微服务架构分布式事务解决方案设计思路-（概念篇）

摘要: 之前学习过很多技术，但是当时不管多少demo，事后如果项目没有遇到，那么就会忘记很多，所以想试下记录下学习的笔记，方便以后用到可以回忆。

学习以电商购物支付流程中支付系统的支付结果处理为例（学习龙果支付）

第一节：了解常用的分布式解决方案

一、分布式事务方案：最终一致性、事务补偿、TCC、两阶段提交、最大能力通知等。具体结合业务场景。很多大型企业自主研发了自己的分布式事务解决方案，如：支付宝 XTS，去哪儿 QMQ。

1.基于可靠消息的最终一致性解决方案（异步确保型）（适用场景比较广）

2.TCC事务补偿性方案（try-confirm-cancel）（也属于两阶段型的，但区别于2PC协议的两阶段提交）

3.最大努力通知型方案（一般跨平台通知比较常用）

第二节：解决方案效果展示（结合支付系统真实应用场景）

一.场景（如上图）

1、基于可靠消息最终一致性方案

场景：对应支付系统会计异步记账业务；银行通知结果信息存储与驱动订单处理。

2、TCC方案

场景：对应支付系统的订单账户操作：订单处理、资金账户处理、积分账户处理。

3、最大努力通知型方案

场景：对应支付系统的商户通知业务场景

二、用到的技术：

dubbo、spring、springMVC、mybatis、druid

jdk7（或jdk8）、mysql5.6、tomcat、兼容JMS标准的MQ（activeMQ）

第二节：常用分布式事务方案介绍

一、事务介绍

1.由一组操作构成的可靠、独立的工作单元。

2.ACID: atomicity(原子性) 、consistency(一致性)、isolation(隔离性)、durability(持久性)

3.难点：高度并发、资源分布、大时间跨度

二、本地事务

1.事务由资源管理器本地管理（如：spring 注解）

2.优点：支持严格的ACID属性、可靠、高效、状态可以只在资源管理器中维护、应用编程模型简单（在框架或平台的支持）

3.局限:不支持分布式事务处理能力、隔离的最小单位由资源管理器决定（如：数据库中的一条记录）

三、全局事务（DTP模型）--标准分布式事务





四、javaEE平台中的分布式事务实现



五、柔性事务



1.柔性事务中的服务模式：可查询模式、幂等操作、TCC操作、可补偿操作。



2.柔性事务解决方案：可靠消息最终一致





3.TCC





4.最大努力通知型



六、总结

常用的分布式事务解决方案：

*刚性事务：全局事务（标准的分布式事务）

*柔性事务：

可靠消息最终一致（异步确认型）

TCC(两阶段型、补偿型)

最大努力通知型（非可靠消息、定期校对）