1. TCC （Try, Confirm, Cancel） 实时
2. 消息最终一致性 异步
3. 最大努力通知型事务（按规律进行通知，不保证数据一定能通知成功，但会提供可查询操作接口进行核对）
事务：一组可靠、独立的工作单元
ACID：Atomicity(原子性) Consistency(一致性) Isolation(隔离性) Durability(持久性)
难点： 高度并发，资源分布，大时间跨度
本地事务：事务由资源管理器（如：DBMS）本地管理
优点：支持严格的ACID属性，可靠，高效，状态可只在资源管理器维护
局限：不具备分布事务处理能力，隔离的最小单元由资源管理器决定，如数据库中的一条数据
全局事务（DTP模型）：事务由全局事务管理器全局管理
事务管理器：管理全局事务状态与参与的资源，协同资源的一致提交/回滚
TX协议：应用或应用服务器与事务管理器的接口
XA协议：全局事务管理器与资源管理器的接口
两阶段提交（Two Phase Commit）
准备操作与ACID : A准备后，仍可提交和回滚 C准备时，一致性检查必须OK
I准备后，事务结果仍然只在事务内可见 D准备后，事务结果已经持久化
局限：协议成本（准备操作是一定必须的吗）
准备阶段的持久成本
全局事务的持久成本
潜在故障点多带来的脆弱性
准备后，提交前的故障引发一系列隔离与恢复难题
跨域的全局事务（DTP模型）
问题：1. 事务上下文如何跨域传递
2. 多事务管理器如何协同
3. 异构事务域间的标准是什么
通信资源管理器：管理事务域间与事务域内的通信，允许全局事务跨域传递
XA+协议：是XA的超集，增加指令使事务管理器间可以相互协同
局限：更高协议成本、脆弱，故障点多，故障影响大，恢复困难，复杂，更多框架与平台约束
原则：真正重要的是满足业务需求，而不是追求抽象、绝对的系统特性
帽子戏法：两只手最多能拿几顶帽子？
酸碱平衡：ACID-BASE Balance
服务模式：可查询模式、幕等模式、TCC操作、可补偿模式
复合模式：定期校对、可靠消息、TCC、补偿
帽子戏法--CAP定理：对于共享数据系统，只能同时拥有一下三项中的两个
a. Consistency(一致性)：所有用户看到一致的数据
b. Availability(可用性)：总能找到一个可用的数据副本
c. Tolerance to Network Partition(分区容忍性)： 即使在系统被分区的情况下，仍能满足上述的2点
酸碱平衡--BASE：Basic Availability(基本可用性) Soft state(柔性状态) Eventtuall consistency(最终一致性)
