参考博客：https://www.cnblogs.com/savorboard/p/distributed-system-transaction-consistency.html
1、为什么会出现分布式事务，与本地事务有什么区别？
数据库事务：
在开发过程中也会经常使用到。但是即使如此，可能对于一些细节问题，很多人仍然不清楚。比如很多人都知道数据库事务的几个特性：原子性(Atomicity )、一致性( Consistency )、隔离性或独立性( Isolation)和持久性(Durabilily)，简称就是ACID。
分布式事务：
分布式系统的核心就是处理各种异常情况，这也是分布式系统复杂的地方，因为分布式的网络环境很复杂，这种“断电”故障要比单机多很多，所以我们在做分布式系统的时候，
最先考虑的就是这种情况。这些异常可能有 机器宕机、网络异常、消息丢失、消息乱序、数据错误、不可靠的TCP、存储数据丢失、其他异常等等...
本地事务数据库断电的这种情况，它是怎么保证数据一致性的呢？我们使用SQL Server来举例，我们知道我们在使用 SQL Server 数据库是由两个文件组成的，
一个数据库文件和一个日志文件，通常情况下，日志文件都要比数据库文件大很多。数据库进行任何写入操作的时候都是要先写日志的，同样的道理，
我们在执行事务的时候数据库首先会记录下这个事务的redo操作日志，然后才开始真正操作数据库，在操作之前首先会把日志文件写入磁盘，
那么当突然断电的时候，即使操作没有完成，在重新启动数据库时候，数据库会根据当前数据的情况进行undo回滚或者是redo前滚，这样就保证了数据的强一致性。
2、分布式事务中的CAP理论，BASE理论是什么？
CAP定理是由加州大学伯克利分校Eric Brewer教授提出来的，他指出WEB服务无法同时满足一下3个属性：（至于为什么可以参考上一篇博客）
C：一致性，就是说所有的服务器上面的数据都是一样的，
A：可用性，用户访问服务器上面的数据，响应时间在可以接受的范围内
P：分区容忍性，其实就是高可用性，一个节点崩了，并不影响我们其它的节点
1：满足C，所有的机器上的数据都是一样，这样的情况下会有什么需求呢？每当一个新数据新增到其中一个服务器上，这个数据要同步到其它服务器，这样的情况下才可以保证C
2：满足A，这样的情况下会有什么需求呢？用户随时都在访问，都能在可控的时间内返回正确的数据
3：满足P，非常可靠，怎么能可靠呢？那必须是机器越多越可靠，为啥？我有1亿台服务器，挂了几万台，完全没影响嘛。
BASE理论：
在分布式系统中，我们往往追求的是可用性，它的重要程序比一致性要高，那么如何实现高可用性呢？ 前人已经给我们提出来了另外一个理论，就是BASE理论，它是用来对CAP定理进行进一步扩充的。BASE理论指的是： Basically Available（基本可用） Soft state（软状态） Eventually consistent（最终一致性） BASE理论是对CAP中的一致性和可用性进行一个权衡的结果，理论的核心思想就是：我们无法做到强一致，但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性（Eventual consistency）。
3、分布式事务的解决方案以及各个解决方案的优缺点？
（1）基于可靠消息的最终一致性方案
消息表的设计:
（2）TCC补偿方案
（3）最大努力通知方案
