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一、漫衍式事务：当地事务和漫衍式事务（2PC+3PC）+传统漫衍式事务的问题（一）当地事务和漫衍式事务（2PC+3PC）传统单体应用一般都市使用一个关系型数据库，利益是使用ACID事务特性，保证数据一致性只需要开启一个事务，然后执行更新操作，最后提交事务或回滚事务。更利便的是可以以借助于Spring等数据会见技术和框架后只需要关注引起数据改变的业务自己即可。可是随着组织规模不停扩大、业务量不停增加，单块应用不足以支持庞大业务量和数据量，就需要对服务和数据举行拆分，拆分后就会泛起两个或两个以上的数据库的情况，此时不能依靠当地事务得以解决，需要借助于漫衍式事务来保证一致性，常说的就是保持强一致性的两阶段提交协议和三阶段提交协议。

（1）两阶段提交协议2PC准备阶段：由协调者提议并收集其他节点到场者的反馈（提议的节点为协调者，到场决议的节点为到场者）。执行阶段：凭据反馈决议提交或终止事务。如图，协调者提倡一个提议划分询问各到场者是否接受场景，然后协调者凭据到场者的反馈，提交或终止事务。

注意：只有当所有到场者都同意才提交，否则只有有一个差别意就中止。可是，2PC有其固有的三大问题：问题一：同步阻塞问题执行历程中，所有到场者都是事务阻塞型的。

当到场者占用公共资源时，其他第三方节点会见公共资源就不得不处于阻塞状态。问题二：单点故障一旦协调者发生故障，到场者会一直阻塞下去。

特别是在第二阶段，协调者发生故障，则所有到场者还处于锁定资源的状态中，可是无法完成后续的事务操作。问题三：数据纷歧致当协调者向到场者发送提交请求后发生了局部网络异常，或者在发送提交请求历程中协调者发生了故障，就会导致只有一部门到场者吸收到了提交请求，这部门到场者接到请求后就会执行提交操作，而未吸收到提交请求的机械就无法执行事务提交，于是就泛起了数据纷歧致的问题。（2）三阶段提交协议3PC与2PC相比，3PC主要有两个改动点：在协调者和到场者之间都引入了超时机制+把准备阶段一分为二3PC：CanCommit + PreCommit + DoCommit，详细操作如下CanCommit阶段：协调者向到场者发送提交请求，到场者如果可以提交就返回Yes响应，否则返回No响应。PreCommit阶段：协调者凭据到场者的响应情况来决议是否可以举行事务的PreCommit操作。

如果协调者从所有到场者获得反馈都是Yes响应，那么就执行事务的预执行；如果有任何一个到场者向协调者发送了No响应，或者等候超时后没有收到到场者的响应，那么就执行事务的中断。DoCommit阶段：执行提交或中断事务。当协调者没有收到到场者发送的ACK响应，就会执行中断事务。

可见，3PC主要解决了2PC的单点问题和同步阻塞问题。（二）对于微服务，传统漫衍式事务存在的问题在微服务架构中，传统漫衍式事务并不是实现数据一致性的最佳选择，主要有三大问题：问题一：对于微服务架构来说，数据会见变得越发庞大，为到达微服务间的松耦合和高度独立，数据是微服务私有的，唯一可会见的方式就是通过API，接纳2PC/3PC难度太大。问题二：差别的微服务经常使用差别的数据库，可是在微服务架构中，服务会发生差别类型的数据，关系数据库纷歧定是最佳选择，许多微服务会接纳SQL和NoSQL联合模式，如搜索引擎、图数据库等NoSQL数据库大多数都不支持2PC/3PC。

问题三：当数据被拆分了或者在差别的数据库存在重复数据的时候，锁定资源和序列化数据来保证一致性就会酿成一个很是昂贵的操作，会给系统的吞吐量以及扩展性带来庞大的挑战。对于微服务架构，建议接纳一种更为松散的方式来维护一致性，也就是所谓的最终一致性，对于开发者而言，实现最终一致性的方案可以凭据差别的业务场景做差别的选择。

二、CAP理论和BASE思想1.CAP理论指的是在一个漫衍式系统中，无法同时实现一致性Consistency、可用性Availability和分区容错性PartitionTolerance。对于典型漫衍式系统而言，如图所以，这三个观点可以做以下解释：一致性Consistency：指漫衍式系统中的所有数据备份在同一时刻是否拥有同样的值。可用性Availability：指在集群中一部门节点故障后，集群整体是否还能正常响应请求。

分区容错性PartitionTolerance：相当于通信的时限要求，系统如果不能在一定时限内到达数据一致性，就意味着发生了分区情况，也就是说整个漫衍式系统就不在互联了。由于当前网络硬件肯定会泛起延迟丢包等通信异常问题，三态性不行制止，所以分区容错性必须实现。2.BASE思想BASE=BasicallyAvailiable（基本可用）+SoftState（软状态）+EventualConsistency（最终一致性）BASE理论是对CAP理论的延伸，基本思想是纵然无法做到强一致性，应用可以接纳适合的方式到达最终一致性。

BasicallyAvailiable（基本可用）：指漫衍式系统在泛起故障的时候，可以损失部门可用性，需要保证和焦点可用。服务限流和降级就是其基本体现。SoftState（软状态）：指允许系统存在中间状态，而中间状态不会影响整体可用状态。漫衍式存储中一般一份数据都有有若干个副本，允许差别节点间副本同步的延时就是软状态的体现。

EventualConsistency（最终一致性）：指系统中所有的数据副本经由一定时间后，最终能够到达一致的状态。CAP的一致性。

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