分布式事务之可靠消息的最终一致性（一）

何为事务：

事务：由一组操作构成的可靠、独立的工作单元。
Atomicity（原子性）：整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。        Consistency（一致性）：一个事务可以封装状态改变（除非它是一个只读的）。事务必须始终保持系统处于一致的状态，不管在任何给定的时间并发事务有多少。
 Isolation（隔离性）：隔离状态执行事务，使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。
Durability（持久性）：在事务完成以后，该事务对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚

 

分布式事务相关理论：

1:BASE理论

在分布式系统中，我们往往追求的是可用性，它的重要程序比一致性要高，那么如何实现高可用性呢？ 前人已经给我们提出来了另外一个理论，就是BASE理论，它是用来对CAP定理进行进一步扩充的。

BASE理论指的是：

Basically Available（基本可用）

Soft state（软状态）

Eventually consistent（最终一致性）

BASE理论是对CAP中的一致性和可用性进行一个权衡的结果。

理论的核心思想就是：

我们无法做到强一致，但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性（Eventual consistency）。

2:CAP定理

CAP定理是由加州大学伯克利分校Eric Brewer教授提出来的，他指出WEB服务无法同时满足一下3个属性：

具体地讲在分布式系统中，在任何数据库设计中，一个Web应用至多只能同时支持上面的两个属性。显然，任何横向扩展策略都要依赖于数据分区。因此，设计人员必须在一致性与可用性之间做出选择。

思考？

消息发送一致性如何保障？

/** 支付订单处理 **/  public void completeOrder() {  // 订单处理（业务操作）         orderBiz.process();  // 发送会记原始凭证消息（发送消息）      sendAccountingVoucherMsg ();  }

1:如果业务操作成功，执行消息发送前应用故障，消息发不出去，导致消息丢失（系统的数据不一致）。

2:如果业务操作成功，应用正常，但消息系统故障或网络故障，也会导致消息发不出去（系统的数据不一致）。

可靠消息的最终一致性方案设计：

消息实体设计：

优点：

全文完。