分布式事物
五种实现方案
- XA 方案
- 两阶段提交
- 第一阶段(事务管理器)先询问各个数据库是否都已准备好，如果每个数据库都回复 ok，那么就正式提交事务，在各个数据库上执行操作；如果任何其中一个数据库回答不 ok，那么就回滚事务。
- 不足：这种分布式事务方案，比较适合单块应用里跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，绝对不适合高并发的场景。
- TCC(Try、Confirm、Cancel) 方案
- Try 阶段：对各个服务的资源进行锁定或者预留
- Confirm 阶段：在各个服务中执行实际的操作
- Cancel 阶段：如果任何一个服务的业务方法执行出错，对已经执行成功的业务逻辑的回滚操作
- 不足：事务回滚实际上是严重依赖于你自己写代码来回滚和补偿了，会造成补偿代码巨大
- 本地消息表
- 不足：严重依赖于数据库的消息表来管理事务
- 可靠消息最终一致性方案(基于 MQ 来实现事务)
- A 系统先发送一个 prepared 消息到 MQ，如果消息发送失败那么就直接取消操作别执行了；如果这个消息发送成功，那么接着执行本地事务，如果执行成功就告诉 MQ发送确认消息，如果失败就告诉 MQ回滚消息；
- B 系统会接收到确认消息，然后执行本地的事务；
- MQ会自动定时轮询所有 prepared 消息回调你的接口，问你，这个消息是不是本地事务处理失败了，所有没发送确认的消息，是继续重试还是回滚？一般来说这里你就可以查下数据库看之前本地事务是否执行，如果回滚了，那么这里也回滚吧。这个就是避免可能本地事务执行成功了，而确认消息却发送失败了。
- 这个方案里，要是系统 B 的事务失败了咋办？重试咯，自动不断重试直到成功，如果实在是不行，要么就是针对重要的资金类业务进行回滚，比如 B 系统本地回滚后，想办法通知系统 A 也回滚；或者是发送报警由人工来手工回滚和补偿。
- 最大努力通知方案
- 系统 A 本地事务执行完之后，发送个消息到 MQ；
- 这里会有个专门消费 MQ 的最大努力通知服务，这个服务会消费 MQ 然后写入数据库中记录下来，或者是放入个内存队列也可以，接着调用系统 B 的接口；
- 要是系统 B 执行成功就 ok 了；要是系统 B 执行失败了，那么最大努力通知服务就定时尝试重新调用系统 B，反复 N 次，最后还是不行就放弃。
参考：