分佈式事務，一直是實現分佈式系統過程中最大的挑戰。在只有單個數據源的單服務系統當中，只要這個數據源支持事務，例如大部分關係型數據庫，和一些MQ服務，如activeMQ等，我們就可以很容易的實現事務。
本地事物
大家可能都知道什麼是事務，但是我們還是再來看一下它的定義。事務的概念來自於數據庫事務，在數據庫事務定義中，事務是一個執行的邏輯單元，它需要提供一個一致、可靠的數據操作。它主要包括下面兩個目標：
- 當出現任何錯誤，包括系統宕機、部分失敗等，都能保證左右的數據修改都恢復到未修改的狀態。
- 不同的事務併發放完相同的數據時，提供適當的隔離機制。
我們常說的ACID其實，其實是某些數據庫特有的事務的實現方式，也就是實現了原子性、一致性、隔離性和持久性。
分佈式系統的實現原則
那麼在分佈式系統當中，我們應該怎麼樣去實現事務呢？這就需要從分佈式系統的原則說起。分佈式系統的實現原則有幾種說法，如BASE原理、ACP原理。
其中ACP是:
- A: 可用性(Availability)
- C: 一致性(Consistency)
- P: 分區容錯性(Tolerance of network Partition)
A和P沒什麼好說的，就是分佈式系統的基本特性，C(一致性)就是指在分佈式系統當中，多個節點之間數據的一致性，包括一個節點修改的數據，通過另一個節點訪問的時候也能看到；以及當一個操作需要修改多個數據源的數據的時候，多個修改要都能夠完成，或者都不完成。
這裡的一致性，我們可以看做是上面說的數據庫事務的ACID特性中，原子性、一致性，甚至是隔離性的統一。如果以ACID這4個特性為要求來實現分佈式系統，在現實當中是不可能的，其中原子性就沒有辦法實現。如果一個業務請求，要修改多個數據庫中的數據，那麼這多個數據庫的操作，就無法實現原子性，勢必會有一個先後，在第一個數據庫上完成以後，再在第二個數據庫上完成，那麼這期間的一點點時間，就違反了原子性。
所以，我們往往無法在分佈式系統中實現完全的一致性，所以就有了BASE理論。BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（軟狀態）和Eventually consistent（最終一致性）三個短語的縮寫。BASE理論是對CAP中一致性和可用性權衡的結果，要求實現最終一致性即可。
其中，Soft state（軟狀態）是指，在一個業務操作過程中，允許出現一箇中間狀態，也就是軟狀態，而不要求原子性那樣，要麼都完成，要麼都不完成。例如在下單的時候，出現一個“正在處理”的狀態。由於有這個軟狀態，那我的一致性，就不要求是強一致性，而是最終一致性，也就是說，只要最終這個請求能處理完，所有的數據狀態都是處理完的狀態；如果期間出錯了，所有的數據也都一致，該失敗的失敗、該退錢的退錢、該重置的重置。
分佈式事務的實現
所以，確定了分佈式系統的實現原則是最終一致性以後，同時也明確了我們實現分佈式事務的原則，也是最終一致性。
其實，不管是數據庫事務的ACID特性，還是分佈式事務的最終一致性，其實，都是根據事務的定義和它的兩個目標，所採取的不同的實現方式。
那麼我們應該怎麼實現這個最終一致性呢？
單服務的分佈式事務
首先，任何一個分佈式系統，總是由一個個的系統組成，也就是一個個的服務，這些服務又可以部署多個。同時，我們的整個系統也需要一定的方式相互作用、相關通信。有時候，我們可以讓一個服務直接調用另一個服務的接口(如果有提供的話)；還有時候，我們可以讓兩個服務通過一個MQ之類的消息中間件通信，共同完成一些業務。但是，無論如何，大部分情況下，分佈式系統的一個服務總是會訪問多個數據源。最典型的例子就是通過MQ接受一個事件，然後出發一些操作，再把結果發送到另一個隊列裡。
對於這種每個服務訪問多個數據源的情況，其實就是一個最簡單的分佈式事務的場景。如果大家在網上搜“Spring分佈式事務實現”，搜到的結果也都是在說這個場景下的分佈式事務實現過程。
要實現這個事務，首先需要對Spring的事物機制有一定了解。對於這種情況，最簡單的就是使用Spring的JTA事務管理。但是，我們知道，JTA事務管理是通過兩階段提交實現的，在很多情況下，它的效率是很低的。因為它在多個數據源修改數據的時候，這些數據一直都處在被鎖的狀態，知道多個數據源的事務都提交完成，才會釋放。
如果不用JTA，Spring也給我們提供了幾種方式，來近似的實現分佈式事務（注意這裡說的近似）。例如：
- 事務同步，也就是提交一個事物的時候，通過Listener等方式通知另一個事務也提交。但是這種情況下，如果第二個事務提交的時候出錯了，第一個事物就無法回滾，因為他已經提交完成了。
- 鏈式事務，就是將多個事務，包裝在一個鏈式事務管理器當中，在提交事務的時候，一次提交裡面的事務。對於這種實現，也存在上面說的問題。
- 還有其他的一些方式，就不過多說明。
所以，使用Spring在單服務多數據源的情況下，實現分佈式事務，實際上沒辦法完全實現事務的，因為出錯的時候不能保證都會滾。那麼這時候，就需要再通過其他機制來補充。
- 首先就是重試，也就是在出錯的時候，重試之前的操作。這在有MQ的時候比較常用，因為一般的MQ服務器，在你讀消息以後，處理的時候如果出錯了，那麼這個讀消息的操作不會被提交。那這個消息就會被重新讀到，重新出發剛才的操作。這時候，我們就需要考慮這個方法的冪等性，保證在重複消息的時候不會重複處理數據。
- 其次，我們需要自己處理一些錯誤。例如上面的情況，重試幾次以後，一直沒有成功，那麼這時候就需要走失敗邏輯。有時候，我們也可以通過一個定時器來檢查一定時間內沒有完成的失敗操作。
- 有些情況下，我們還需要考慮其他各種錯誤，如網絡錯誤、超時，系統宕機等等。
大家可以試想一下，分佈式系統越複雜，它的各種出錯的情況就越多，我們需要考慮的補救措施就越多。那這種修修補補的實現分佈式事務的最終一致性的做法，始終不是一個好的辦法。但是，使用Spring解決單服務的分佈式系統，始終是分佈式事務實現的基礎。我們可以用其他的模式來方便我們解決分佈式事務，但是在每個服務當中，我們還是要經常使用事務同步、鏈式事務等，來實現事務。我們用Spring來保證絕大多數情況下的事務問題，而對於特殊的錯誤情況，就採用其他的模式來解決。
分佈式事務實現的模式
剛才說了我們用其他模式來覺得分佈式事務問題，那麼都有什麼模式呢？
消息驅動（Event Driven）模式
消息驅動模式是，當某個業務請求需要由多個服務參與完成的時候，這些服務之前不直接通信，而是通過一個MQ中間件來通信。比如對於一個訂單支付的請求，接收到支付完成的請求後，通過MQ，通知訂單服務去完成訂單，訂單服務再去通知商品服務去減庫存，再通知物流服務去發起物流流程。
那麼，對於每一個服務來說，都需要先從一個隊列讀取一個消息，完成自己的業務操作，再往另一個隊列發送一個消息，這就需要操作一個數據和一個MQ服務器。這也就是上面說的單服務的分佈式事務實現。對於這種模式而言，我們用事務同步保證在每個服務中，在大部分情況下都能保證事務。即使偶爾出現網絡錯誤、系統錯誤等，通過重試就能解決大部分問題。如果重試一直不能解決，那就再處理失敗邏輯。
我們使用這種方式，最重要的，就是對這個消息、和他的處理流程的編排，其次，它也是一種響應式的編程思維。
事件溯源（Event Sourcing）模式
Event Sourcing在上面說的消息驅動的基礎上，進一步提升事件（也就是之前的消息）的地位，讓它成為系統的一等公民。也就是說，怎麼的系統不是基於原先那些實體的，而是基於事件的，一個事件就代表一個業務操作和業務數據狀態的更改。至於業務數據，我們不需要把它保存在數據庫中，即使保存，也只是為了查詢數據方便而保存。
在Event Sourcing模式中，每個服務完成某個邏輯的方式，跟上面說的消息驅動模式差不多，就是對於用戶的每個操作，會產生一個事件（可能多個），這個事件會被某個服務的某個處理方法處理，它也有可能再產生其他的事件，再由其他服務處理，直到完成整個業務流程。但是，它跟消息驅動的最大區別就是，在Event Sourcing的服務裡，業務狀態數據不一定要保存在數據庫中，就算保存，出錯了也沒關係，反正它可以根據Event事件重新生成。所以這個地方的事務，我們只需要保證Event保存成功即可。當然，我們需要其他的機制，方便我們能夠重新生成業務數據，而這，一般都是實現Event Sourcing的框架來提供。
TCC（Try-Confirm-Cancel）模式
除了上面說的通過一箇中間價關聯不同的服務，在有些分佈式系統當中，我們的不同的服務可以直接通信，例如Spring Cloud微服務框架就提供Rest方式訪問別的服務。那麼這時候，就相當於，我的一個服務除了訪問自己的數據庫以外，還要訪問別的服務，這裡的這個服務就可以當做是一個數據庫。我們可能要調用別的服務的某個接口完成一些業務。
在這種情況下，一個服務提供的接口，不可能實現事務，也就是先操作數據，再Commit，如果出錯了再Rollback。但是，我們可以借鑑事務的這種處理思路，來自己提供類似事務的方法，這就是TCC模式。一個事物是通過Do-Commit/Rollback來實現的，在TCC模式中，是通過給每一個服務間調用的操作接口，提供一套Try-Confirm/Cancel接口。
還是舉一個例子，就是用戶下單以後支付完成。支付完成的時候由先訂單服務處理，然後調用商品服務去減庫存。大家用Spring Cloud的話，可能就在商品服務裡寫一個接口直接做減庫存的操作，但是在TCC模式下，我們需要3個接口。首先是減庫存的Try接口，在這裡，我們要檢查業務數據的狀態、檢查商品庫存夠不夠，然後做資源的預留，也就是在某個字段上設置預留的狀態。然後在Confirm接口裡，完成庫存減1的操作。在Cancel接口裡，把之前預留的字段重置。
這可能聽著有點繁瑣，感覺可以一次完成的事情，為什麼要分成2步，首先這麼做是為了能夠在出錯的時候正確的重置庫存數據，其次這個預留操作跟Confirm操作是兩個請求，中間可能會有其他併發請求。從理論上說，只要我們在Try接口裡面預留資源的邏輯是正確的，那麼，即使Confirm的時候出錯了，我也可以通過重試Confirm請求來完成
使用數據庫保存事務狀態
這其實不是一種模式，只是一種方式。例如在TCC模式下，在準備調用Confirm接口的時候，目標服務突然宕機了，或者發起請求的服務突然宕機或出錯了，導致這個Confirm請求一直沒有被調用。那麼，在系統恢復以後，我該怎麼完成之前的事務呢？除了上面說的用定時器定期檢查未完成的操作以外（需要能夠通過某種數據狀態判斷業務沒有執行完成後），我們還可以用數據庫來記錄事務的運行狀態。
例如在TCC模式中，每當一個服務A要使用TCC模式調用另一個服務B的時候，服務A將這個TCC的事務狀態寫到數據庫中，根據具體實現，可能是在調用前記錄當前事務的狀態，調用完成再保存該調用的參數和結果狀態，這個事務完成以後（也就是調用完Confirm，或Cancel以後），再更新成完成的狀態。那麼，通過合理的設計，我們就能在各種出錯情況下，保證能繼續完成這個事務，或取消這個事務。
總結
總之，對於分佈式事務來說，沒有一個簡單的像本地事物一樣的實現方式，我們總是需要根據分佈式系統的設計，根據業務需求，選擇某種方式來保證數據的一致性。而且，在實現分佈式事務的過程中，業務流程的設計也至關重要，不管是用TCC、消息驅動、還是EventSourcing。分佈式系統的業務流程，實際上就是一個完備的狀態機，這個狀態機是否包含了所有的事件，是否包含了所有的業務路徑，包括正常的、異常的，合理的設計業務流程，才能更好地實現分佈式事務。
，謝謝合作！
閱讀更多 慕課網 的文章
