一、何谓分布式事务
1.1 单体应用
首先，来看下传统的单体应用（Monolithic App）。下图是一个单体应用的 3 个 模块，在同一个数据源上更新数据来完成一项业务，整个过程的数据一致性可以由数据库的本地事务来保证，如下图：
关于传统的数据库事务，其背后的核心就是ACID理论，本文不再赘述，读者可以参阅专门的书籍，后续我的MySQL系列也会专门讲解。
1.2 分布式应用
随着业务需求和架构的变化，单体应用进行了服务化拆分：原来的 3 个 模块被拆分为 3 个独立的服务，每个服务使用独立的数据源（Pattern: Database per service）。整个业务过程将由 3 个服务的调用来完成，如下图：
此时，每个服务自身的数据一致性仍有本地事务来保证，但是整个业务层面的全局数据一致性要如何保障呢？比如订单服务和账户服务，都有各自的数据库，必须保证操作的一致性，不能出现下单成功但是没记账的情况。这就是分布式系统所面临的典型分布式事务需求：
分布式系统需要一个解决方案来保障对所有节点操作的数据一致性，这些操作组成一个分布式事务，要么全部执行，要么全部不执行。
二、二阶段协议详解
二阶段提交（2PC， two-phase commit protocol），顾名思义，就是通过二阶段的协商来完成一个提交操作。
2PC 最早是用来实现数据库的分布式事务的，不过现在最常用的协议是 XA 协议。这个协议是 X/Open 国际联盟基于二阶段提交协议提出的，也叫作 X/Open Distributed Transaction Processing（DTP）模型，比如 MySQL 就是通过 MySQL XA 实现了分布式事务。
2PC分为两个阶段：投票阶段和提交阶段，我们来详细看下。
2.1 事务过程
二阶段提交协议，包含两类节点：
- 一个中心化协调者节点（coordinator），一般也叫做 事务协调者
- 多个参与者节点（participant、cohort），一般也叫做 事务参与者
二阶段提交协议的每一次事务提交过程如下：
投票阶段（commit-request phase / voting phase）
- 事务协调者请所有事务参与者进行投票：是否可以提交事务，然后等待所有参与者的投票结果；
- 参与者如果投票表示可以提交事务，那么就必须预留本地资源（执行本地事务），然后响应YES，后续也不再允许放弃事务；如果不能，就返回NO响应；
- 如果协调者接受某个参与者的响应超时，它会认为该参与者投票为NO，即预留资源失败。
提交阶段（commit phase）
在该阶段，事务协调者将基于投票阶段的投票结果进行决策：提交或取消各参与者的本地事务
- 仅当所有参与者都返回 YES 响应时，协调者才向所有参与者发出提交请求，此时所有参与者必须保证提交事务成功；
- 如果投票阶段中任意一个参与者返回 No 响应，则协调者向所有参与者发出回滚请求，所有参与者进行回滚操作。
两阶段提交协议成功场景示意图：
2PC假设所有节点都采用 预写式日志（Write-Ahead Logging） 来写数据，且日志写入后不会丢失。WAL 的核心思想就是先写日志，再写数据。
2.2 优缺点
优点：
- 强一致性，因为一阶段预留了资源，所有只要节点或者网络最终恢复正常，协议就能保证二阶段执行成功；
- 业界标准支持，二阶段协议在业界有标准规范——XA 规范，许多数据库和框架都有针对XA规范的分布式事务实现。
缺点：
- 在提交请求阶段，需要预留资源，在资源预留期间，其他人不能操作（比如，XA 在第一阶段会将相关资源锁定） ，会造成分布式系统吞吐量大幅下降；
- 容错能力较差，比如在节点宕机或者超时的情况下，无法确定流程的状态，只能不断重试，同时这也会 导致事务在访问共享资源时发生冲突和死锁的概率增高 ，随着数据库节点的增多，这种趋势会越来越严重，从而成为系统在数据库层面上水平伸缩的"枷锁"；
2PC分布式事务方案，比较适合单体应用跨多库的场景，一般用spring + JTA就可以实现。但是因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，所以绝对不适合高并发的场景。
注意：一般来说，如果某个服务内部出现跨多库的直接操作，其实是不合规的。 按照分布式服务治理的规范，一个分布式系统，拆成几十个服务，每个服务只能操作自己对应的一个数据库，如果需要操作别的服务对应的库，不允许直连库，必须通过调用别的服务的接口来实现。
三、总结
二阶段提交协议，虽然是目前分布式事务的事实规范，但实际应用并不多。不过2PC是一种非常经典的思想，Paxos、Raft 等强一致性算法，都采用了二阶段提交操作。所以，读者应当理解该协议背后的二阶段提交的思想，当后续需要时，能灵活地根据二阶段提交思想，设计新的事务或一致性协议。
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