分布式事务一致性

数据库ACID（酸）：原子性，一致性，隔离性，持久性。

CAP理论：一个分布式系统最多能满足一致性C，可用性A，分区容错性P，三项中的两个。

C：更新操作成功且返回请求方完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。

A：用户在访问数据时能得到及时地响应。

P：分布式系统在某节点或网络分区故障时，依然可以对外提供满足CA的服务。

BASE（碱）理论：做不到强一致性，但应该做到最终一致性。

BA：基本可用。分布式系统出现故障时，允许损失部分可用性，保证核心可用。

S：柔性状态。允许中间态，且不影响整体可用性。如MySQL主从复制有延时，就是柔性状态的体现。

E：最终一致性。所有数据副本经过一定时间后，最终达到一致。其必导致S。

Paxos协议：在多机间通信不存在伪造篡改的前提下，可通过Paxos协议达成一致性。成本是发给Paxos系统的信息，至少同步发给一半以上的机器确认后，才算成功。

柔性事务解决分布式事务问题：

1、引入日志和补偿机制。事物日志记录事物开始、结束状态、事务参与者信息。参与者节点根据需求做重试或回滚日志。

根据日志记录找回事务执行的当前状态，并据此决定是重试还是回滚。实践中，其问题在于对异常处理和回滚支持不够，出了问题，人力维护的成本高。

2、可靠消息传递。

网络通信危险期：请求发出后，响应返回前，网络发生了故障，请求方不知服务端是否已成功地处理了请求。

节点间网络通讯，其结果有三：成功、失败、未知。

为保证消息传递的可靠性，消息至少发一次，有可能发多次消息。消费者程序必须实现幂等。之前文章有述。

3、无锁。加锁会造成瓶颈，不加锁，又必须保证隔离性。

A：不回滚。事物发生异常也不回滚，通过各种补偿机制，继续走正向流程，即便中间状态对外可见。因为不回滚，也不会造成脏读。

脏读：读取未提交。

不可重复读：前后多次读取，数据不一致。读取已提交。

幻读：前后多次读取，数据总量不一致。

脏读和不可重复读针对的都是更新操作，幻读针对的是插入操作。

B：变化明细表。下单扣库存，不扣减商品表的库存数，而是增加一条预减记录。付款成功后再扣减商品表的库存数。付款前需要实际库存数的公式如下：

实际库存数=商品表库存数-商品预减记录的库存数总和。

C：乐观锁。版本号、时间戳。前文有述。