分布式事务刚开始是为解决单服务多数据库资源的场景而诞生的。随着技术的发展，特别是 SOA 分布式应用架构以及微服务时代的到来，服务变成了基本业务单元。因此，又产生了跨服务的分布式事务需求。
基于单个服务单一数据库资源访问的事务，被称为本地事务
最早的分布式事务应用架构很简单，不涉及服务间的访问调用，仅仅是服务内操作涉及到对多个数据库资源的访问。如果一个服务操作需要调用另外一个服务，这时的事务就需要跨越多个服务了。
分布式事务的应用架构更为复杂。在不同的分布式应用架构下，实现一个分布式事务要考虑的问题并不完全一样，比如对多资源的协调、事务的跨服务传播。但分布式事务最核心的还是其 ACID 特性。
常见分布式事务模型 ACID 实现分析
XA 协议(dtp)
全局事务管理器负责管理全局事务状态与参与的资源，协同资源一起提交或回滚；资源管理器则负责具体的资源操作。
XA 协议描述了 TM 与 RM 之间的接口，允许多个资源在同一分布式事务中访问。
大概流程就是：1 应用程序（AP，Application）向 TM 申请开始一个全局事务。2 然后针对要操作的 RM，AP 会先向 TM 注册（TM 负责记录 AP 操作过哪些 RM，即分支事务），TM 通过 XA 接口函数通知相应 RM 开启分布式事务的子事务，接着 AP 就可以对该 RM 管理的资源进行操作。3 当 AP 对所有 RM 操作完毕后，AP 根据执行情况通知 TM 提交或回滚该全局事务，TM 通过 XA 接口函数通知各 RM 完成操作。TM 会先要求各个 RM 做预提交，所有 RM 返回成功后，再要求各 RM 做正式提交，XA 协议要求，一旦 RM 预提交成功，则后续的正式提交也必须能成功；如果任意一个 RM 预提交失败，则 TM 通知各 RM 回滚。所有 RM 提交或回滚完成后，全局事务结束。
原子性
XA 协议使用 2PC（Two Phase Commit，两阶段提交）原子提交协议来保证分布式事务原子性。
两阶段提交是指将提交过程分为两个阶段，即准备阶段（投票阶段）和提交阶段（执行阶段）：必须所有都成功才可以真正提交
隔离性XA 协议中没有描述如何实现分布式事务的隔离性，但是 XA 协议要求DTP 模型中的每个 RM 都要实现本地事务，也就是说，基于 XA 协议实现的分布式事务的隔离性是由每个 RM 本地事务的隔离性来保证的，当一个分布式事务的所有子事务都是隔离的，那么这个分布式事务天然的就实现了隔离性。以 MySQL 来举例，MySQL 使用 2PL（Two-Phase Locking，两阶段锁）机制来控制本地事务的并发，保证隔离性。2PL 与 2PC 类似，也是将锁操作分为加锁和解锁两个阶段，并且保证两个阶段完全不相交。加锁阶段，只加锁，不放锁。解锁阶段，只放锁，不加锁。
一致性
前面提到一致性有两层语义，一层是确保事务执行结束后，数据库从一个一致状态转变为另一个一致状态。另一层语义是事务执行过程中的中间状态不能被观察到。前一层语义的实现很简单，通过原子性、隔离性以及 RM 自身一致性的实现就可以保证。至于后一层语义，我们先来看看单个 RM 上的本地事务是怎么实现的。还是以 MySQL 举例，MySQL 通过 MVCC（Multi Version Concurrency Control，多版本并发控制）机制，为每个一致性状态生成快照（Snapshot），每个事务看到的都是各Snapshot对应的一致性状态，从而也就保证了本地事务的中间状态不会被观察到。虽然在单个 RM 上的本地事务是一致的，但是从全局来看，一个全局事务执行过程的中间状态被观察到了，全局一致性就被破坏了。XA 协议并没有定义怎么实现全局的 Snapshot，像 MySQL 官方文档里就建议使用串行化的隔离级别来保证分布式事务一致性：当然，由于串行化隔离级别的性能较差，所以很多分布式数据库都自己实现了分布式 MVCC 机制来提供全局的一致性读。
小结
XA 协议通常实现在数据库资源层，直接作用于资源管理器上。因此，基于 XA 协议实现的分布式事务产品，无论是分布式数据库，还是分布式事务框架，对业务几乎都没有侵入，就像使用普通数据库一样。XA 协议严格保障事务 ACID 特性，能够满足所有业务领域的功能需求，但是，这同样是一把双刃剑。由于隔离性的互斥要求，在事务执行过程中，所有的资源都被锁定，只适用于执行时间确定的短事务。同时，整个事务期间都是独占数据，对于热点数据的并发性能可能会很低，实现了分布式 MVCC 或乐观锁（optimistic locking）以后，性能可能会有所提升。同时，为了保障一致性，要求所有 RM 同等可信、可靠，要求故障恢复机制可靠、快速，在网络故障隔离的情况下，服务基本不可用。
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TCC 模型
TCC（Try-Confirm-Cancel）分布式事务模型相对于 XA 等传统模型**，其特征在于它不依赖资源管理器（RM）对分布式事务的支持，而是通过对业务逻辑的分解来实现分布式事务。**
一个完整的 TCC 分布式事务流程如下：1. 主业务服务首先开启本地事务；2. 主业务服务向业务活动管理器申请启动分布式事务主业务活动；3. 然后针对要调用的从业务服务，主业务活动先向业务活动管理器注册从业务活动，然后调用从业务服务的 Try 接口；4. 当所有从业务服务的 Try 接口调用成功，主业务服务提交本地事务；若调用失败，主业务服务回滚本地事务；5. 若主业务服务提交本地事务，则 TCC 模型分别调用所有从业务服务的 Confirm 接口；若主业务服务回滚本地事务，则分别调用 Cancel 接口；6. 所有从业务服务的 Confirm 或 Cancel 操作完成后，全局事务结束。
TCC原子性也是2PC保证的，
隔离性则是通过业务逻辑实现。举个例子，比如金融行业里管理用户资金，当用户发起交易时，一般会先检查用户资金，如果资金充足，则扣除相应交易金额，增加卖家资金，完成交易。如果没有事务隔离，用户同时发起两笔交易，两笔交易的检查都认为资金充足，实际上却只够支付一笔交易，结果两笔交易都支付成功，导致资损。可以发现，并发控制是业务逻辑执行正确的保证，但是像两阶段锁这样的并发访问控制技术要求一直持有数据库资源锁直到整个事务执行结束**，特别是在分布式事务架构下，要求持有锁到分布式事务第二阶段执行结束，也就是说，分布式事务会加长资源锁的持有时间，导致并发性能进一步下降。因此，TCC 模型的隔离性思想就是通过业务的改造，在第一阶段结束之后，从底层数据库资源层面的加锁过渡为上层业务层面的加锁，从而释放底层数据库锁资源，放宽分布式事务锁协议，提高业务并发性能。**
一致性
BASE 理论是指 BA（Basic Availability，基本业务可用性）；S（Soft state，柔性状态）；E（Eventual consistency，最终一致性）。该理论认为为了可用性、性能与降级服务的需要，可以适当降低一点一致性的要求，即“基本可用，最终一致”。基于 BASE 思想实现的事务称为柔性事务。柔性事务并不是完全放弃了 ACID，仅仅是放宽了一致性要求。
但是，业务接入 TCC 模型需要拆分业务逻辑成两个阶段，并实现 Try、Confirm、Cancel 三个接口，定制化程度高，开发成本高。
