几乎所有的信息管理系统都涉及到事务。事务的目的是保证数据的一致性。这里所说的一致性是指数据库状态的一致性。说到数据库状态的一致性，相信大家都会想到ACID：原子（Atomic）：在一个事件的多个数据库操作中，要么同时成功，要么同时失败，比如：转移业务。隔离性：不同业务之间的处理数据相互独立，互不影响。持久性：正常提交的数据可以持久化，不会丢失数据。比如mysql可以自然持久化，redis、rabbitmq也可以通过设置来持久化。一致性：最终的数据是正确的，所以C通过AID的方式来保证。在单体架构中，通常一组程序对应一个数据库，事务是基于数据库本身的能力。如果你在.NETCore中使用dapper或sqlsugar，你可以轻松地处理事务。可以参考以下文档：https://dapper-tutorial.net/transaction。https://www.donet5.com/Home/Doc?typeId=1183。但是在微服务架构和分布式场景下，事务的处理会变得复杂，会有多个节点，多个节点的同步性和可用性都是需要考虑的问题。在分布式中，有一个著名的CAP理论：C：数据一致性（Consistency）：分布中存在多个节点。对于一个指定的客户端，保证从任何一个节点读取的数据都是最新写入的数据。A：可用性（Availability），非故障节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误和超时响应）。P：分区容错（PartitionTolerance），节点之间的数据传输是基于网络的，因为网络本身并不是100%可靠的，在极端情况下，网络会不可用，然后网络两端的节点会分开，这就是所谓的“网络分区”现象。当发生网络分区时，两部分的数据不一致。如果要保证数据的一致性，就必须让没有及时同步数据的节点不可用，这就牺牲了可用性，否则就牺牲了一致性。因此，在P一定存在的情况下，需要在C和A之间做出选择。我们在CAP和ACID中讨论的一致性称为“强一致性”（StrongConsistency），而牺牲C但必须保证最终结果一致的AP系统称为“弱一致性”。也称为最终一致性。最终一致性的概念是由eBay系统架构师DanPritchett在2008年ACM论文“Base:AnAcidAlternative”中提出的。本文主要讲几种保证一致性的方式：TCC、SAGA和消息队列。TCCTCC是Try-Confirm-Cancel的缩写，意思是整个过程分为三个阶段：Try：一个请求涉及到多个服务，多个服务会同时进行Try。该阶段为试行阶段。在这个阶段，进行数据校验和检查，保证一致性，准备资源。如果成功，您将进入确认阶段。确认：确认执行阶段，不做任何业务检查。多个服务的Try执行成功，多个服务进入Confirm阶段。该阶段直接使用Try阶段准备的资源完成业务处理。注意Confirm阶段可能会重复执行，所以需要满足幂等性。Cancel：如果一个服务在Try阶段失败，则所有服务进入Cancel阶段，该阶段释放Try阶段预留的业务资源。注意Cancel阶段也可能重复执行，所以同样需要满足幂等性。在.NETCore中，可以参考：https://github.com/simpleway2016/JMS。Seata可以在Java中使用：https://github.com/seata/seatahttps://seata.io/zh-cn/。因为TCC中第一步Try需要预留资源用于检查和验证，但在某些场景下，资源是我们无法控制的，比如支付，余额由银行管理，我们通常没有权限。所以此时不??适合做TCC，可以考虑用SAGA代替TCC。SAGASAGA起源于1987年普林斯顿大学的HectorGarciaMolina和KennethSalem在ACM上发表的一篇论文《SAGAS》。SAGA和TCC最大的区别是基于数据补偿机制而不是回滚。一个SAGA代表了一系列在多个服务中处理数据的操作，由一系列本地事务组成，ACID仍然可以在每个独立的本地事务中使用。SATA由两部分组成：一个大事务被分成若干个小事务，比如一个大事务T，被分为T1、T2、T3。每个子事务都有相应的补偿动作，例如上面的T1、T2、T3分别对应有C1、C2、C3的补偿动作。在ACID中，如果发生异常，很容易回滚，但是SAGA没有办法自己回滚，必须靠补偿动作来回滚。如果T1、T2、T3都提交成功，则整个交易T提交成功。如果T2执行过程中出现异常，有两种处理方式：Forward（连续重试）：不断重试T2的操作，直到成功（不排除人工干预），T2重试成功后，继续执行以下T3。反向（补偿）：当T2异常时，执行相应的补偿C2。C2必须执行成功（不排除人工操作），然后执行T1对应的补偿动作C1。上面提到的seata也可以支持SAGA模式。除了seata，还有一个用go语言写的DTM分布式事务框架：https://dtm.pub/https://github.com/dtm-labs/dtm。重要的是，DTM支持C#客户端：https://github.com/dtm-labs/dtmcli-csharp。消息队列消息队列相信大家都不陌生。我们零代码产品中调用外部接口的组件，在一些复杂的业务逻辑安排中会用到。对外部接口的调用使用消息队列。RabbitMQ的延迟队列增加了死信队列，可以用于重试操作，保证数据的最终一致性。另一种方法是使用事务消息表。比如有这样一个场景，要在系统列表中删除一条进程数据。这时候，你需要做的是：1、删除列表服务中的数据；。2.文件服务删除与该数据相关的附件。3、流程服务删除业务数据的所有流程信息。具体步骤如下：1、列表服务删除数据成功后，在数据库中创建交易消息表，记录交易ID、数据删除成功状态、业务数据ID、待删除附件状态、处理要删除的信息。删除状态等2、列表服务删除数据成功后，发送消息分别删除附件和进程信息。3.消息处理正确后，修改交易消息表的状态。4、单独创建一个消息服务程序，轮询扫描交易消息表。如果发现状态还没有变成completed，就会重新发送新的消息，这样就会多次执行附件删除和进程信息删除，这也是要求这些操作是幂等的。RabbitMQ本身不支持分布式事务，但是一些消息中间件支持，比如RocketMQ，原生支持分布式事务操作，使得事务处理更加方便。本文是对一些理论的整理。如果想掌握的更透彻，可以选择一个框架，找几个场景，写代码练习一下。
