分布式事务原理详解 ⚡

1. CAP理论 🧩

分布式系统无法同时满足 一致性（Consistency）、可用性（Availability） 和 分区容忍性（Partition Tolerance） 三者，必须权衡：

• ✅ 一致性：所有节点数据实时同步
• ✅ 可用性：系统始终可响应请求
• ✅ 分区容忍性：网络分区时仍能运行

📌 了解 CAP 理论的深入解析，请访问 /CAP理论详解

2. 常见解决方案 🛡️

方案	特点	图标
两阶段提交	通过协调者保证原子性
TCC 模式	补偿事务，分为准备、提交、取消三步
SAGA 模式	分支事务 + 最终一致性

3. 两阶段提交流程 🔄

1. 准备阶段：事务参与者执行预提交操作，但不提交
2. 提交阶段：协调者通知所有参与者提交或回滚
3. 异常处理：网络中断时需通过超时机制处理

📌 深入学习分布式事务实现方案，点击 /分布式事务实现

4. TCC 模式示例 📐

• ✅ 准备：冻结账户余额（如 TCC_准备阶段）
• ✅ 提交：完成实际转账（如 TCC_提交阶段）
• ⚠️ 取消：回滚操作（如 TCC_取消阶段）

📌 拓展阅读：分布式事务_常见问题

5. 最终一致性 🔄

通过 异步补偿 实现系统最终一致：

• 📌 例如：订单服务与库存服务的异步对账（如 最终一致性_异步对账）
• 📌 通过定时任务或消息队列处理（如 最终一致性_消息队列）