SpringCloud Alibaba - 分布式事务理论（CAP 定理 和 BASE 理论）

目录

一、分布式事务理论

1.1、分布式事务问题

1.2、什么是分布式事务

1.3、解决分布式事务思路

1.3.1、CAP 定理

a）Consistency（一致性）

b）Availability（可用性）

c）Partition tolerance （分区容错性）

问题1：为什么三者最多只能满足其二？

分析总结

问题2：ElasticSearch 的集群是属于哪种模式呢？

1.3.2、BASE 理论

a）基于 base 理论，通过 ap 模式解决

b）基于 basse 理论，通过 cp 模式解决

分析：上述方法的共同特点

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一、分布式事务理论

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1.1、分布式事务问题

在我们以往学习的单体架构中，往往只有一个服务，直接访问一个数据库，业务比较简单，已经能够实现 ACID 了（原子性、一致性、隔离性、持久性），但是微服务的业务往往比较复杂，可能一个业务就要跨多个服务，每个服务又有自己的数据库，这个时候在靠数据库本身的特性，可以就不一定能保证整个业务的 ACID 了.

例如，我这里有三个微服务，分别是订单服务、账户服务、库存服务.  现在有一个用户下单的业务，就是说用户下单的时候，希望订单服务去创建订单，然后再调用账户服务去扣 减用户余额，最后再调用库存服务去扣 减商品库存数量. 

可以看到整个业务中，每个微服务都有自己独立的数据库，独立的事务，那么我肯定希望的是，下单业务一旦执行，要么都成功，要么都失败. 

实际上，如果 订单服务