基于本地消息表的分布式事务解决方案总结

  前段时间学习了分布式事务的几种方案，下面主要总结下基于本地消息表实现可靠消息最终一致性的分布式事务方案。

1，什么是分布式事务？

在传统架构中往往是一个单体架构，一个系统就对应一个war包，然后这个系统也只有一个数据库。即一个应用对应一个数据库，此时能满足传统的数据库事务，满足ACID的强一致性。后来，由于业务需求或其他原因，此时一个应用系统操作两个数据库（虽然这个在微服务规范中是不合理的）即一个应用要操作两个资源，此时就不能用传统的事务了。此时就需要用到分布式事务，XA事务。再到后来，为了解耦或其他原因，此时一个应用系统需要拆分成两个子系统，其中一个系统对应一个库，此时也需要用到分布式事务。

 

讲到了分布式事务，自然离不开分布式系统的一些基本原则和定理，下面接着来介绍分布式系统的CAP原则和BASE理论。

 

2，CAP原则

CAP理论描述了分布式系统中的基本原则，其中C是指Consistency(一致性)，A是指Availability（可用性）和P是指Partition tolerance(区分容错性)。CAP原则指CAP三者不能同时满足，要么能同时满足CP即同时满足区分容错性和一致性，要么同时满足AP即同时满足区分容错性和可用性。从中可以看出，P是分布式系统的基础，没有区分容错性就谈不上分布式系统了。

CAP只能满足AP或CP的原因是，分布式节点之间通常存在一个数据拷贝的过程，在这一个过程中是只能满足AP或者CP的。举个例子好了，比如redis分布式集群中，当一个写请求打到一个主节点上，几乎同时另一个读请求打到redis这个主节点的对应从节点上，此时请问该从节点能返回刚才写在主节点的数据吗？若要保证CP，此时数据正在从主节点复制到从节点的路上，此时该节点的该数据是不可用的；若要保证AP，因为数据正在从主节点复制到从节点的路上，因此节点间的数据状态是不一致的。

 

3，BASE理论

前面讲到分布式系统的CAP原则要么同时满足AP要么同时满足CP，那么BASE理论则是CAP原则权衡的结果。BASE是指Basically Available（基本可用的）,Soft state（软状态）,Eventual consistency（最终一致性）。

Basically