众所周知，数据库能实现 本地事务，也就是在 同一个数据库中，你可以允许一组操作要么全都正确执行，要么全都不执行。这里特别强调了 本地事务，也就是目前的数据库只能支持同一个数据库中的事务。但现在的系统往往采用微服务架构，业务系统拥有独立的数据库，因此就出现了跨多个数据库的事务需求，这种事务即为“分布式事务”。那么在目前数据库不支持跨库事务的情况下，我们应该如何实现分布式事务呢？本文首先会为大家梳理分布式事务的基本概念和理论基础，然后介绍几种目前常用的分布式事务解决方案。废话不多说，那就开始吧～

什么是事务？

事务由一组操作构成，我们希望这组操作能够全部正确执行，如果这一组操作中的任意一个步骤发生错误，那么就需要回滚之前已经完成的操作。也就是同一个事务中的所有操作，要么全都正确执行，要么全都不要执行。

事务的四大特性 ACID

说到事务，就不得不提一下事务著名的四大特性。

• 原子性原子性要求，事务是一个不可分割的执行单元，事务中的所有操作要么全都执行，要么全都不执行。

• 一致性一致性要求，事务在开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏。

• 隔离性事务的执行是相互独立的，它们不会相互干扰，一个事务不会看到另一个正在运行过程中的事务的数据。

• 持久性持久性要求，一个事务完成之后，事务的执行结果必须是持久化保存的。即使数据库发生崩溃，在数据库恢复后事务提交的结果仍然不会丢失。

注意：事务只能保证数据库的高可靠性，即数据库本身发生问题后，事务提交后的数据仍然能恢复；而如果不是数据库本身的故障，如硬盘损坏了，那么事务提交的数据可能就丢失了。这属于『高可用性』的范畴。因此，事务只能保证数据库的『高可靠性』，而『高可用性』需要整个系统共同配合实现。

事务的隔离级别

这里扩展一下，对事务的隔离性做一个详细的解释。

在事务的四大特性ACID中，要求的隔离性是一种严格意义上的隔离，也就是多个事务是串行执行的，彼此之间不会受到任何干扰。这确实能够完全保证数据的安全性，但在实际业务系统中，这种方式性能不高。因此，数据库定义了四种隔离级别，隔离级别和数据库的性能是呈反比的，隔离级别越低，数据库性能越高，而隔离级别越高，数据库性能越差。

事务并发执行会出现的问题

我们先来看一下在不同的隔离级别下，数据库可能会出现的问题：

1. 更新丢失当有两个并发执行的事务，更新同一行数据，那么有可能一个事务会把另一个事务的更新覆盖掉。当数据库没有加任何锁操作的情况下会发生。

2. 脏读一个事务读到另一个尚未提交的事务中的数据。该数据可能会被回滚从而失效。如果第一个事务拿着失效的数据去处理那就发生错误了。

3. 不可重复读不可重复度的含义：一个事务对同一行数据读了两次，却得到了不同的结果。它具体分为如下两种情况：

   • 虚读：在事务1两次读取同一记录的过程中，事务2对该记录进行了修改，从而事务1第二次读到了不一样的记录。
   • 幻读：事务1在两次查询的过程中，事务2对该表进行了插入、删除操作，从而事务1第二次查询的结果发生了变化。

不可重复读 与 脏读 的区别？脏读读到的是尚未提交的数据，而不可重复读读到的是已经提交的数据，只不过在两次读的过程中数据被另一个事务改过了。

数据库的四种隔离级别

数据库一共有如下四种隔离级别：

1. Read uncommitted 读未提交在该级别下，一个事务对一行数据修改的过程中，不允许另一个事务对该行数据进行修改，但允许另一个事务对该行数据读。因此本级别下，不会出现更新丢失，但会出现脏读、不可重复读。

2. Read committed 读提交在该级别下，未提交的写事务不允许其他事务访问该行，因此不会出现脏读；但是读取数据的事务允许其他事务的访问该行数据，因此会出现不可重复读的情况。

3. Repeatable read 重复读在该级别下，读事务禁止写事务，但允许读事务，因此不会出现同一事务两次读到不同的数据的情况（不可重复读），且写事务禁止其他一切事务。

4. Serializable 序列化该级别要求所有事务都必须串行执行，因此能避免一切因并发引起的问题，但效率很低。

隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大。对于多数应用程序，可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Committed。它能够避免脏读取，而且具有较好的并发性能。尽管它会导致不可重复读、幻读和第二类丢失更新这些并发问题，在可能出现这类问题的个别场合，可以由应用程序采用悲观锁或乐观锁来控制。

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什么是分布式事务？

到此为止，所介绍的事务都是基于单数据库的本地事务，目前的数据库仅支持单库事务，并不支持跨库事务。而随着微服务架构的普及，一个大型业务系统往往由若干个子系统构成，这些子系统又拥有各自独立的数据库。往往一个业务流程需要由多个子系统共同完成，而且这些操作可能需要在一个事务中完成。在微服务系统中，这些业务场景是普遍存在的。此时，我们就需要在数据库之上通过某种手段，实现支持跨数据库的事务支持，这也就是大家常说的“分布式事务”。

这里举一个分布式事务的典型例子——用户下单过程。当我们的系统采用了微服务架构后，一个电商系统往往被拆分成如下几个子系统：商品系统、订单系统、支付系统、积分系统等。整个下单的过程如下：

1. 用户通过商品系统浏览商品，他看中了某一项商品，便点击下单
2. 此时订单系统会生成一条订单
3. 订单创建成功后，支付系统提供支付功能
4. 当支付完成后，由积分系统为该用户增加积分

上述步骤2、3、4需要在一个事务中完成。对于传统单体应用而言，实现事务非常简单，只需将这三个步骤放在一个方法A中，再用Spring的@Transactional注解标识该方法即可。Spring通过数据库的事务支持，保证这些步骤要么全都执行完成，要么全都不执行。但在这个微服务架构中，这三个步骤涉及三个系统，涉及三个数据库，此时我们必须在数据库和应用系统之间，通过某项黑科技，实现分布式事务的支持。

CAP理论

CAP理论说的是：在一个分布式系统中，最多只能满足C、A、P中的两个需求。

CAP的含义：

• C：Consistency 一致性同一数据的多个副本是否实时相同。
• A：Availability 可用性可用性：一定时间内 & 系统返回一个明确的结果 则称为该系统可用。
• P：Partition tolerance 分区容错性将同一服务分布在多个系统中，从而保证某一个系统宕机，仍然有其他系统提供相同的服务。

CAP理论告诉我们，在分布式系统中，C、A、P三个条件中我们最多只能选择两个。那么问题来了，究竟选择哪两个条件较为合适呢？

对于一个业务系统来说，可用性和分区容错性是必须要满足的两个条件，并且这两者是相辅相成的。业务系统之所以使用分布式系统，主要原因有两个：

• 提升整体性能当业务量猛增，单个服务器已经无法满足我们的业务需求的时候，就需要使用分布式系统，使用多个节点提供相同的功能，从而整体上提升系统的性能，这就是使用分布式系统的第一个原因。

• 实现分区容错性单一节点 或 多个节点处于相同的网络环境下，那么会存在一定的风险，万一该机房断电、该地区发生自然灾害，那么业务系统就全面瘫痪了。为了防止这一问题，采用分布式系统，将多个子系统分布在不同的地域、不同的机房中，从而保证系统高可用性。

这说明分区容错性是分布式系统的根本，如果分区容错性不能满足，那使用分布式系统将失去意义。

此外，可用性对业务系统也尤为重要。在大谈用户体验的今天，如果业务系统时常出现“系统异常”、响应时间过长等情况，这使得用户对系统的好感度大打折扣，在互联网行业竞争激烈的今天，相同领域的竞争者不甚枚举，系统的间歇性不可用会立马导致用户流向竞争对手。因此，我们只能通过牺牲一致性来换取系统的可用性和分区容错性。这也就是下面要介绍的BASE理论。

BASE理论

CAP理论告诉我们一个悲惨但不得不接受的事实——我们只能在C、A、P中选择两个条件。而对于业务系统而言，我们往往选择牺牲一致性来换取系统的可用性和分区容错性。不过这里要指出的是，所谓的“牺牲一致性”并不是完全放弃数据一致性，而是牺牲强一致性换取弱一致性。下面来介绍下BASE理论。

• BA：Basic Available 基本可用
  • 整个系统在某些不可抗力的情况下，仍然能够保证“可用性”，即一定时间内仍然能够返回一个明确的结果。只不过“基本可用”和“高可用”的区别是：
    • “一定时间”可以适当延长当举行大促时，响应时间可以适当延长
    • 给部分用户返回一个降级页面给部分用户直接返回一个降级页面，从而缓解服务器压力。但要注意，返回降级页面仍然是返回明确结果。
• S：Soft State：柔性状态同一数据的不同副本的状态，可以不需要实时一致。
• E：Eventual Consisstency：最终一致性同一数据的不同副本的状态，可以不需要实时一致，但一定要保证经过一定时间后仍然是一致的。

酸碱平衡

ACID能够保证事务的强一致性，即数据是实时一致的。这在本地事务中是没有问题的，在分布式事务中，强一致性会极大影响分布式系统的性能，因此分布式系统中遵循BASE理论即可。但分布式系统的不同业务场景对一致性的要求也不同。如交易场景下，就要求强一致性，此时就需要遵循ACID理论，而在注册成功后发送短信验证码等场景下，并不需要实时一致，因此遵循BASE理论即可。因此要根据具体业务场景，在ACID和BASE之间寻求平衡。