分布式事务产生的原因
- 数据库分库分表，无法保证夸库事务一致（单库数据库自身就可以保证）
- 微服务化
- 微服务架构中，每个服务在调用本地事务的时候，知道自己执行的事务是成功还是失败，但是无法知道其他服务节点的事务执行情况，因此需要引入协调者TM，负责协调参与者RM的行为，并最终决定这些参与者是否把事务进行提交。
随着微服务的流行，让分布式事务的问题日益突出，那么常见的分布式事务解决方案有哪些？如何理解最终一致性和他的事务补偿机制呢？
刚性事务 - 强一致性
这个是标准的全局事务，事务管理器控制着全局事务，管理事务的生命周期，并通过XA协议与资源管理器协调资源，资源管理器负责控制和管理实际的资源（这里的资源管理器，可以是一个DBMS，或者消息服务管理系统）
两阶段提交
它是XA用于在全局事务中，协调多个资源的机制，常用于事务管理器和资源管理器之间，解决一致性问题，分两个阶段：
- 提交事务请求
- 执行事务请求
2PC的问题
效率低，与本地事务相比，XA协议的系统开销比较大（数据被锁定的时间跨度整个事务，直到全局事务的结束），只有支持XA协议的资源才能参与分布式事务。
2PC是反可伸缩模式的，在事务处理过程中，参与者需要一直持有资源直到整个事务的结束，这样当业务规模越来越大的情况下，它的局限性就越明显。
数据不一致，在2pc中的第二阶段时，当TM向RM发送提交请求之后，发生局部的网络异常或者在发送提交请求过程中TM发生故障， 这会导致只有一部分RM收到了提交请求，然后没有收到提交请求的RM不会执行事务的提交，于是整个分布式系统便会出现数据不一致。
单点故障， 由于TM的重要性，一旦发生故障，整个事务失效
3PC的改进
增加了超时机制， 主要解决单点故障问题，并减少资源锁定时间，一旦RM无法及时收到来至TM的信息之后，它会默认执行Commit操作， 而不会一直持有事务资源并处于阻塞状态。但是这种机制同样会导致数据不一致的问题，由于网络的原因，TM发送的回滚动作，没有被RM及时的收到，那么RM等待超时后就执行了提交操作，这样就和收到回滚操作并执行的RM之间存在了数据不一致的情况。
柔性事务-最终一致性
在2008年，eBay公布了基于BASE准则的最终一致性解决方案，它主要采用了消息队列来辅助实现事务控制流程，其核心通过消息队列的方式来异步执行分布式处理的任务，如果事务失败，则可以发起人工重试的纠正流程（比如对账系统，对处于dead letter queue的问题进行处理）
消息发送一致性
微服务架构下，需要通过网络进行通信，就自然引入了数据传输的不确定性，也就是CAP原理中的P-分区容错，而这里的消息发送一致性是可靠消息的保证。
生成消息的业务动作与消息发送的一致（e.g： 如果业务操作成功，那么由这个业务操作所产生的消息一定会成功投递出去，否则就丢失消息）
如上图，保证消息一致性的一般流程如下：
- Producer 先把消息发送给消息中间件服务，消息的状态标记为待确认，这个状态不会被Consumer消费，对于长期待确认的消息，消息中间件会调用Producer的查询接口，查看最新状态，根据结果决定是否删除消息。
- Producer 执行完业务操作后，向消息中间件发送确认消息，这时消息的状态更改为待发送（可发送）
- Consumer 监听并接收到待发送状态的消息，执行业务处理
- Consumer 业务处理后向消息中间件服务发送ACK，确认消息已经收到（消息中间件删除 该消息）
消息的ACK确认流程中，任何一个环节都可能会出问题！
对未ACK的消息，采用按规则重新投递的方式进行处理（很多MQ都提供at least once的投递，持久化和重试机制），一般还会设置重发的次数， 超过次数的消息会进入dead letter queue，等待人工干预或者延后定时处理。
业务接口的幂等性
消息的重复发送会导致业务接口出现重复调用的问题，主要原因就是消息没有及时收到ACK确认导致的， 那如何实现幂等性设计呢？
在实际的业务场景中， 业务接口的幂等性设计，常结合查询操作一起使用，
比如根据唯一标识查询消息是否被处理过， 或者根据消费日志表，来维护消息消费的记录。
保证最终一致性的模式
- 可查询模式，任何一个服务操作都提供一个可查询接口，用来向外部输出操作执行的状态，下游Consumer可以通过接口得知服务操作执行的状态，然后根据不同的状态做不同的处理操作（执行或者取消）， 该模式对业务接口有一定侵入性。
-
补偿模式， 有了查询模式，我们能够知道操作的具体状态，如果处于不正常状态，我们可以
修正操作中出现的问题，或许是重新执行，或许取消已经完成的操作，通过修复是的整个分布式系统达到最终一致。 - 最大努力通知模式， 在调用支付宝交易接口或微信支付接口时，一般会在回调页面和接口里，解密参数，然后调用系统中更新交易状态相关的服务，将订单更新为付款成功。同时，只有当回调页面中输出了success字样或者标识业务处理成功相应状态码时，支付宝才会停止回调请求。否则，支付宝会每间隔一段时间后，再向客户方发起回调请求，直到输出成功标识为止。
思考如下：
对于业务方与消息队列的交互，可以直接入本地数据库，通过本地事务保证
1、业务处理成功
2、消息入数据库
因为二者在同一个事务中
接下来就可以起一个任务 轮询消息表，发往消息中心，只要发送失败，继续发送，收到正确的入队返回为止！
最后消息中心可以不停的push(或者consumer pull) 来处理消息。
这种方式 也要求下游业务做好幂等，消息中心只要收不到 正确的 ack ，就会存在消息重复消费的问题！
