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1.1 背景
传统事务ACID是基于单数据库的本地事务，仅支持单机事务，并不支持跨库事务。但随着微服务架构的普及，业务的分库分表导致一个大型业务系统往往由若干个子系统构成，这些子系统又拥有各自独立的数据库。往往一个业务流程需要由多个子系统共同完成，…一、 分布式事务
1.1 背景
传统事务ACID是基于单数据库的本地事务，仅支持单机事务，并不支持跨库事务。但随着微服务架构的普及，业务的分库分表导致一个大型业务系统往往由若干个子系统构成，这些子系统又拥有各自独立的数据库。往往一个业务流程需要由多个子系统共同完成，而且这些操作可能需要在一个事务中完成，这种事务即为“分布式事务”。当更新内容同时分布在不同库中，不可避免会带来跨库事务问题。跨分片事务也是分布式事务，没有简单的方案，一般可使用"XA协议"和"两阶段提交"处理。分布式事务能最大限度保证了数据库操作的原子性。但在提交事务时需要协调多个节点，推后了提交事务的时间点，延长了事务的执行时间。导致事务在访问共享资源时发生冲突或死锁的概率增高。随着数据库节点的增多，这种趋势会越来越严重，从而成为系统在数据库层面上水平扩展的枷锁。
1.2 最终一致性
对于那些性能要求很高，但对一致性要求不高的系统，往往不苛求系统的实时一致性，只要在允许的时间段内达到最终一致性即可，可采用事务补偿的方式。与事务在执行中发生错误后立即回滚的方式不同，事务补偿是一种事后检查补救的措施，一些常见的实现方法有：对数据进行对账检查，基于日志进行对比，定期同标准数据来源进行同步等等。事务补偿还要结合业务系统来考虑。
1.3 CAP和BASE理论
1.3.1、CAP
Consistency Acailability Partition tolerance 的简写 Consistency：一致性 对某个客户端来说，读操作能够返回最新的写操作结果 Acailability：可用性
