概述

事务是一组不可分组的操作集合，这些操作要么都成功执行，要么都取消执行。最典型的需要事务的场景是银行账户间的转账：假如 A 账户要给 B 账户转账 100 元，那么 A 账户要扣减 100 元，B 账户要增加 100 元，这两个账户的数据变更都成功才可算作转账成功。更严格来说，可以用 ACID 四个特性表述事务：

Atomicity：原子性，事务中的所有操作要么都成功执行，要么都取消执行，不能存在部分执行，部分不执行的状态。
Consistency：一致性，举个例子简单的理解就是，A、B 两个账户各有 100 元，无论两个账户并发相互转账多少次，两个账户的资金总额依然是 200 元。
Isolation：隔离性，并发事务之间的相互影响程度，隔离性也是分级别的：读未提交、读已提交、可重复读等。
Durability：持久性，事务完成后对数据的更改不会丢失。

单体数据库不涉及网络交互，所以在多表之间实现事务是比较简单的，这种事务我们称之为本地事务。

但是单体数据库的性能达到瓶颈的时候，就需要分库(分物理实例)，就会出现跨库(数据库实例)的事务需求；随着企业应用的规模越来越大，企业会进一步进行服务化改造，以满足业务增长的需求；当前微服务架构越来越流行，跨服务的事务场景也会越来越多。

这些都是分布式事务的需求。分布式事务是指是指事务的发起者、参与者、数据资源服务器以及事务管理器分别位于分布式系统的不同节点之上。

概括起来，分布式事务有三种场景：

跨数据库分布式事务
跨服务分布式事务
混合式分布式事务

分布式事务中涉及的参与者分布在异步网络中，参与者通过网络通信来达到分布式一致性，网络通信不可避免出现失败、超时的情况，因此分布式事务的实现比本地事务面临更多的困难。下面介绍几种常见的分布式事务解决方案。

最大努力通知型分布式事务

最大努力通知型的分布式事务解决方案，也是基于 MQ 系统的一种解决方案，但是不要求 MQ 消息可靠。

举个例子

假设小明通过联通的网上营业厅为手机充话费，充值方式选择支付宝支付。整个操作的流程如下：

小明选择充值金额“50 元”，支付方式“支付宝”。
联通网上营业厅创建一个充值订单，状态为“支付中”，并跳转到支付宝的支付页面（此时进入了支付宝的系统中）。
支付宝验明确认小明的支付后，从小明的账户中扣除 50 元，并向联通的账户中增加 50 元。执行完毕后向 MQ 系统发送一条消息，消息的内容标识支付是否成功，消息发送允许失败。
如果消息发送成功，那么支付宝的通知服务会订阅到该消息，并调用联通的接口通知本次支付的结果。如果此时联通的服务挂掉了，导致通知失败了，则会按照 5min、10min、30min、1h、…、24h 等递增的时间间隔，间隔性重复调用联通的接口，直到调用成功或者达到预订的时间窗口上限后，则不再通知。这就是尽最大努力通知的含义。
如果联通服务恢复正常，收到了支付宝的通知，如果支付成功，则给账户充值；如果支付失败，则取消充值。执行完毕后给支付宝通知服务确认响应，确认响应允许失败，支付宝系统会继续重试。所以联通的充值接口需要保持幂等性。
如果联通服务故障时间很久，恢复正常后，已超出支付宝通知服务的时间窗口，则联通扫描“支付中”的订单，主动向支付宝发起请求，核验订单的支付结果。

特点剖析

最大努力通知型方案本质是通过引入定期校验机制来对最终一致性做兜底，对业务侵入性较低、对 MQ 系统要求较低，实现比较简单，适合于对最终一致性敏感度比较低、业务链路较短的场景，比如跨平台、跨企业的系统间的业务交互。

本文小结

本文详细介绍了分布式事务模型之最大努力通知型分布式事务，后续会对相关知识以及内容进行深入的分析。

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分布式事务模型--最大努力通知型分布式事务

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概述

最大努力通知型分布式事务

举个例子

特点剖析

本文小结

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