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云计算
背景
ACID
原子性（Atomicity）
一致性（Consistency）
隔离性（Isolation）
持久性（Durability）
CAP
一致性：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。
可用性：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。
分区容忍性：以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。
BASE理论
我们无法做到强一致，但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。
解决方案
两阶段提交（2PC）
阶段一
阶段二
情况1：当所有参与者均反馈 yes，提交事务
情况2：当有一个参与者反馈 no，回滚事务
问题
性能问题：所有参与者在事务提交阶段处于同步阻塞状态，占用系统资源，容易导致性能瓶颈。
可靠性问题：如果协调者存在单点故障问题，或出现故障，提供者将一直处于锁定状态。
数据一致性问题：在阶段 2 中，如果出现协调者和参与者都挂了的情况，有可能导致数据不一致。
优点：尽量保证了数据的强一致，适合对数据强一致要求很高的关键领域。（其实也不能100%保证强一致）。
缺点：实现复杂，牺牲了可用性，对性能影响较大，不适合高并发高性能场景。
三阶段提交（3PC）
阶段一
阶段二
情况1：所有参与者均反馈 yes，协调者预执行事务
情况2：只要有一个参与者反馈 no，或者等待超时后协调者尚无法收到所有提供者的反馈，即中断事务
阶段三
情况 1：所有参与者均反馈 ack 响应，执行真正的事务提交
情况2：只要有一个参与者反馈 no，或者等待超时后协调组尚无法收到所有提供者的反馈，即回滚事务。
优点：相比二阶段提交，三阶段提交降低了阻塞范围，在等待超时后协调者或参与者会中断事务。避免了协调者单点问题。阶段 3 中协调者出现问题时，参与者会继续提交事务。
缺点：数据不一致问题依然存在，当在参与者收到 preCommit 请求后等待 do commite 指令时，此时如果协调者请求中断事务，而协调者无法与参与者正常通信，会导致参与者继续提交事务，造成数据不一致。
补偿事务（TCC）
条件：
处理流程：
优点：
缺点：TCC 的 Try、Confirm 和 Cancel 操作功能要按具体业务来实现，业务耦合度较高，提高了开发成本。
本地消息表（消息队列）
条件：
服务消费者需要创建一张消息表，用来记录消息状态。
服务消费者和提供者需要支持幂等。
需要补偿逻辑。
每个节点上起定时线程，检查未处理完成或发出失败的消息，重新发出消息，即重试机制和幂等性机制。
处理流程：
优点：从应用设计开发的角度实现了消息数据的可靠性，消息数据的可靠性不依赖于消息中间件，弱化了对 MQ 中间件特性的依赖。
缺点：与具体的业务场景绑定，耦合性强，不可公用。消息数据与业务数据同库，占用业务系统资源。业务系统在使用关系型数据库的情况下，消息服务性能会受到关系型数据库并发性能的局限。
MQ事务消息（最终一致性）
条件：
处理流程：
优点：
缺点：
Sagas事务模型（最终一致性）
一、 事件/编排Choreography：没有中央协调器（没有单点风险）时，每个服务产生并聆听其他服务的事件，并决定是否应采取行动。
处理流程：
优点：事件/编排是实现Saga模式的自然方式; 它很简单，容易理解，不需要太多的努力来构建，所有参与者都是松散耦合的，因为他们彼此之间没有直接的耦合。如果您的事务涉及2至4个步骤，则可能是非常合适的。
二、 命令/协调orchestrator：中央协调器负责集中处理事件的决策和业务逻辑排序。
优点：
缺点：协调器中集中太多逻辑的风险。
