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分布式事务的核心其实是维护分布式数据资源（DB、缓存、MQ等）的一致性。

CAP理论

        C：一致性；A：可用性；P：分区容错性

        CAP不可能同时满足，在分布式系统中P不能放弃（也就是分布式系统部分实例出错的情况下，仍然可以对外提供服务），因此只能选择CP或者AP。

        选择CP：刚性事务，如XA的2PC、3PC；

        选择AP：基于BASE理论实现最终一致性，如TCC、基于MQ、尽最大努力通知；

2PC、3PC是数据库层面，不是业务代码层面，适合单体应用，同时访问多个数据库的情况，但是微服务的大背景下，基本不会允许这种情况的出现。由于效率低，不适合高并发场景。

2PC的优点是简单、易实现，缺点是：阻塞式的占用资源时间过久、协调者单点故障问题、数据不一致问题（部分commit请求丢失）。

3PC在2PC的基础上增加了一个阶段，并且增加了参与者的等待超时时间，但是并没有解决极端情况下数据不一致的问题。

TCC

        Try、Confirm、Cancel；业务代码层面实现分布式事务。对代码的侵入性强，核心思想是针对每个操作都要实现对应的确认和补偿操作。实现复杂、不易维护。

        跟钱打交道的场景，比如电商平台订单系统、支付、交易、转账等场景，大家都会用TCC方案，保证要么所有操作都成功，要么都回滚。

        Try：业务系统做资源检测并锁住资源。比如常见的下单，在try阶段，我们不是真正的减库存，而是把下单的库存给锁定住。

        Confirm：所有的Try操作都成功了，执行Confirm操作，也就是执行具体的业务，然后释放占有的资源。

        Cancel：至少一个Try失败，执行Cancel操作，释放资源。

        注意事项：

        1. Try操作、Confirm操作和Cancel操作需要满足幂等性，允许失败重试；通常我们通过事务id或者业务主键ID判重来实现；

        2. Try操作失败了可以Cancel，那么Confirm和Cancel失败了怎么办？

            TCC中会添加失败日志，失败后进行重试，如果重试后仍然失败，就人工介入进行恢复和处理。

Java生态一般使用成熟的现成方案Seata。

TCC以银行转账做示例：

基于MQ的异步通知解决方案

        RocketMQ通过half消息支持分布式事务，Kafka和RabbitMq也都支持此类方案。

        适用于对数据的实时性要求不高的场景，主要用于内部系统的数据最终一致性保证。使用此方案最好可以有check或者对账流程进行兜底。

最大努力通知

        主要用于外部系统的数据一致性保证，因为外部网络环境更加复杂和不可信。比如支付平台和商家等跨网络对接。

        在MQ方案的基础上增加了如下操作：

        业务主动方完成业务操作后，发送MQ消息，通过消息订阅方（内部系统）调用业务被动方（外部系统）的接口发送事务消息。如果失败则根据重试规则进行消息重新投递；

        业务主动方提供查询接口，供业务被动方进行主动查询，恢复丢失的事务消息。

参考资料

分布式事务 （秒懂）_51CTO博客_分布式事务xa

分布式事务-CSDN博客

五种分布式事务解决方案（图文总结） - Hello-Brand - 博客园