基础理论
CAP 实践
一致性（Consistency）：在分布式系统中所有的数据备份，在同一时刻都保持一致状态，如无奈保障状态统一，间接返回谬误；
可用性（Availability）：在集群中一部分节点故障，也能保障客户端拜访零碎并失去正确响应，容许肯定工夫内数据状态不统一；
分区容错性（Partition tolerance）：分布式系统在遇到任何网络分区故障时，依然能保障对外提供满足一致性和可用性的服务，除非整个网络环境都产生故障；
本地事务四大个性（ACID）
事务应该是具备 原子性、一致性、隔离性和持久性，简称 ACID。
原子性（Atomicity），能够了解为一个事务内的所有操作要么都执行，要么都不执行。
一致性（Consistency），能够了解为数据是满足完整性束缚的，也就是不会存在中间状态的数据，事务前后数据的完整性必须保持一致。。
隔离性（Isolation），指的是多个事务并发执行的时候不会相互烦扰，即一个事务外部的数据对于其余事务来说是隔离的。
持久性（Durability），指的是一个事务实现了之后数据就被永远保留下来，之后的其余操作或故障都不会对事务的后果产生影响。
BASE 实践
根本可用（Basically Available）：分布式系统在呈现故障时，保障外围可用，容许损失局部可用性。（响应工夫上的损失、性能上的损失）
软状态（Soft State）：零碎中的数据容许存在中间状态，中间状态不影响零碎的整体可用性。（领取中、解决中等）
最终一致性（Eventually Consistent）：零碎中的数据不可始终处于软状态，必须在有工夫期限，在期限过后该当保证数据的一致性。（领取中变为领取胜利）
相比于本地事务的 ADIC 强一致性模型，BASE 实践提出通过就义肯定的强一致性来取得可用性；
不同业务单元和业务组件对数据一致性的要求不一样，因而分布式系统中 BASE 实践和 ACID 个性会联合应用。
幂等性设计
幂等（Idempotent）是一个数学与计算机学中的概念。f(n) = 1^n，无论 n 等于多少，f(n)永远值等于 1；
在程序中，应用雷同参数执行同一个办法，每一次执行后果都是雷同的，即具备幂等性；
以订单状态解决为例的幂等性设计，不管执行多少次 orderProcess()办法，都只会扣减一次库存，并且返回 true。
分布式事务分类
二段提交 2PC（Two-Phase-Commit）| 三段提交 3PC（Three-Phase-Commit）
三阶段提交引入两个机制
1、引入超时机制。同时在协调者和参与者中都引入超时机制。
2、在第一阶段和第二阶段中插入一个筹备阶段。保障了在最初提交阶段之前各参加节点的状态是统一的。
次要解决的问题：
防止了参与者在长时间无奈与协调者节点通信（协调者挂掉了）的状况下，无奈开释资源的问题，因为参与者本身领有超时机制会在超时后，主动进行本地 commit 从而进行开释资源。而这种机制也侧面升高了整个事务的阻塞工夫和范畴。
毛病：
性能较差，会存在长时间的锁表。
弥补事务 -TCC（Try-Confirm-Cancel）|Saga
TCC 与 Saga 其实就是采纳的弥补机制，其核心思想是：针对每个操作，都要注册一个与其对应的确认和弥补（撤销）操作。确认和弥补都有采纳幂等性设计。
毛病：代码量大，可维护性差。
音讯事务
音讯一致性计划是通过消息中间件保障上、上游利用数据操作的一致性。基本思路是将本地操作和发送音讯放在一个事务中，保障本地操作和音讯发送要么两者都胜利或者都失败。上游利用向音讯零碎订阅该音讯，收到音讯后执行相应操作。
音讯计划从实质上讲是将分布式事务转换为两个本地事务，而后依附上游业务的重试机制达到最终一致性。
代表产品：RocketMQ
分布式事务产品框架
京东 jdts
服务通过 lb 连到集群中任何一个节点均能保障业务正确执行，某一个节点异样时集群可失常提供服务，同时反对集群横向、纵向扩大。
Seata
一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简略易用的分布式事务服务。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。
全局事务服务 GTS
用于实现分布式环境下，特地是微服务架构下的高性能事务一致性。能够与 RDS、MySQL、PostgreSQL 等数据源，Spring Cloud、Dubbo、HSF 及其他 RPC 框架，MQ 音讯队列等中间件产品配合应用，轻松实现分布式数据库事务、多库事务、音讯事务、服务链路级事务及各种组合。
作者：京东批发 谷伟
起源：京东云开发者社区