支付宝分布式事务介绍

分布式事务的实现方法
分布式事务的实现方法有多种，以下是其中几种常见的方案：
1. 两阶段提交（XA 方案）：事务管理器先询问各个数据库是否准备好了，每个要操作的数据库都回复事务管理器ok，那么就正式提交事务。

2. TCC方案：TCC的全称是：Try、Confirm、Cancel。

Try阶段是对各个服务的资源做检测以及对资源进行锁定或者预留；Confirm阶段是在各个服务中执行实际的操作；Cancel阶段是如果任何一个服务的业务方法执行出错，那么就需要进行补偿，即执行已经执行成功的业务逻辑的回滚操作。

一般来说，支付、交易等需要严格保证资金正确性的场景会使用TCC方案。

3. 可靠消息最终一致性方案：通过消息队列将分布式事务中的操作进行异步解耦，从而实现最终的一致性。

这种方式能够处理大量并发操作，但是可能会存在数据不一致的风险。

4. 最大努力通知方案：通过最大努力的方式将通知发送给其他服务，以实现分布式事务的一致性。

这种方式简单易行，但是可能会因为网络问题或者服务不可用等原因导致通知失败。

5. SAGA方案：SAGA是一种基于事务的分布式事务处理模型，它将一个分布式事务视为一系列本地事务的组合。

每个本地事务在一个单独的节点上执行，并且通过消息传递进行通信。

SAGA能够保证全局事务的最终一致性，同时具有较好的容错性和可恢复性。

以上是分布式事务的几种常见实现方案，每种方案都有其优缺点，需要根据具体的业务场景和需求来选择适合的方案。

分布式事务的实现的方式与原理分布式事务是指跨多个数据库、服务或系统的事务操作，确保这些操作要么全部成功要么全部失败的能力。

实现分布式事务通常涉及多种方式和技术，以下是几种常见的实现方式和原理：1. 两阶段提交协议（2PC）：•原理： 由协调者 （Coordinator）和参与者 （Participant）组成。

在第一阶段，协调者询问参与者是否准备好提交事务；在第二阶段，协调者根据参与者的反馈决定是提交事务还是中止事务。

•优点： 确保了事务的原子性，但存在单点故障和阻塞问题。

2. 三阶段提交协议（3PC）：•原理： 在两阶段提交的基础上增加了预提交阶段，以解决部分阻塞和单点故障的问题。

•优点： 减少了两阶段提交的一些阻塞和单点故障问题，但仍然可能存在阻塞和同步问题。

3. 补偿事务（Compensating Transactions）：•原理： 在分布式环境下，通过执行与主事务相反的操作来回滚事务，即执行补偿操作来消除主事务的影响。

•优点： 可以处理长时间的分布式事务，但需要在系统中实现相应的补偿逻辑。

4. 分布式事务管理器（Distributed Transaction Manager）：•原理： 使用分布式事务管理器 （例如Java的JTA或Microsoft 的DTC）来实现分布式事务，管理多个数据库或服务之间的事务性操作。

•优点： 提供了方便的API和工具，简化了分布式事务的管理和实现。

5. 分布式数据库（Distributed Databases）：•原理： 使用分布式数据库系统，将数据分散存储在不同的节点上，通过数据分片和复制来处理分布式事务。

•优点： 数据分布在不同节点上，可以提高系统的扩展性和容错性。

以上方法各有优劣，并根据具体情况选择合适的方式来实现分布式事务。

这些方法都旨在解决分布式环境下数据一致性和事务性的问题，但每种方法都有其适用场景和局限性。

选择合适的方式需要考虑系统的需求、性能、可靠性和复杂性等因素。

分布式事务的概念与原理好的，那我们就开始聊聊分布式事务的概念与原理吧。

你有没有想过，在一个超级大的公司里，不同部门就像不同的小系统一样，它们有时候得一起干一件大事儿。

比如说举办一场超级盛大的公司年会，这就像是一个事务。

场地部门要负责找场地，餐饮部门要准备美食，表演部门要安排节目，这些部门的工作就像是分布式系统里不同的服务或者数据库操作。

如果场地找好了，但是餐饮没准备好，那这个年会肯定就乱套了，就像分布式事务里一部分成功一部分失败是不行的。

那什么是分布式事务呢？简单来说，就是在分布式系统里，涉及到多个节点（就像刚刚说的不同部门）操作的时候，要保证这些操作要么全都成功，要么全都失败，就像年会要么完美举办，要么干脆不办。

现在来说说它的原理吧。

想象一下，你和你的小伙伴们一起做一个超级大的拼图，这个拼图就是一个分布式事务。

你们每个人负责一部分拼图块（每个拼图块就像是一个子事务）。

在开始拼之前，得有个计划，这就好比是分布式事务里的事务协调器。

首先，事务协调器会告诉每个小伙伴（各个子事务）：“嘿，我们要开始拼这个大拼图啦，大家准备好。

”这就是事务开始的信号。

然后呢，每个小伙伴就开始做自己的那部分拼图工作。

在这个过程中，小伙伴们（子事务）会时不时地向事务协调器报告自己的进展情况，就像“我已经拼好这块儿了”或者“我这块儿有点问题”。

这个过程就像是子事务的执行和状态反馈。

假如有个小伙伴发现自己那块拼图块丢了（子事务执行失败），那他就会赶紧告诉事务协调器。

事务协调器收到这个消息后，就会像个超级英雄一样，它得通知其他小伙伴：“哎呀，咱们这个拼图出问题了，大家先停一下，把已经拼好的部分拆了吧，我们重新来。

”这就是回滚操作。

所有小伙伴就得按照协调器说的，把自己拼好的部分还原，保证整个拼图（分布式事务）回到最初的状态。

如果每个小伙伴都顺利地完成了自己的拼图块（所有子事务都执行成功），那事务协调器就会开心地宣布：“太棒了，我们的大拼图完成啦！”这就表示分布式事务成功提交了。

支付宝分布式事务设计草案支付宝是一款非常成功的移动支付平台，每天处理着大量的交易。

为了保障用户的资金安全和交易的准确性，支付宝需要设计一种分布式事务方案。

本文将提出一个草案，对支付宝分布式事务的设计进行讨论。

一、背景支付宝是一个分布式系统，由多个服务组成，每个服务都有着自己的数据库。

在用户进行交易时，涉及到多个服务的操作，比如扣款、存款等。

为了保障数据的一致性，支付宝需要设计一种支持分布式事务的方案。

二、问题支付宝面临的主要问题是如何保障多个服务之间数据的一致性和交易的准确性。

在出现故障或者异常情况时，需要能够回滚事务，保障用户的资金安全。

三、解决方案1.引入分布式事务协调器：支付宝可以引入一个分布式事务协调器，负责协调多个服务之间的事务操作。

协调器可以记录事务的状态，并在需要时进行回滚操作。

2.使用可靠消息队列：支付宝可以使用可靠消息队列来实现分布式事务。

在用户发起交易时，将相关操作封装成一个消息发送到消息队列中，各个服务监听消息队列，并执行相关操作。

当所有服务都执行成功后，消息消费成功，事务提交。

如果出现故障或者异常情况，消息未被消费成功，可以进行回滚操作。

3. 采用TCC（Try-Confirm-Cancel）模式：TCC是一种分布式事务模式，通过预留资源、确认执行和取消操作来保障事务的一致性。

支付宝可以在每个服务上实现TCC模式，进行事务的预测、确认和取消操作，从而保证多个服务之间的数据一致性。

4.引入分布式锁：支付宝可以引入分布式锁来保障事务的并发控制。

在每个服务上加锁，保证同一时刻只有一个事务能够操作数据。

当事务执行完毕后释放锁，让其他事务能够继续操作。

5. 引入Saga模式：Saga是一种分布式事务模式，通过一系列本地事务来实现全局事务。

支付宝可以在每个服务上实现Saga模式，每个本地事务执行成功后，发送消息通知下一个服务执行事务。

如果出现故障或者异常情况，可以通过回滚前面的事务来保障数据的一致性。

支付宝分布式事务架构设计草案1背景介绍为了应对快速变化的市场需求、持续增长的业务量，支付宝系统需要基于SOA进行构建与改造，以应对系统规模和复杂性的挑战，更好地进行企业内与企业间的协作。

基于SOA图景，整个支付宝系统会拆分成一系列独立开发、自包含、自主运行的业务服务，并将这些服务通过各种机制灵活地组装成最终用户所需要的产品与解决方案。

支付宝系统将会有类似下图所示的SOA模型：在SOA的系统架构下，一次业务请求将会跨越多个服务。

我们举一个使用红包+余额进行交易付款的例子来说明。

在多个服务协同完成一次业务时，由于业务约束（如红包不符合使用条件、账户余额不足等）、系统故障（如网络或系统超时或中断、数据库约束不满足等），都可能造成服务处理过程在任何一步无法继续，使数据处于不一致的状态，产生严重的业务后果。

传统的基于数据库本地事务的解决方案只能保障单个服务的一次处理具备原子性、隔离性、一致性与持久性，但无法保障多个分布服务间处理的一致性。

因此，我们必须建立一套分布式服务处理之间的协调机制，保障分布式服务处理的原子性、隔离性、一致性与持久性。

2基本原理2.1两阶段提交协议(2PC)传统的分布式事务处理是基于两阶段提交协议的。

两阶段提交协议的原理如下图所示：成功的两阶段提交(2PC)示例失败的两阶段提交(2PC)示例从上图可见，两阶段提交协议的关键在于“准备”操作。

分布式事务协调者在第一阶段通过对所有的分布式事务参与者请求“准备”操作，达成关于分布式事务一致性的共识。

分布式事务参与者在准备阶段必须完成所有的约束检查、并且确保后续提交或放弃时所需要的数据已持久化。

在第二队段，分布式事务协调者根据之前达到的提交或放弃的共识，请求所有的分布式事务参与者完成相应的操作。

2.2最末参与者优化(LPO)两阶段提交协议要求分布式事务参与者实现一个特别的“准备”操作，无论在资源管理器（如数据库）还是在业务服务中实现该操作都存在效率与复杂性的挑战。

分布式事务的处理流程分布式事务是指在多个数据源之间执行的事务，它要求所有数据源执行的操作都应满足ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）特性。

为了保证分布式事务的正常处理，需要实现一套事务处理流程，具体包括以下几个步骤：1、发起事务：分布式事务由发起者发起，发起者在发起事务之前需要准备好相关数据，记录事务参与者列表，收集所有参与者的处理结果，并添加事务处理指令到每个参与者；2、分发事务：将发起者收集的事务处理指令分发给参与者进行处理；3、等待执行结果：等待参与者返回处理结果，发起者在收集到所有参与者的处理结果后，根据收集到的处理结果，判断事务的最终处理结果，并通过提交或者回滚来完成事务处理；4、数据提交或回滚：根据事务最终处理结果，完成数据的提交或回滚执行；5、状态清理：在事务处理完成后，需要对事务状态做一个清理，防止影响下次事务处理；以上五步就是一般分布式事务处理流程，根据事务复杂度，发起者可以增加或减少一些步骤来满足不同的事务处理要求。

实际中，发起者和参与者使用相同的分布式事务框架来完成分布式事务处理流程，该框架通过一个调度器来管理事务和数据，比如2PC或3PC，两种不同的调度方式可以用来完成分布式事务的处理。

2PC协议是最常用的分布式事务处理协议，它将分布式事务处理过程分为两步：首先由调度器获取事务参与者的处理结果，然后将结果发送给参与者，根据所有参与者的处理结果，调度器再进行提交或者回滚的操作。

在这一步骤中，调度器需要维护每一个参与者的状态，保证可靠性，并在出现异常的情况下，切换到另一种事务处理类型，以免发生数据丢失。

3PC协议是2PC协议的增强版，它在2PC的基础上，增加了一个watchdog，用于处理2PC中存在的问题，比如调度器宕机，导致无法提交或回滚等情况，watchdog可以在出现故障时，把事务回滚到一致性状态，从而保证数据的安全，使得整个分布式事务处理过程更加安全可靠。

无论是2PC还是3PC，都是一种复杂的分布式事务处理流程，它们都需要维护一个状态，确保分布式事务的正确性，它们的优点是简单易用，缺点是容错性低，无法满足大部分场景的高可用性要求。

分布式事务解决⽅案3--本地消息表（事务最终⼀致⽅案）⼀、本地消息表原理1、本地消息表⽅案介绍本地消息表的最终⼀致⽅案采⽤BASE原理，保证事务最终⼀致在⼀致性⽅⾯，允许⼀段时间内的不⼀致，但最终会⼀致。

在实际系统中，要根据具体情况，判断是否采⽤。

（有些场景对⼀致性要求较⾼，谨慎使⽤）2、本地消息表的使⽤场景基于本地消息表的⽅案中，将本事务外操作，记录在消息表中其他事务，提供操作接⼝定时任务轮询本地消息表，将未执⾏的消息发送给操作接⼝。

操作接⼝处理成功，返回成功标识，处理失败，返回失败标识。

定时任务接到标识，更新消息的状态定时任务按照⼀定的周期反复执⾏对于屡次失败的消息，可以设置最⼤失败次数超过最⼤失败次数的消息，不进⾏接⼝调⽤等待⼈⼯处理例如使⽤⽀付宝的⽀付场景，系统⽣成订单，⽀付宝系统⽀付成功后，调⽤我们系统提供的回调接⼝，回调接⼝更新订单状态为已⽀付。

回调通知执⾏失败，⽀付宝会过⼀段时间再次调⽤。

3、本地消息表架构图4、优缺点优点：避免了分布式事务，实现了最终⼀致性缺点：注意重试时的幂等性操作⼆、本地消息表数据库设计整体⼯程复⽤前⾯的my-tcc-demo1、两台数据库 134和129。

user_134 创建⽀付消息表payment_msg, user_129数据库创建订单表t_order2、使⽤MyBatis-generator ⽣成数据库映射⽂件，⽣成后的结构如下图所⽰三、⽀付接⼝1、创建⽀付服务PaymentService@Servicepublic class PaymentService {@Resourceprivate AccountAMapper accountAMapper;@Resourceprivate PaymentMsgMapper paymentMsgMapper;/*** ⽀付接⼝* @param userId ⽤户Id* @param orderId 订单Id* @param amount ⽀付⾦额* @return 0: 成功； 1:⽤户不存在 2:余额不⾜*/public int payment(int userId, int orderId, BigDecimal amount){//⽀付操作AccountA accountA = accountAMapper.selectByPrimaryKey(userId);if(accountA == null){return 1;}if(accountA.getBalance().compareTo(amount) < 0){return 2;}accountA.setBalance(accountA.getBalance().subtract(amount));accountAMapper.updateByPrimaryKey(accountA);PaymentMsg paymentMsg = new PaymentMsg();paymentMsg.setOrderId(orderId);paymentMsg.setStatus(0); //未发送paymentMsg.setFailCnt(0); //失败次数paymentMsg.setCreateTime(new Date());paymentMsg.setCreateUser(userId);paymentMsg.setUpdateTime(new Date());paymentMsg.setUpdateUser(userId);paymentMsgMapper.insertSelective(paymentMsg);return 0;}}2、创建Controller层@RestControllerpublic class PaymentController {@Autowiredprivate PaymentService paymentService;//localhost:8080/payment?userId=1&orderId=10010&amount=200@RequestMapping("payment")public String payment(int userId, int orderId, BigDecimal amount){int result = paymentService.payment(userId, orderId,amount);return "⽀付结果:" + result;}}3、调⽤接⼝localhost:8080/payment?userId=1&orderId=10010&amount=200查看表。

分布式事务：蚂蚁金服核心金融场景下的演进展开全文本文根据尹博学在 2018 年 5 月 10 日在【第九届中国数据库技术大会】的现场演讲内容整理而成。

讲师介绍尹博学蚂蚁金服资深技术专家尹博学，蚂蚁金服资深技术专家，目前负责数据中间件技术方向。

此前在百度负责数据库内核及集群技术方向。

在分布式事务、数据库高性能/ 高可靠架构、数据库内核等领域有较为深入的研究和丰富的工程实践。

随着互联网技术快速发展，数据规模增大，分布式系统越来越普及，采用分布式数据库或者跨多个数据库的应用在中大规模企业普遍存在，而由于网络、机器等不可靠因素，数据不一致问题很容易出现。

而对金融业务来说，它们面向互联网进行变革时，除了一致性要求外，对高可用、高可扩展性也有极高的要求。

这是金融级分布式系统的最大挑战之一。

在蚂蚁金服核心系统提出微服务化时，曾遇到了非常大的技术难题。

首先是在服务拆分以后，面临跨服务的一致性问题; 其次，支付宝当时的峰值交易量已经非常高了，在解决一致性问题的同时，还需要兼顾性能。

然而，在当时最常见的还是基于XA 协议的分布式事务解决方案，虽然该方案能够实现跨服务一致性，但是在热点数据的处理上，却不能满足性能需求。

因此，蚂蚁金服微服务化过程中急需一种即能保证一致性，又能保证高性能的方案。

当时经过一系列调研和讨论，最终选择了以 BASE 最终一致性思想为基础，在业务层实现两阶段提交的TCC 分布式事务解决方案，该方案既能保证跨服务的最终一致，又能通过业务灵活加锁的方式大幅减少资源层加锁时间，高效处理热点问题。

随着蚂蚁金服业务不断丰富，业务逻辑越来越复杂，同时蚂蚁金融云上客户也越来越多，他们对分布式事务解决方案也不只是追求极限性能，也对接入便捷性、实时一致性有了要求。

近日于北京举行的 2018 DTCC 中国数据库技术大会上，蚂蚁金服数据中间件负责人尹博学分享了蚂蚁金服在分布式事务技术方向上全系列技术方案与产品：TCC、FMT、XA 三种各有侧重各有优势的方案。

分布式事务的实现原理与常见方案随着互联网规模的不断扩大和云计算的兴起，分布式系统在现代软件架构中扮演着重要的角色。

在分布式系统中，保证数据的一致性成为了一项重要的任务。

分布式事务是实现数据一致性的关键技术之一。

本文将介绍分布式事务的实现原理，并探讨常见的分布式事务解决方案。

一、分布式事务的基本概念分布式事务是指在分布式系统中涉及到多个参与者的事务，这些参与者可能位于不同的计算节点上，彼此之间通过网络进行通信。

分布式事务需要保证数据的一致性，即使在各个参与者节点出现故障或网络延迟的情况下，也要能够保证数据的完整性和正确性。

二、分布式事务的实现原理1. 两阶段提交（2PC）两阶段提交是最常见的分布式事务解决方案之一。

在两阶段提交中，参与者节点分为协调者和参与者两种角色。

协调者负责协调各个参与者节点的状态，并最终决定是否提交事务。

该算法分为投票阶段和提交阶段两个阶段。

在投票阶段中，协调者向参与者发送询问是否准备提交事务的请求，并等待各参与者的响应。

在提交阶段中，如果所有参与者都同意提交，则协调者向各参与者发送提交请求。

2. 三阶段提交（3PC）三阶段提交是对两阶段提交的改进和优化。

在三阶段提交中，将两阶段提交的“准备”阶段进一步拆分为两个步骤：“CanCommit”和“PreCommit”。

这样可以在第一个阶段防止协调者的单点故障，并减少了长时间的阻塞等待。

3. 补偿事务补偿事务是另一种常见的分布式事务解决方案。

在补偿事务中，将事务操作拆分为两个阶段：正向阶段和补偿阶段。

在正向阶段中，执行业务逻辑和数据更新操作；在补偿阶段中，用于回滚之前的操作，以确保数据的一致性。

补偿事务的优势在于其相对简单的实现和低的系统开销，但同时也存在一定的数据不一致性风险。

三、常见的分布式事务解决方案1. 基于消息队列的解决方案消息队列可以作为分布式事务的协调者，通过确保消息的有序传递来保证数据的一致性。

常见的消息队列解决方案包括ActiveMQ、RabbitMQ等。

分布式事务相关原理今天咱们来唠唠分布式事务这个超有趣（虽然有点小复杂）的玩意儿。

咱先想象一下，你去超市购物。

你推着购物车，里面放了好多东西，这就像是在一个系统里有好多操作要做呢。

在传统的单个数据库环境下，就好比是一个小便利店，你结账的时候，要么所有东西都成功结账，要么就都不结账，这就是事务的原子性。

但在分布式系统里，这就像是你在一个超级大的购物中心，不同的商品可能来自不同的小商店（不同的数据库或者服务）。

比如说，你买了一件衣服，这衣服是从服装店（一个服务）来的，还买了一些水果，水果是从水果店（另一个服务）来的。

你付款这个操作就变得复杂啦。

分布式事务就是要保证，你既成功买到了衣服，又成功买到了水果，而且钱也准确地扣除了。

如果衣服的库存更新了，但是水果因为缺货没买成，钱还扣了，这可就乱套了，就像你本来开开心心购物，结果被坑了一样，超不爽的。

那分布式事务是怎么做到的呢？这里面有个很重要的概念叫两阶段提交（2PC）。

这就像是有个超级管理员在协调这一切。

第一阶段呢，这个管理员会去问各个小商店（各个参与事务的服务或者数据库），“你们能不能完成这个交易呀？”服装店可能会说，“行嘞，我这库存够，能卖。

”水果店也可能说，“好的呀，我这水果新鲜着呢，能卖。

”这就是准备阶段，各个小商店都做好准备，但还没真正执行交易哦。

然后就到了第二阶段啦。

如果第一阶段所有小商店都说可以，那管理员就会说，“大家都开干吧！”于是服装店更新库存，水果店把水果给你，同时钱也扣除了。

但要是有一个小商店在第一阶段说不行，那管理员就会告诉大家，“停，这个交易取消。

”这就保证了整个事务的一致性。

不过呢，2PC也有它的小毛病。

要是这个超级管理员在第二阶段出问题了，比如说突然掉线了，那各个小商店就不知道该怎么办了，就会陷入一种很尴尬的境地，就像一群小伙伴在等一个带头的，结果带头的不见了。

除了2PC，还有三阶段提交（3PC）呢。

3PC就像是给2PC打了个补丁。

支付宝整体架构范文支付宝是中国最大的第三方支付平台之一，它的整体架构复杂而庞大。

以下是对支付宝整体架构的概述，以及主要组成部分的介绍。

支付宝的整体架构可以分为前端、中间件和后端三层结构。

前端层主要负责用户界面的展示和交互。

支付宝的前端层包括网页端、移动端（Android和iOS）以及小程序等不同形态的终端。

网页端通过浏览器提供用户登录、注册、支付、转账等功能；移动端提供类似的功能，并增加了更多便捷的特性，例如扫码支付和指纹支付等；小程序是一种轻量级的应用，可以在支付宝的生态系统中提供个性化的服务。

中间件层负责处理前端发起的请求，并完成相应的数据处理和业务逻辑。

支付宝的中间件层包括负载均衡、缓存、消息队列等组件。

负载均衡组件用于将前端的请求分发给后端的多个服务器，并平衡服务器的负载；缓存组件用于提高系统的响应速度，减少对后端数据库的访问；消息队列组件用于实现异步处理，在高峰期缓解系统的压力。

后端层是支付宝整体架构的核心。

后端层负责处理中间件传递过来的请求，并完成具体的业务逻辑。

支付宝的后端层包括账户系统、支付系统、结算系统、风控系统、安全系统等子系统。

账户系统负责用户的注册、登录、余额查询等功能；支付系统处理用户的支付请求，包括扫码支付、手机支付等多种支付方式；结算系统负责用户的资金结算和对账；风控系统用于检测和防范支付风险；安全系统保障支付过程的安全性。

支付宝的整体架构非常复杂，各个组成部分之间需要高效的通信和协作。

为了保证系统的可靠性和高效性，支付宝采用了分布式架构和微服务架构。

分布式架构通过将系统拆分成多个子系统，每个子系统负责一个特定的功能，降低了单个系统的复杂性，并提高了系统的可伸缩性和容错性。

微服务架构进一步细分了子系统，将每个子系统拆分成多个独立的服务，每个服务独立部署和运行，并通过轻量级的通信机制进行协作，提高了系统的可维护性和可扩展性。

总结而言，支付宝的整体架构由前端、中间件和后端三层结构组成。

分布式事务详解1. 什么是分布式事务1.1 事务严格意义上的事务实现应该是具备原⼦性、⼀致性、隔离性和持久性，简称 ACID。

通俗意义上来说，事务就是为了使得⼀些更新等操作要么都成功，要么都失败。

原⼦性（Atomicity）：可以理解为⼀个事务内的所有操作要么都执⾏，要么都不执⾏。

⼀致性（Consistency）：可以理解为数据是满⾜完整性约束的，也就是不会存在中间状态的数据，⽐如你账上有400，我账上有100，你给我打200块，此时你账上的钱应该是200，我账上的钱应该是300，不会存在我账上钱加了，你账上钱没扣的中间状态。

隔离性（Isolation）：指的是多个事务并发执⾏的时候不会互相⼲扰，即⼀个事务内部的数据对于其他事务来说是隔离的。

持久性（Durability）：指的是⼀个事务完成了之后数据就被永远保存下来，之后的其他操作或故障都不会对事务的结果产⽣影响。

其中，原⼦性和持久性就是靠undo和redo⽇志来实现的。

在Mysql中，有许多⽇志⽂件，这2个⽂件就是与事务有关的。

1.2 undo⽇志undo⽇志：⽤于保证事务的原⼦性。

原理：1. 在操作任何数据之前，先将数据备份到Undo Log。

2. 然后进⾏数据的修改。

3. 若出现了错误或⽤户执⾏了ROLLBACK语句，系统就可以利⽤Undo Log中的备份数据恢复到事务开始之前的状态。

流程举例：1. 事务开始2. 记录A=1到undo log3. 修改A=34. 记录B=2到undo log5. 修改B=46. 将undo log写到磁盘7. 将数据写到磁盘8. 事务提交1.3 redo⽇志redo⽇志：⽤于保证事务的持久性原理：1. redo log与undo log 相反，redo log记录的是新数据的备份，undo log记录的是旧数据的备份2. 在事务提交前只需要将redo log持久化即可。

流程举例：1. 事务开始2. 记录A=1到undo log3. 修改A=34. 记录A=3到redo log5. 记录B=2到undo log6. 修改B=47. 记录B=4到redo log8. 将undo log写到磁盘9. 将redo log写⼊磁盘10. 事务提交1.4 分布式事务分布式事务:顾名思义就是要在分布式系统中实现事务，它其实是由多个本地事务组合⽽成。

分布式事务在项目中的使用1. 什么是分布式事务？说到分布式事务，很多人可能会皱眉头，感觉这词儿一听就复杂。

其实简单来说，分布式事务就是在多个数据库或服务之间完成的一系列操作，要么全成功，要么全失败。

想象一下，咱们平常买东西，付完钱了但没收到货，那心里不爽得很，对吧？分布式事务就是为了避免这种情况，让你在不同的地方进行操作时，数据的一致性能够得到保障。

1.1 为啥要用分布式事务？在现代的应用架构中，很多系统都是微服务化的。

就是把一个大系统拆成好多小服务，各自独立又互相合作。

这就像你开了一家餐馆，厨房、服务员、外卖小哥，各自有各自的岗位。

如果他们的工作不能协调好，那顾客肯定会很失望，所以分布式事务就派上用场了。

它能保证每个环节都顺利完成，像开车一样，红绿灯都好使，才能安全到达目的地。

1.2 分布式事务的工作原理分布式事务主要有两种实现方式：一种是“二阶段提交”（2PC），另一种是“最终一致性”。

二阶段提交就像考试前的复习，分成两步，先把所有准备工作做完，再一起提交答案。

这样确保了每个环节都能按时完成。

而最终一致性更像是找朋友借钱，可能一开始你没钱，但经过几天后会还上，大家都能心安理得。

这两种方式各有千秋，具体用哪种，要看项目的需求。

2. 分布式事务的实际应用2.1 电商平台的案例咱们先说说电商平台。

想象一下，你在某个网站上买了一双鞋，付款了，但因为后端数据库没处理好，订单没生成。

这就尴尬了，不仅顾客心情不好，老板也得赔本。

通过分布式事务，所有操作在一个事务内完成，不管是扣款、下单还是通知仓库发货，都是一个流程。

万一其中一步出问题，那就统统回滚，让你的钱和鞋子都没事，简直太完美了。

2.2 金融系统的挑战再说金融系统。

想象你在银行转账，结果一边成功了，另一边却没到账，这可麻烦了。

分布式事务在这里显得尤为重要。

它确保资金从一个账户到另一个账户的转移是安全可靠的。

即使中间遇到网络波动，也能通过重试机制保证最终状态的一致性。

分布式事务的原理和应用场景说到分布式事务，大家可能会想：这不就是几个不同地方的系统，要一起做个交易，然后各自保证自己的一份责任，不出事就好了嘛！嗯，是这么个意思，简单说就是让大家在不同地方的系统都能“互相协调、互相理解”，以确保交易的成功完成。

你可以把它想象成几个团队在做一项合作任务，每个队员都有自己的分工，大家一起完成任务，但谁也不能掉链子。

不然整个任务就没法顺利完成，大家都会被“拖后腿”。

这种情况，简单来说就是分布式事务。

咱得搞明白“事务”到底是个啥。

事务，顾名思义，就是一件事。

我们做一件事情，通常都会有“开始”和“结束”这两端。

就像你做一道数学题，开始时拿起笔，结束时交卷。

做任何事情都得讲究个“原子性”。

什么意思呢？就是要么全部完成，要么全部不做。

假设你正在买东西，选好了，付款了，但突然卡死了，钱已经扣了但东西没发。

这个时候，交易就不符合“原子性”了。

分布式事务就像是这道数学题的“保姆”，确保整个交易过程中每一步都顺利，不会中途掉链子。

我们为什么要用分布式事务呢？很简单，现在的应用不再是单一的系统了。

你想想，一家公司要卖东西，支付、库存、订单、物流等等这些环节，几乎每个都在不同的系统里。

想要它们协同工作，保持一致性，靠一个单独的系统是绝对不行的。

这时候，如果系统出了问题，怎么办？换句话说，当数据分散在不同的地方，如何确保一个“全局一致性”？这就好比你开个派对，大家都带了自己独特的菜，大家怎么才能不发生“菜品掉链子”的情况呢？这就是分布式事务要解决的问题。

说到这里，咱们再聊聊分布式事务是怎么解决这些问题的。

大家应该都听说过“二阶段提交协议”吧？它就像是分布式事务中的“指挥家”，协调各个系统的工作。

在第一阶段，每个参与方都会先锁定自己的资源，准备好开始执行操作；然后，在第二阶段，指挥家会一声令下，所有参与方开始执行。

如果有任何一方出错，那就会启动回滚操作，撤销之前的所有动作，确保大家都“干干净净”地收场。

分布式事务实现方式
分布式事务是指在分布式系统中，多个节点之间的操作需要保证ACID 特性，即原子性、一致性、隔离性和持久性。

由于多个节点的数据可能存在冲突，需要采用一定的方式来保证事务的正确性。

常见的分布式事务实现方式包括：
1. 基于两阶段提交协议（2PC）的实现方式。

2PC 协议包含两个阶段，即投票和提交。

在投票阶段，所有参与者向协调者发送询问消息，询问是否可以提交事务。

在提交阶段，协调者通知所有参与者提交或回滚事务，从而保证事务的一致性。

2. 基于三阶段提交协议（3PC）的实现方式。

3PC 协议在 2PC 协议的基础上引入了准备阶段，即协调者询问参与者是否可以准备提交事务。

在准备阶段，如果某个参与者无法响应，则会超时回滚事务，从而避免了 2PC 协议中的单点故障问题。

3. 基于补偿事务的实现方式。

补偿事务是指在分布式系统中，每个参与者都有自己的本地事务，当整个事务需要回滚时，通过执行相应的补偿操作来回滚事务，从而保证事务的一致性。

4. 基于消息队列的实现方式。

消息队列可以实现异步通信，当需要多个节点之间进行事务操作时，可以通过消息队列来协调各个节点之间的事务操作。

通过设置消息队列的消息确认机制，可以保证事务的一致性。

以上是常见的几种分布式事务实现方式，不同的实现方式适用于不同的场景，需要根据具体情况选择。

后端开发知识：后端开发中的分布式事务和分布式锁随着互联网的不断发展和普及，各种形式的分布式系统逐渐成为了应用场景中的常态。

在分布式系统中，分布式事务和分布式锁是非常重要的两个概念。

首先，我们来了解一下分布式事务。

分布式事务是指在分布式应用中，多个服务之间相互协作完成一个复杂的事务。

这里的事务指的是一系列的操作，它们要么全部完成，要么全部不完成。

在单一应用程序中，我们可以使用本地事务来保证数据库操作的一致性和可靠性；而在分布式系统中，由于多个服务之间的沟通和调用，使得我们需要一种更先进的机制来保证事务的正确性。

这时，分布式事务就显得尤为重要。

在分布式系统中，存在着多个服务之间相互协作的情况，因此数据的一致性和可靠性就成为了关键。

如果在一个分布式事务中，某一个地方出现了错误或者异常，那么整个事务的执行就会失败，导致数据不一致。

因此，我们需要一种机制来保证分布式事务中的多个操作之间的一致性和可靠性。

为了满足这些需求，我们引入了两个概念：原子性和隔离性。

原子性指的是一个事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败；隔离性则指在多个事务同时执行时，每个事务之间应该是相互隔离的，互不干扰。

这样做可以保证在分布式系统中，即使在高并发的情况下，每个事务都可以正常执行，保证了数据的一致性和可靠性。

为了保证分布式事务的正确性，我们引入了多种机制，例如两阶段提交、三阶段提交、基于消息的事务管理、XA协议等等。

这些机制都可以在一定程度上保证数据的一致性和可靠性，但是每种机制都存在着优缺点，并不是适用于所有场景。

接着，我们来了解一下分布式锁的概念。

在多线程环境下，为了避免多个线程同时访问同一个资源，我们使用锁来保证线程的同步执行。

可是在分布式环境下，由于存在着多个服务之间的访问和调用，因此单一的锁机制已经无法满足需求。

这时，我们引入了分布式锁的概念。

分布式锁是一种多个服务之间协调访问共享资源的机制。

它可以保证在分布式环境下，多个服务之间访问共享资源的顺序和方式是可控的。

分布式事务结合项目讲解说到分布式事务，可能很多人一脸懵，心想这又是什么新玩意儿？别急，今天咱就来聊聊这个看似复杂，但其实挺有趣的东西。

先问个问题，大家都知道什么是“事务”吧？简单说，事务就是一组操作，要么全成功，要么全失败。

就好比你去买菜，想要拿三样东西，结果拿了两样，另一样忘了，或者没拿到，那岂不是白忙活一场？所以，事务的目的是确保操作的一致性，不能有半点马虎。

那分布式事务呢？就像是你去买菜的过程中，可能不仅仅是去一个菜市场买，而是跑了好几个地儿，甚至是好几个城市的市场。

你要确保这些市场之间的信息能协调一致，买到的东西不掉链子。

这可就麻烦了，你想想，一旦某个地方出现了问题，整个交易就得“回滚”，让你重头再来。

哎，这时候分布式事务就派上用场了，它帮助你在各个市场之间进行协作，确保你能顺利完成采购，绝对不给你添乱。

有些人可能会觉得，“这也太复杂了吧，分布式事务就跟开飞机一样，操作难度大得吓人。

”其实呢，说难也不难，说简单也不简单。

关键是要弄清楚，为什么需要它。

你想，咱们现在的互联网应用，动辄就是几个服务在背后跑，用户点击个按钮，实际上可能在多个系统间流转，涉及数据库、缓存、消息队列，甚至还可能跨了不同的服务器、不同的地理位置。

你一个用户请求，可能就牵扯到N个操作，N个数据库，N个网络请求，万一其中一个出问题，后面的操作就得“回滚”了，整个过程就跟做核酸检测一样，结果一拖再拖，耽误了事。

但是，问题来了，分布式系统又不能保证每个操作都在一个地方完成。

咋办呢？这就得依靠分布式事务的机制。

举个例子，假设你在淘宝上买东西，付款之后，订单处理、库存扣减、物流发货，甚至是支付系统之间的数据交换，背后都有事务在保障。

如果一个环节出了问题，整个流程就得“回滚”，你能想象要是订单发了货，钱也付了，结果你收到的却是个空包裹，那多尴尬？让我们再说点更实际的。

大家在日常生活中，可能会用到支付宝、微信支付，或者一些电商平台的系统。