Java分布式事务怎么理解

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事务就是一个会话过程中，对上下文的影响是一致的，要么所有的更改都做了，要么所有的更变都撤销掉。就要么生，要么死。没有半死不死的中间不可预期状态。

参考下薛定谔的猫。

事务是为了保障业务数据的完整性和准确性的。

分布式事务，常见的两个处理办法就是两段式提交和补偿。
两段式提交典型的就是XA，有个事务协调器，告诉大家，来都准备好提交，大家回复，都准备好了，然后协调器告诉大家，一起提交，大家都提交了。
补偿比较好理解，先处理业务，然后定时或者回调里，检查状态是不是一致的，如果不一致采用某个策略，强制状态到某个结束状态（一般是失败状态），然后就世界太平了。典型的就是冲正操作。

准备好了以后，如果没有问题，收到提交，所有人都开始提交。
这个时候，比如对数据库来说，有redo日志的。
如果某个数据库这时候宕机了，那么它重启的时候，先执行检查，也会把上一次的这些操作都提交掉的。所以各个点的数据都是一致的。

问题 1：比如 一个业务要调用很多的服务都是写操作，如果有其中一个写的服务失败了，怎么办 ？假设 4个写的吧，有2个写失败了 。

kimmking：淘宝之类的网站一般的做法是，如果4个都成功才算成功，那么这次提交时4个写都设置成一个中间状态，先容许不一致。然后4个执行完成了以后，回调或是定时任务里检查这4个数据是不是一致的，如果一致就全部置为成功状态，如果不一致就全部置为失败。

复杂的业务交互过程中，不建议使用强一致性的分布式事务。解决分布式事务的最好办法就是不考虑分布式事务。就像刚说的问题一样，把分布式的事务过程拆解成多个中间状态，中间状态的东西不允许用户直接操作，等状态都一致成功，或者检测到不一致的时候全部失败掉。就解耦了这个强一致性的过程。

一般情况下准实时就成了。涉及到钱，有时候也可以这么搞。
淘宝几s内完整一个订单处理，不是什么问题吧。
银行也不是全部都强一致性。也会扎差，也会冲正。

特别是涉及到多个系统的时候，我们比如买机票，支付完成以后，只支付完成状态，然后返回给用户了，我们过几分钟再刷新页面，才会看到变成已出票，订单完成状态。
这个时候，如果我们要求所有处理，都是强一致性的，那么久完蛋了。页面要死在那儿几分钟，才把这个事务处理完成，返回给用户。

这样就肯定涉及一个问题，支付了，但是最终出票没出来。那就没办法，商量换票或退款。
淘宝的订单改成出票失败，给支付发消息通知退款。

慢的时候，有可能是手工出票，这时出一张票半小时都可能，如果要求都必须强一致性的话，所有处理线程都挂在哪儿，系统早就完蛋了。

解决分布式事务的最好办法就是不考虑分布式事务。

拆分，大的业务流程，转化成几个小的业务流程，然后考虑最终一致性。

问题2：分布式事务是你们自己开发的，还是数据库自带的？

kimmking：

1、只要一个处理逻辑能保证要么成功，要么跟什么也没做一样，都算是事务。数据库事务，MQ也有事务。
你自己甚至可以写个程序生成两个文件，要么都生成了，要么都删掉不留痕迹，这也算是事务。
2、分布式事务这一块有个XA规范，实现XA接口的事务，都可以加入到一个分布式事务中，被XA容器管理起来。

3、补偿的办法，需要具体情况具体分析，没有一个各种场合都适用的框架。

到此，关于“Java分布式事务怎么理解”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！