这篇文章将介绍分布式事务中的多种实现方案，及各种分布式事务方案的实现原理、事务执行过程、优缺点，读完这篇文章相信你会对2PC、3PC、TCC、MQ事务消息有个详细的了解
分布式事务的处理方法有哪些？
XA协议：基于分布式事务协议，主要由事务管理器和本地资源管理器组成，事务管理器是一个全局调度者，负责本地资源管理器统一的提交或回滚事务。mysql、oracle均已支持XA协议
2PC（两阶段提交）
基本流程：
Prepare预备阶段：预执行需要执行的sql，但不提交事务Commit提交阶段：提交事务
不足：
- 数据不一致：在事务管理器向所有服务发送提交事务Commit阶段时，某些参与者可能发生网络抖动，无法正常接收到Commit请求，从而导致每个参与者的数据不一致
- 超时导致同步阻塞：当有一个参与者出现通信超时，其余所有参与者将一直阻塞无法释放资源
- 单点故障风险：如图可知，资源管理器统一协调所有参与者，一旦资源管理器出现故障，则参与者无法完成Commit操作，会一直处于阻塞状态。尽管资源管理器会重新选举，当还是无法解决之前遗留的阻塞问题。
- 性能问题：所有参与者在事务提交阶段处于同步阻塞状态，占用系统资源，容易导致性能瓶颈
3PC（三阶段提交）
基本流程：
CanCommit：协调者向所有参与者发送CanCommit命令，，询问是否可以执行事务提交操作。如果全部响应YES则进入下一个阶段PreCommit：预提交事务操作，询问是否可以进行事务的预提交操作，参与者接收到PreCommit请求后，如参与者成功的执行了事务操作，则返回Yes响应，进入最终commit阶段。一旦参与者中有向协调者发送了No响应，或因网络造成超时，协调者没有接到参与者的响应，协调者向所有参与者发送abort请求，参与者接受abort命令执行事务的中断。DoCommit：前两个阶段都返回YES响应后，协调者向参与者发送DoCommit正式提交事务命令，如果没有接收到ACK响应，则向其它参与者发送abort命令，执行事务中断
相对于2PC的改进：
- 在协调者与参与者加入了超时机制，当在一定时间内未收到协调者的commit请求，会自动提交事务，不会一致阻塞等待
- 3PC将2PC的Prepare准备阶段拆分为 2 个阶段，插入了一个 ==PreCommit ==阶段，解决原先在2PC中，由于协调者发生故障而导致参与者无法知晓是否commit或abort的状态而产生的相当长的阻塞问题得以解决
- 有了自动提交事务，一旦发生单点故障，事务也可以自动提交
不足：
- 在发送abort命令的时候，如果因为网络原因部分参与者没有接收到请求，还是会导致数据不一致性问题
TCC（事务补偿）
TCC也是实现分布式事务的一种方案，不过它是属于应用层面的，非基于XA协议，需要我们编写业务代码来实现类似于2PC的命令功能
核心思想：
对于每一个操作都有其对应的确认（Confirm）和补偿（Cancel）方法，且它们是幂等性的
基本流程：
Try：通过Try操作来检查、预留需要的库存，比如需要2台iphone12并进行冻结Confirm：真正执行业务操作，在之前预留的资源基础上完成购买和创建订单Cancel：在Try阶段预留2台iphone12失败，则取消所有业务资源的预留（也就是恢复try之前）
优点：
- 性能提升：依据业务来控制资源锁的粒度，不会控制整个资源
- 数据最终一致性：基于Confirm和Cancel的幂等性，能够保证事务完成或取消
- 可靠性：解决了XA协议中事务管理器单点故障问题，直接由业务活动发起并控制整个业务活动，业务活动管理器也变成了多点（集群）
不足：
7. 代码侵入性强：之前也说需要在业务层面实现这三个命令，实际就是需要实现三个接口
8. 开发成本高：因为需要自己实现三个阶段的业务代码，开发量很大；且如果要保证数据一致性，需要自己实现幂等性
RocketMQ事务消息（最终一致性）
基本流程：
- 事务主动方向消息集群发送消息，但这个消息不能被消费
- 事务主动方执行本地事务A，执行成功后根据消息地址去修改消息状态为commit或rollback，如果是commit则会被事务被动方消费，否则将删除消息
- 事务被动方读取消息，然后执行本地事务B
- 事务被动方将事务B执行结果返回到MQ Server
- 事务主动方读取接收方事务处理结果
异常情况1：如果事务主动方发送commit or rollback消息失败，未到达消息集群
- 消息集群（MQ Server）会发起消息回查
- 事务主动方收到回查消息后，会检查本地事务的执行结果
- 根据本地事务的执行结果重新发送commit or rollback消息
- MQ Server根据接收到的消息（commit or rollback）判断消息是否可消费或直接删除
异常情况2：接收方消费失败或消费超时
一直重试消费，直到事务被动方消费消息成功，整个过程可能会导致重复消费问题，所以业务逻辑需要保证幂等性
异常情况3：消息已消费，但接收方业务处理失败
通过MQ Server通知发送方进行补偿或事务回滚
优点：
- 系统解耦：消息之间独立存储，系统之间消息完成事务
- 复杂度低，实现简单
缺点：
- 一次消息需要发送两次请求（half消息+commit or rollback）
- 业务中需要实现消息状态回查接口
Spring中已经有了事务，还需要使用事务消息吗？
如果是在Spring框架下，可以将发送消息的逻辑绑定到本地事务中，发消息失败就抛出异常，回滚事务，以此来保证本地事务与发送消息的原子性
参考
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