为什么会有分布式事务？
假设有两个系统，一个是订单系统，另一个是库存系统。 用户在订单系统中下单，已经保存到数据库，订单系统需要调用库存系统的接口来减少库存。因为是两个系统 如果库存系统失败啦，这个时候，订单系统已经保存了数据，但是库存却没有减少。这样就出现问题
所以分布式事务之所以存在，是因为在分布式系统中，单机数据库事务能力无法直接覆盖跨多个服务、多个数据库、多个资源的业务流程。为了保证业务数据的一致性，需要一种机制来协调不同节点的操作，要么全部成功，要么全部失败。
分布式事务的解决方案
数据强一致性（刚性事务）
- 2PC (两阶段提交)，逻辑简单、数据库支持 缺点；阻塞、性能差、单点风险，应用场景：银行转账、传统企业系统
数据弱一致性（柔性事务）
- TCC (Try-Confirm-Cancel) 业务侵入性强，但不阻塞
- 对资源A预锁定，资源B提交事务，资源A再提交事务
- 悬挂问题：悬挂问题指的是：由于网络延迟或重试机制，Cancel 操作在 Try 操作之前执行，导致 Cancel 操作因找不到对应的 Try 资源而出现异常（例如，Cancel 尝试释放未锁定的资源）
- 解决悬挂问题：引入全局唯一的事务ID，在 Try 操作时生成并记录该事务ID，然后在 Cancel 和 Confirm 操作中通过这个事务ID来确保操作的正确性。
- Saga 每个事务自己生成一个回滚代码，当一个失败后，前面成功的自动执行回滚代码
- 可靠消息最终一致性（异步事务）：利用消息队列确保最终一致性 和 最大努力通知（不停的通知对方直到收到成功信息）
所有的分布式事务都要有系统监控，人工干预的兜底补偿机制
分布式系统里，数据一致性不会保证 100% 成功，这个在阿里，Google 这样的大厂都一样存在，一般成功率控制在 99.999% ，对于特殊情况，公司里一般有人员处理这类数据不一致的情况
分布式事务里为了应对数据不一致，一般有定时任务自动修正，或者人工干预修正
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