和補償。
- 這個還是比較合適的，目前國內互聯網公司大都是這麼玩兒的，要不你舉用 RocketMQ 支持的，要不你就自己基於類似 ActiveMQ？RabbitMQ？自己封裝一套類似的邏輯出來，總之思路就是這樣子的。
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