【51CTO.com原创稿件】伴随着业务的快速的发展、越来越高的业务复杂度，几乎每个公司的系统都会从单体走向分布式，特别是转向微服务架构。

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随之而来就必然遇到分布式事务这个难题。而我的这篇文章总结了分布式事务的解决方案，希望给大家带来帮助。

什么是事务?举个生活中的例子：你去小卖铺买东西，“一手交钱，一手交货”就是一个事务的例子，交钱和交货必须全部成功，事务才算成功，任一个活动失败，事务将撤销所有已成功的活动。

明白上述例子，再来看事务的定义：事务可以看做是一次大的活动，它由不同的小活动组成，这些活动要么全部成功，要么全部失败。

在计算机系统中，更多的是通过关系型数据库来控制事务，这是利用数据库本身的事务特性来实现的，因此叫数据库事务。

由于应用主要靠关系数据库来控制事务，而数据库通常和应用在同一个服务器，所以基于关系型数据库的事务又被称为本地事务。

回顾一下数据库事务的四大特性 ACID：

• A(Atomic)：原子性，构成事务的所有操作，要么都执行完成，要么全部不执行，不可能出现部分成功部分失败的情况。
• C(Consistency)：一致性，在事务执行前后，数据库的一致性约束没有被破坏。

比如：张三向李四转 100 元，转账前和转账后的数据是正确状态这叫一致性，如果出现张三转出 100 元，李四账户没有增加 100 元这就出现了数据错误，就没有达到一致性。

• I(Isolation)：隔离性，数据库中的事务一般都是并发的，隔离性是指并发的两个事务的执行互不干扰，一个事务不能看到其他事务运行过程的中间状态。通过配置事务隔离级别可以避脏读、重复读等问题。
• D(Durability)：持久性，事务完成之后，该事务对数据的更改会被持久化到数据库，且不会被回滚。

数据库事务在实现时会将一次事务涉及的所有操作全部纳入到一个不可分割的执行单元，该执行单元中的所有操作要么都成功，要么都失败，只要其中任一操作执行失败，都将导致整个事务的回滚。

银行跨行转账业务是一个典型分布式事务场景，假设 A 需要跨行转账给 B，那么就涉及两个银行的数据，无法通过一个数据库的本地事务保证转账的 ACID，只能够通过分布式事务来解决。

分布式事务就是指事务的发起者、资源及资源管理器和事务协调者分别位于分布式系统的不同节点之上。

在上述转账的业务中，用户 A-100 操作和用户 B 100 操作不是位于同一个节点上。

本质上来说，分布式事务就是为了保证在分布式场景下，数据操作的正确执行。

分布式事务在分布式环境下，为了满足可用性、性能与降级服务的需要，降低一致性与隔离性的要求，一方面遵循 BASE 理论(BASE 相关理论，涉及内容非常多，感兴趣的程序员们，可以参考 BASE 理论)。

BASE 理论：

• 基本业务可用性(Basic Availability)
• 柔性状态(Soft state)
• 最终一致性(Eventual consistency)

同样的，分布式事务也部分遵循 ACID 规范：

• 原子性：严格遵循
• 一致性：事务完成后的一致性严格遵循;事务中的一致性可适当放宽
• 隔离性：并行事务间不可影响;事务中间结果可见性允许安全放宽
• 持久性：严格遵循

典型的场景就是微服务架构：微服务之间通过远程调用完成事务操作。

比如：订单微服务和库存微服务，下单的同时订单微服务请求库存微服务减库存。简言之：跨 JVM 进程产生分布式事务。

单体系统访问多个数据库实例：当单体系统需要访问多个数据库(实例)时就会产生分布式事务。

比如：用户信息和订单信息分别在两个 MySQL 实例存储，用户管理系统删除用户信息，需要分别删除用户信息及用户的订单信息，由于数据分布在不同的数据实例，需要通过不同的数据库链接去操作数据，此时产生分布式事务。

简言之：跨数据库实例产生分布式事务。

多服务访问同一个数据库实例：比如：订单微服务和库存微服务即使访问同一个数据库也会产生分布式事务，原因就是跨 JVM 进程，两个微服务持有了不同的数据库链接进行数据库操作，此时产生分布式事务。