关键词：
MySQL的ACID事务特性原子性和持久性就要靠undo和redo日志实现
undo的原理：
为了满足事务的原子性，操作数据前首先将数据备份到undo log，然后进行数据修改。
如果出现错误或者用户执行了Rollback语句，系统可以利用undo log中的备份将数据恢复到事务操作前的状态
数据库写入数据到磁盘之前，会先把数据保存在内存中，事务提交才回把数据写入到磁盘中。
undo log实现原子性和持久性的简化过程
加入要修改两条数据，A,B
1.事务开始
2.A=1 写入到undo log
3.修改 A=2
4.将undo log写入到磁盘
5.将数据写入到磁盘
6.事务提交如何保证持久性：
事务提交前，会把修改事务放到磁盘前，只要事务提交，数据就能持久化。
如何保证原子性：
每次对数据库修改都会把数据写入到undo log 里面，需要回滚时，读取undo log日志恢复数据
若数据已经写入到磁盘，在事务提交前出错，则事务并未提交，需要回滚，undo log已经被持久化，可以根据undo log 来恢复数据
若在数据写入磁盘前奔溃，此时数据并未持久化到磁盘，依然保持事务之前的状态。重启一下就可以了。
Redo日志
和undo相反，redo log记录的是最新的数据的备份，在事务提交前只需要将redo log持久化即可，不需要将数据持久化，减少io次数。
undo和redo事务的简化过程：
a.事务开始
b.A=2 写入到undo log buffer
C.修改A=4 把A=4记录到redo log buffer里面
D.把undo log写入到磁盘
E.把redo log写入到磁盘
F.提交事务如果提交事务后，系统崩了
那内存中的A=4也会丢失，可以从redo log 中恢复数据
数据写入到磁盘是异步操作
数据写入磁盘有两种方式：
随机写入，性能比较差
顺序写入，性能好。
之前是写undo和数据到磁盘，现在是写undo和redo到磁盘，似乎没有减少io次数
数据库数据写入是随机io，性能很差
redo log在初始化时会开辟一段连续的内存空间，写入是顺序io，性能好。
实际上undo log并不是直接写入到磁盘，而是先写入到undo log buffer中，当redo log持久化时undo log就同时持久化到磁盘了
用undo log 和redo log只需要经过一次磁盘就可以了，undo log并不是直接写入到磁盘而是写入到redo log里面，所以经过一次io
undo log和数据写入磁盘需要经过两次io，性能比较差。
当redo log buffer内存满了也会写入到磁盘
问题：
如果在事务提交之前，redo log bugger内存满了，redo log会把数据写入到磁盘，然后事务回滚，这时候服务宕机了，怎么办？
数据库恢复机制，
第一种，只读取undo log
第二种，解析redo log 因为会做一些运算会被CPU制约
第三种，直接恢复redo log 当redo log恢复完以后再去找恢复好的undo log还原一、分布式事务：
分布式事务是指在分布式系统下，跨越多个微服务或多个数据库的情况下产生的事务
二、解决分布式系统的思路
从CAP定理和base理论说起
任何分布式系统都会满足三个指标 CAP，分布式系统无法同时满足一下三点，只能满足其中两点
CAP定理的含义：
Consistency(一致性)
Availability (可用性)
Partition tolerance(分区容错性)
Partition tolerance 分区容错性
大多数分布式系统都分布在多个子网络，每个子网络就叫一个区，分区容错性的意思就是指，区间通信可能失败。比如，一个一台服务器在上海，一台服务区在浙江，这就是两个区，他们之间可能因网络问题无法通信。
Availability (可用性)
意思是只要收到用户请求，服务器就必须给出响应（对错无关）
Consistency(一致性)
保证一致性，让服务器1写操作时，同时给服务器2发送信息，让服务器2也发生改变，保证一致性
CA冲突
如上图，在服务器1给服务器2发送消息时，为了保证消息一致性，这个时候，服务器2需要拦截请求，直到消息更新完成，所以就造成了服务器2在这段时间没有响应，所以CA不能同时满足。
保证服务器2的一致性，那么在服务器1必须在写操作时，锁定服务器2的读操作和写操作，只有数据同步后，才能重新开放读写，锁定期间，服务器2不能读写，所以没有可用性。
单点架构能同时满足CA；对一致性要求高的场景需要同时满足CP、例如zookeeper，在服务节点间数据同步时，服务对外不可用；对可用性要求较高的场景使用AP、例如Eureka，不许保证注册中心随时可用，不然拉取不到服务就可能出现问题
base理论
基本可用（Basically Available）、
软状态（Soft-state）、
最终一致性（Eventually Consistency）。
最终一致性，当服务器1同步数据到服务器2时，期间的消耗的时间需要时间过长比如8秒，不在接受范围，等一段时间以后才会一致，就叫最终一致性。如果为1秒，在可接受范围，就叫弱一致。等一小段时间就可用了，叫基本可用。
CP方式：
现在如果要满足事务的强一致性，就必须在订单服务数据库锁定的同时，对库存服务、用户服务数据资源同时锁定。等待三个服务业务全部处理完成，才可以四方资源，此时如果有其他请求要操作被锁定的资源就会被阻塞，这就就是满足了CP，这就是强一致，若可用。
AP方式：
三个服务的对应数据库各自独立利执行自己的业务，执行本地事务，不要求互相锁定资源。但是这个中间状态下，我们去访问数据库，可能遇到数据不一致的情况，不过我们需要做一些后补措施，保证在经过一段时间后，数据最终满足一致性。这就是高可用，弱一致（最终一致）。
由上面的两种思想，延伸出了很多的分布式事务解决方案：
XA
TCC
可靠消息最终一致
AT
三、分布式解决方法
分阶段提交
两阶段提交协议（2PC TWO-Phase-Commit）
两阶段提交协议是 X/open组织（即Open Group）定义了分布式事务处理的DTP模型提出的一种协议；该模型包括的角色
应用程序（AP）:我们的微服务
事务管理器（TM）：全局事务管理者
资源管理器（RM）：一般是数据库
通信资源管理器（CRM）：是TM和RM间的通信中间件
在该模型中，一个分布式事务（全局事务）可以被拆分成许多个本地事务，运行在不同的AP和RM上。每个本地事务的ACID很好实现，但是全局事务必须保证其中包含的每一个本地事务都能同时成功，若有一个本地事务失败，则所有其它事务都必须回滚。但本地事务处理过程中，并不知道其它事务的运行状态，因此就需要CRM来通知各个本地事务，同步事务执行的状态。
各个本地事务的通信必须有统一的规范，否则不同数据库间就无法通信。XA就是X/open DTP中通信中间件与TM间联系的接口规范，定义了用于通知事务开始、提交、终止、回滚等接口，各个数据库厂商都必须实现这些接口
二阶段提交：
将全局事务分为两个阶段来提交
阶段一：准备阶段，各个本地事务完成本地事务的准备工作。
阶段二：执行阶段，各个本地事务根据上一阶段执行结果，进行提交或回滚。
这个过程需要一个协调者（coordinator），还有事务的参与者（voter）
正常情况：
投票阶段：协调组询问各个事务参与者，是否可以执行事务。每个事务参与者执行事务，写入redo和undo日志，然后反馈事务执行成功的信息（agree）
提交阶段：协调组发现每个参与者都可以执行事务（agree），于是向各个事务参与者发出（commit）指令，各个事务参与者提交事务。
第一阶段CRM通知事务开始执行，所以事务把执行结果告诉协调器（这个过程中，一个事务执行完成，会等待其它事务），所有事务都执行成功了，然后协调器通知事务开始提交，
失败的情况：
投票阶段：协调组询问恩各个事务参与者，是否可以执行事务。每个事务参与者执行事务写入redo和undo日志，然后反馈事务执行结果，但只要有一个参与者返回的是Disagree，则说明执行失败。
提交阶段：协调组发现有一个或多个参与者返回的是disagree，认为执行失败。于是想各个事务参与者发出abort指令，各个事务参与者回滚 事务。
二阶段提交的缺点：
单点故障，在事务执行完成后，协调者奔溃
阻塞问题
在准备阶段、提交阶段，每个事务参与者都会锁定本地资源，并等待其他事务的执行结果，阻塞时间较长，资源锁定时间太久，因此执行的效率就比较低了。
TCC模式解决分布式事务
TCC模式可以解决2PC中的资源锁定和阻塞问题，减少资源锁定时间。
基本原理：
Try：资源的检测和预留
Comfirm：执行的业务操作提交；要求Try成功Comfirm一定要成功；
Cancel：预留资源释放。
执行分两个阶段：
准备阶段（try）：资源的检测和预留
执行阶段（confirm/cancel）：根据上一步结果，判断下面的执行方法。如果上一步中所有事务参与者都成功，则这里执行confirm。反之，执行cancel
try、confirm、cancel都是独立的事务，不受其它参与者的影响，不会阻塞等待它人
try、confirm、cancel由程序员在业务层编写，锁粒度有代码控制
例如：
以转账为例，假设账户A原来余额是100元，需要余额扣减30元，如图：
第一阶段（try）：余额检查，并冻结用户部分金额，此阶段执行完毕，事务已经提交
检查余额是否充足，如果充足，冻结部分余额
在账户表中添加冻结金额字段，值为30，余额不变
第二阶段
提交（confirm）：真正的扣款，把冻结金额从余额中扣除，冻结金额清空
修改冻结金额为0，修改余额为100-30=70元；
补偿（cancel）：释放之前冻结的金额，并非回滚
余额不变，冻结金额为0
c.优势和缺点：
优势
TCC执行的每一个阶段都会提交本地事务并释放锁，并不需要等待其它事务的执行结果。而如果其它事务执行失败，最后不是回滚，而是执行补偿操作。这样就避免了资源的长期锁定和阻塞等待，执行效率比较高，属于性能比较好的分布式事务解决方案。
缺点
代码侵入：需要人为编写代码实现try，confirm，cancel，代码侵入比较多
开发成本高：一个业务需要拆分成3个步骤，分别编写业务实现，业务编写比较复杂
安全性考虑：cancel动作如果执行失败，资源就无法释放，需要引入重试机制，而重试可能导致重复执行，还要考虑重试时的幂等问题。
d.使用场景
对事务有一定的一致性要求（最终一致）
对性能要求较高
开发人员具备较高的编码能力和幂等处理经验
可靠性消息服务
这种实现方式的思路，其实是源于eBay，其基本的设计思想是将远程分布式事务拆分成一系列的本地事务
基本原理
一般分为事务的发起者A和事务的其它参与者B
事务发起者A执行事务
事务发起者A通过MQ将需要执行的事务信息发送给事务参与者B
事务参与者B接收到消息后执行本地事务
比如A要给B转账，A在本地事务完成扣完钱后，发送消息到MQ，B从MQ接收消息，进行本地事务，如果失败就重试，不能回滚A的数据。时效性比较差，不能确保什么时候能完成。
注意事项：
事务发起者A必须确保本地事务成功后，小一定发送成功
MQ必须保证消息正确投递和持久化保存
事务参与者B必须确保消息最终一定能消费，如果失败需要多次重试
事务B执行失败，会重试，但不会导致事务A回滚
可靠性消息服务能确保最终一致性
如何保证消息一定能发送？
本地消息表
为了避免消息发送失败或丢失，我们可以把消息持久化到数据库中，实现时有简化版本和解耦版本两种方式
简化版本
原理图：
事务发起者：
开启本地事务
执行事务相关业务
发送消息到MQ
把消息持久化到数据库，标记为已发送
提交本地事务
事务接收者：
接收消息
开启本地事务
处理事务相关业务
修改数据库消息状态为已消费
提交本地事务
额外的定时任务
定时扫描表中超时未消费信息，重新发送
优势：
与TCC相比，实现方式较为简单，开发成本低
缺点：
数据一致性完全依赖于消息服务，因此消息服务必须是可靠的。
需要处理被动业务方的幂等问题
被动业务失败不会导致主动业务的回滚，而是重试被动的业务
事务业务与消息发送业务耦合、业务数据与消息表要在一起
独立消息服务
为了解决上述问题，我们引入一个独立消息服务，来完成对消息的持久化，发送，确认，失败重试等一系列行为，大概的模型如下
一次消息发送的时序图：
RocketMQ事务消息
RocketMQ本身自带了事务消息，可以保证消息的可靠性，原理其实就是自带了本地消息表
RabbitMQ的消息确认
rabbitMQ确保消息不丢失的思路是利用了消息的确认机制，没有使用传统的本地表
生产者确认机制：确保消息从生产者到达MQ不会有问题
消息生产者发送消息到rabbitMQ时，可以设置一个异步的监听器，监听来自MQ的ACk
MQ接收到消息后，会返回一个回执给生产者
消息到达交换机后路由失败，会返回失败的ACK
消息路由成功，持久化失败。会返回失败的ACK
消息路由成功，持久化成功，会返回成功ACK
生产者提前编写好不同回执的处理方式
失败回执：等待一定时间后重新发送
成功回执：记录日志等行为
消费者确认机制：确保消息能够被消费者正确消费
消费者需要在监听队列的时候执行手动ACK模式
rabbitMQ把消息投递给消息者后，会等待消费者ACk，接收到ACK后才删除消息，如果没有接收到ACK消息会一直保留在服务端，如果消费者断开连接或异常后，消息会投递给其它消费者。
消费者处理完消息，提交事务后，手动ACK。如果执行过程中抛出异常，则不会ACK，业务处理失败，等待下一条消息
经过上面的两种确认机制，可以确保从消息生产者到消费者的消息安全，再结合生产者和消费者两端的本地事务，即可宝成一个分布式事务的最终一致性。
消息事务的优缺点
优点：
事务相对简单，不需要编写三个阶段业务
是多个本地事务的结合，因此资源锁定周期短，性能好
缺点：
代码侵入
依赖于MQ的可靠性
消息发起者可以回滚，但是消息参与者无法引起事务回滚
事务失效性差，取决于MQ消息发送是否技师，还有消息参与者的执行情况
AT模式解决分布式事务方式
Seata开源了AT模式。AT模式是一种无侵入的分布式事务解决方案。可以看做是对TCC或者二阶段提交模型的一种优化，解决了TCC模式中的代码侵入、编码复杂等问题。
在AT模式下，用户只需关注自己的“业务sql”,用户的“业务sql”作为一阶段，Seata框架会自动生成事务的二阶段提交和回滚操作。
基本原理
跟TCC的执行相似，都是分两个阶段
一阶段，执行本地事务，并返回结果
二阶段，根据一阶段的结果，判断二阶段做法：提交或回滚
但AT模式底层做的事情可完全不同，而且第二阶段根本不需要我们编写，全部有Seata自己实现。其实就是我们写的代码与本地事务时代码一样，无需手动处理分布式事务。
AT模式实现原理
第一阶段
Seata会拦截“业务sql”,首先解析SQL语义，找到“业务SQL”要更新的业务数据，在业务数据被更新前，将其保存成“before image”，然后执行“业务SQL”更新业务数据，在业务数据更新之后，再将其保存成“after image”，最后获取全局行锁，提交事务。以上操作都在一个数据库事务内完成，保证了一阶段操作的原子性。
这里的before image和after image类似于数据库的undo和redo日志，但其实是用数据库模拟的。
第二阶段
二阶段提交
二阶段如果是提交的话，因为“业务SQL”在一阶段已经提交至数据库，所以Seata框架只需将一阶段保存的快照数据和行锁删掉，完成数据清理即可。
二阶段回滚
二阶段如果是回滚的话，Seata就需要回滚一阶段已经执行的“业务SQl”,还原业务数据。回滚方式便是用“before image”还原业务数据；但在还原前要首先要校验脏写，对比“数据库当前业务数据”和“after image”，如果两份数据完全一致就说明没有脏写，可以还原数据，如果不一致就说明有脏写，出现脏写就需要转人工处理。
因为有全局锁机制，所以可以降低出现脏写的概率。
AT模式的一阶段、二阶段提交和回滚均有Seata框架自动生成，用户只需编写“业务SQL”，便能轻松接入分布式事务，AT模式是一种对业务无任何侵入的分布式事务解决方案。
详细架构和流程
Seata中的几个基本概念：
TC（Transaction Coordinator） 事务协调者：
维护全局和分支事务的状态，驱动全局事务提交或回滚（TM之间的协调者）
TM（Transaction Manager） 事务管理器
定义全局事务的范围：开始全局事务、提交或回滚全局事务。
RM（Resource Manager）资源管理器
管理分支事务处理资源，与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态，并驱动分支事务提交或回滚。
Seata架构图如下
TM：业务模块中全局事务的开启者
向TC开启一个全局事务
调用其它微服务
RM：业务模块执行者中，包含RM部分，负责向TC汇报事务执行状态
执行本地事务
向TC注册分支事务，并提交本地事务执行结果
TM：结束对微服务的调用，通知TC，全局事务执行完毕，事务一阶段结束
TC：汇总各个分支事务执行结果，决定分布式事务是提交还是回滚
TC：通知所有RM提交/回滚资源，事务二阶段结束。
第一阶段：
TM开启全局事务，并向TC声明全局事务，包括全局事务XID信息
TM所在服务调用其它微服务
微服务，主要有RM来执行
查询before_image
执行本地事务
查询after_image
生成undo log 并写入数据库
向TC注册分支事务，告知事务执行结果
获取全局锁（阻止其它全局事务并发修改当前数据）
释放本地锁（不影响其他业务对数据的操作）
待所有执行完毕，事务发起者（TM）会尝试向TC提交全局事务
第二阶段：
TC统计分支事务执行情况，根据结果判断下一步行为
分支都成功：通知分支事务，提交事务
有分支执行失败：通知执行成功的分支事务，回滚数据
分支事务的RM
提交事务：直接情况before image和 after image信息，释放全局锁
回滚事务：
校验after image，判断是否有脏写
如果没有脏写，回滚数据到before image，清除before image和after image
如果有脏写，请求人工介入
更新中。。。。。。。。。。。。。。。。。——————————————————————————————————————————————————
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