CAP理论

任何分布式系统架构方案都不可能同时满足这3个目标，这个结论就叫做 CAP 定理

• Consistency（一致性）
• Availability（可用性）
• Partition tolerance （分区容错性）

BASE理论

• Basically Available （ 基本可用 ） ：分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用性，即保证核心可用。
• Soft State （ 软状态 ）： 在一定时间内，允许出现中间状态，比如临时的不一致状态。
• Eventually Consistent （ 最终一致性 ）：虽然无法保证强一致性，但是在软状态结束后，最终达到数据一致。

解决分布式事务的思想也是这样，有两个方向：

• AP思想：各个子事务分别执行和提交，无需锁定数据。允许出现结果不一致，然后采用弥补措施恢复，实现最终一致即可。例如AT模式就是如此
• CP思想：各个子事务执行后不要提交，而是等待彼此结果，然后同时提交或回滚。在这个过程中锁定资源，不允许其它人访问，数据处于不可用状态，但能保证一致性。例如XA模式

AT模式的脏写问题

解决思路就是引入了全局锁的概念。在释放DB锁之前，先拿到全局锁。避免同一时刻有另外一个事务来操作当前数据。

TCC模式

TCC模式与AT模式非常相似，每阶段都是独立事务，不同的是TCC通过人工编码来实现数据恢复。

TCC模式的每个阶段是做什么的？

• Try：资源检查和预留
• Confirm：业务执行和提交
• Cancel：预留资源的释放

TCC的优点是什么？

• 一阶段完成直接提交事务，释放数据库资源，性能好
• 相比AT模型，无需生成快照，无需使用全局锁，性能最强
• 不依赖数据库事务，而是依赖补偿操作，可以用于非事务型数据库

TCC的缺点是什么？

• 有代码侵入，需要人为编写try、Confirm和Cancel接口，太麻烦
• 软状态，事务是最终一致
• 需要考虑Confirm和Cancel的失败情况，做好幂等处理、事务悬挂和空回滚处理