微服务架构下的分布式事务基础入门( 二 ) _微服务架构

Serializable 序列化

该级别要求所有事务都必须串行执行，因此能避免一切因并发引起的问题，但效率很低。

隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大。对于多数应用程序，可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Committed 。它能够避免脏读取，而且具有较好的并发性能。尽管它会导致不可重复读、幻读和第二类丢失更新这些并发问题，在可能出现这类问题的个别场合，可以由应用程序采用悲观锁或乐观锁来控制。
4. 什么是分布式事务？到此为止，所介绍的事务都是基于单数据库的本地事务，目前的数据库仅支持单库事务，并不支持跨库事务。而随着微服务架构的普及，一个大型业务系统往往由若干个子系统构成，这些子系统又拥有各自独立的数据库。往往一个业务流程需要由多个子系统共同完成，而且这些操作可能需要在一个事务中完成。在微服务系统中，这些业务场景是普遍存在的。此时，我们就需要在数据库之上通过某种手段，实现支持跨数据库的事务支持，这也就是大家常说的“分布式事务” 。
这里举一个分布式事务的典型例子——用户下单过程。
当我们的系统采用了微服务架构后，一个电商系统往往被拆分成如下几个子系统：商品系统、订单系统、支付系统、积分系统等。整个下单的过程如下：

用户通过商品系统浏览商品，他看中了某一项商品，便点击下单
此时订单系统会生成一条订单
订单创建成功后，支付系统提供支付功能
当支付完成后，由积分系统为该用户增加积分

上述步骤2、3、4需要在一个事务中完成。对于传统单体应用而言，实现事务非常简单，只需将这三个步骤放在一个方法A中，再用Spring的@Transactional注解标识该方法即可。Spring通过数据库的事务支持，保证这些步骤要么全都执行完成，要么全都不执行。但在这个微服务架构中，这三个步骤涉及三个系统，涉及三个数据库，此时我们必须在数据库和应用系统之间，通过某项黑科技，实现分布式事务的支持。
5. CAP理论CAP理论说的是：在一个分布式系统中，最多只能满足C、A、P中的两个需求。
CAP的含义：

C：Consistency 一致性
同一数据的多个副本是否实时相同。
A：Availability 可用性
可用性：一定时间内 & 系统返回一个明确的结果则称为该系统可用。
P：Partition tolerance 分区容错性
将同一服务分布在多个系统中，从而保证某一个系统宕机，仍然有其他系统提供相同的服务。

CAP理论告诉我们，在分布式系统中，C、A、P三个条件中我们最多只能选择两个。那么问题来了，究竟选择哪两个条件较为合适呢？
对于一个业务系统来说，可用性和分区容错性是必须要满足的两个条件，并且这两者是相辅相成的。业务系统之所以使用分布式系统，主要原因有两个：

提升整体性能
当业务量猛增，单个服务器已经无法满足我们的业务需求的时候，就需要使用分布式系统，使用多个节点提供相同的功能，从而整体上提升系统的性能，这就是使用分布式系统的第一个原因。
实现分区容错性
单一节点或多个节点处于相同的网络环境下，那么会存在一定的风险，万一该机房断电、该地区发生自然灾害，那么业务系统就全面瘫痪了。为了防止这一问题，采用分布式系统，将多个子系统分布在不同的地域、不同的机房中，从而保证系统高可用性。

这说明分区容错性是分布式系统的根本，如果分区容错性不能满足，那使用分布式系统将失去意义。
此外，可用性对业务系统也尤为重要。在大谈用户体验的今天，如果业务系统时常出现“系统异常”、响应时间过长等情况，这使得用户对系统的好感度大打折扣，在互联网行业竞争激烈的今天，相同领域的竞争者不甚枚举，系统的间歇性不可用会立马导致用户流向竞争对手。因此，我们只能通过牺牲一致性来换取系统的可用性和分区容错性。这也就是下面要介绍的BASE理论。
6. BASE理论CAP理论告诉我们一个悲惨但不得不接受的事实——我们只能在C、A、P中选择两个条件。而对于业务系统而言，我们往往选择牺牲一致性来换取系统的可用性和分区容错性。不过这里要指出的是，所谓的“牺牲一致性”并不是完全放弃数据一致性，而是牺牲强一致性换取弱一致性。下面来介绍下BASE理论。