重要的组件包括事务管理器、XA资源管理器和事务参与者。事务管理器负责全局事务的管理和协调，XA资源管理器负责本地资源的管理和协调，事务参与者负责具体的事务操作。事务协调器作为桥梁，协调各个组件之间的交互，确保分布式数据一致性。
在MySQL中，可以使用XA规范来实现分布式事务的强一致性。XA（eXtended Architecture）是一个分布式事务的标准规范，定义了事务管理器（Transaction Manager）和资源管理器（Resource Manager）之间的协议，用于实现分布式环境下的事务一致性。
为了规范分布式事务的管理,X/OPEN 提出了分布式事务处理规范XA协议，XA规范了TM与RM之间的通信接口，在TM与多个RM之间形成一个双向通信桥梁，从而在多个数据库资源下保证ACID四个特性。目前知名的数据库，如Oracle, DB2,mysql等，都是实现了XA接口的，都可以作为RM。
JTA规范下载地址：http://download.oracle.com/otn-pub/jcp/jta-1.1-spec-oth-JSpec/jta-1_1-spec.pdf
事务是保证一系列操作是一个整体，要么都执行，要么都不执行。比如A给B转账，A扣钱了，B的账户的钱也要加上去，不能出现A扣钱B不加钱，或者B加钱A不扣钱的情况。在单体程序中，数据库和spring框架已经解决这个这个问题，我只要在需要事务的方法上加上@Translate，或者在Spring配置中某一层甚至全局事务。对于我这种CRUD程序员，最初的2年一直在写代码，居然还不知道事务是什么东西，这说明在单体程序开发中，事务已经被处理的很好了，和我们程序员关系不大，第二也说明不要一直写CRUD的代码，那是在浪费生命。
在开发中，为了降低单点压力，通常会根据业务情况进行分表分库，将表分布在不同的库中（库可能分布在不同的机器上）。在这种场景下，事务的提交会变得相对复杂，因为多个节点（库）的存在，可能存在部分节点提交失败的情况，即事务的ACID特性需要在各个不同的数据库实例中保证。比如更新db1库的A表时，必须同步更新db2库的B表，两个更新形成一个事务，要么都成功，要么都失败。 那么我们如何利用MySQL实现分布式数据库的事务呢？
● 原子性：一个事务对状态的改变是原子的，要么都发生，要么都不发生，这些改变包括数据库的改变、消息以及对转换器的操作。
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分布式事务学习项目：流量充值中心 git地址：https://github.com/barrywangmeng/data-refill-center
本文全面的介绍了JTA分布式事务模型和接口规范，以及开源的分布式事务解决方案Atomikos。笔者认同"talk is cheap，show me the code"，因此在文章最后，给出一个完整的Atomikos与spring、mybatis整合的完整案例。
事务(Transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元； 事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持续性； 原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。 一致性（consistency）。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。 隔离性（isolation）。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之
XA，2PC，two-phase commit protocol。 两阶段事务提交采⽤的是 X/OPEN 组织定义的DTP 模型所抽象的
分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上，以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败，本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
导读：MySQL对分布式事务（XA Transactions）进行了很好的支持，我们看看它是怎么做的，并实战验证其提供的分布式事务控制语句效果。
Orderservice监听新订单队列中的消息，获取之后新增订单，成功则往新订单缴费队列中写消息，中间新增订单的过程使用JTA事务管理，当新增失败则事务回滚，不会往新订单缴费队列中写消息；
这篇文章将给大家介绍一下对分布式事务的一些见解，并讲解分布式事务处理框架 TX-LCN 的执行原理，错误之处望各位不吝指正。
综上所述，为了保证XA事务的一致性和可靠性，需要使用XA协议进行分布式事务的管理，使用分布式事务日志记录事务操作，设计幂等性操作，借助数据库的分布式事务支持，以及使用分布式锁和分布式一致性算法来确保分布式系统的数据一致和可靠性。
XA，2PC，two-phase commit protocol，两阶段事务提交采⽤的是 X/OPEN 组织定义的DTP 模型所抽象的：
ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件，提供了分库分表、读写分离和分布式事务等功能。它由两个主要子项目组成：ShardingSphere-JDBC和ShardingSphere-Proxy。其中，ShardingSphere-JDBC可直接嵌入Java应用中，通过对JDBC层的封装，实现了分布式数据库实例的透明访问；ShardingSphere-Proxy则是一个独立的MySQL数据库代理，可对MySQL协议进行拦截和解析，实现数据库的水平切分。
下图说明了一个DTP系统的本地实例，其中AP调用TM来构造事务。这些框表示X/Open DTP模型中的软件组件。箭头指示控制流的方向。
我们在实际项目中，尽量规避分布式事务。但是，有些时候是真的需要做一些服务拆分从而会引出分布式事务问题。
JTA即Java-Transaction-API，JTA允许应用程序执行分布式事务处理，即在两个或多个网络计算机资源上访问并且更新数据。JDBC驱动程序对JTA的支持极大地增强了数据访问能力。
是在是抱歉，本来每周一都是 POSTGRESQL 的，但由于某些原因这周更换顺序，下周会恢复的。
在微服务开发中，存在诸多的开发痛点，例如分布式事务、全链路跟踪、限流降级和服务平滑上下线等。而在这其中，分布式事务是最让开发者头痛的。那分布式事务是什么呢？
在 J2EE 应用中，事务是一个不可或缺的组件模型，它保证了用户操作的 ACID（即原子、一致、隔离、持久）属性。对于只操作单一数据源的应用，可以通过本地资源接口实现事务管理；对于跨数据源（例如多个数据库，或者数据库与 JMS）的大型应用，则必须使用全局事务 JTA (Java Transaction API)。JTA 为 J2EE 平台提供了分布式事务服务，它隔离了事务与底层的资源，实现了透明的事务管理方式。 #1 利用 JTA 处理事务# ##1.1 什么是事务处理## 事务是计算机应用中不可或缺的组件
双数据源配置。删掉原有其他的数据库连接配置.两个数据源的名称分别是：primary和secondary。分别访问testdb和testdb2数据库。另外注意：驱动类是MysqlXADataSource（支持分布式事务），而不是MysqlDataSource。
XA分布式事务方案是一种在分布式系统中实现跨多个数据库或队列等资源的一致事务的方法。
分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
分布式事务管理是指在分布式系统中对跨多个数据库或服务的操作进行协调和保证一致性的机制。在分布式环境下，由于涉及到多个独立的资源和服务，需要确保这些操作要么全部成功执行，要么全部回滚，以保持数据的一致性。
ShardingSphere是一款开源的分布式数据库中间件，它提供了多种数据分片和数据库分布式事务解决方案。下面是ShardingSphere的实战流程：
X/Open Distributed Transaction Processing（X/Open DTP）模型是一种用于构建分布式事务处理系统的标准模型。该模型定义了如何在分布式环境中协调和管理事务的执行。
我们了解到了分布式事务的基础概念。与本地事务不同的是，分布式系统之所以叫分布式，是因为提供服务的各个节点分布在不同机器上，相互之间通过网络交互。不能因为有一点网络问题就导致整个系统无法提供服务，网络因素成为了分布式事务的考量标准之一。因此，分布式事务需要更进一步的理论支持，接下来，我们先来学习一下分布式事务的CAP理论。
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 分布式事务，咱们前边也聊过很多次了，网上其实也有不少文章在介绍分布式事务，不过里边都会涉及到不少专业名词，看的大家云里雾里，所以还是有一些小伙伴在微信上问我。 那么今天，我就再来一篇文章，和大家捋一捋这个话题。以下的内容主要围绕阿里的 seata 来和大家解释。 1. 什么
总结，当事务方法执行过程中发生异常时，Spring事务会根据异常类型是否为检查异常以及是否配置了回滚异常类型来决定是否回滚事务。未检查异常会自动回滚，而检查异常需要通过配置来决定是否回滚。
XA是一种基于两阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）协议的分布式事务解决方案。XA规范由X/Open公司提出，用于解决分布式事务的一致性问题。XA分布式事务解决方案涉及到多个资源管理器（Resource Manager）和一个事务管理器（Transaction Manager）。
今天，咱们就暂时不聊【精通高并发系列】了，今天插播一下分布式事务，为啥？因为冰河联合猫大人共同创作的分布式事务领域的开山之作——《深入理解分布式事务：原理与实战》一书正式出版了，于2021年10月20日开始在当当预售，当天即登上当当新书榜第一的位置！
上图中JTA是事务管理器在Java中的实现，它的全称为Java Transaction API.XAResource是Java中对Resource规范的实现。
在分布式系统中，随着系统架构演进，原来的原子性操作会随着系统拆分而无法保障原子性从而产生一致性问题，但业务实际又需要保障一致性，下面我从学习和实战运用总结一下分布式一致性解决方案。
在多用户并发操作和大数据处理的现代软件开发领域中，事务管理已成为确保数据一致性和完整性的关键技术之一。特别是在使用如Spring这样的全面框架时，理解和掌握其事务管理机制不仅有助于我们编写出更为健壮和高效的应用，还能帮助我们避免一些由于事务处理不当带来的问题，如数据不一致性、数据丢失等。
分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。
2PC（two phase commit protocol，2PC）即两阶段提交协议，是将整个事务流程分为两个阶段，准备阶段（Prepare phase）、提交阶段（Commit phase），2指两个阶段，P指准备阶段，C指提交阶段。整个事务过程由事务管理器和参与者组成，事务管理器负责决策整个分布式事务的提交和回滚，事务参与者负责自己本地事务的提交和回滚。在计算机中部分关系数据库如 Oracle、MySQL 都支持两阶段提交协议。下面是计算机数据库进行两阶段提交的说明： 【1】准备阶段（Prepare phase）：事务管理器给每个参与者 Prepare 消息，每个数据库参与者在本地执行事务，并写本地的 Undo/Redo 日志，此时事务没有提交。（Undo 日志是记录修改的数据，用于数据回滚，Redo 日志是记录修改后的数据，用于提交事务后写入数据文件） 【2】提交阶段（Commit phase）：如果事务管理器收到了参与者的执行失败或者超时消息，直接给每个参与者发送回滚（Rollback）消息；否则，发送提交（Commit）消息；参与者根据事务管理器的执行提交或者回滚操作，并释放事务处理过程中使用的锁资源。注意：必须在最后阶段释放资源。 【成功情况】：
分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器「分别位于不同的分布式系统的不同节点之上」。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
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随着并发量、数据量越来越大及业务已经细化到不能再按照业务划分，我们不得不使用分布式数据库提高系统的性能。在分布式系统中，各个节点在物理上都是相对独立的，每个节点上的数据操作都可以满足 ACID。但是，各独立节点之间无法知道其他节点事务的执行情况，如果想让多台机器中的数据保存一致，就必须保证所有节点上的数据操作要么全部执行成功，要么全部不执行，比较常规的解决方法是引入“协调者”来统一调度所有节点的执行。
首先我们考虑单机情况下的事务实现，例如mysql，这类事务实现在本地可以通过redolog，undolog来保证同时成功，同时失败（虽然这里的实现也挺复杂的），因为他只涉及到了内部的业务逻辑，或者说在单机情况下，成功和失败都是属于可控范围，因为整个事件的完成提交只涉及到本地事务的成功与否。
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