1、什么是分布式事务
通俗讲一个大操作由不同的小操作组成，这些小操作分布在不同服务器上，并且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些操作要目全部成功，要么全部失败，本质上将：分布式保证不同数据库的数据一致性。
2、分布式事务产生的原因
2.1 数据分库分表
当数据库单表一年产生的数据超过1000w 那么就需要考虑分库分表，简单的将就是讲原来的一个数据库变成多个数据库，这时候如果一个操作即访问1数据库，又访问2数据库，而且要保证数据的一致性，那么就要用到分布式事务。
2.2应用soa化
所谓应用soa化就是业务的服务化，如果原来单机支撑整个电商网络，现在对整个网络进行拆解，分离出订单中心，用户中心，库存中心，对于订单中心，有专门的数据库存储订单信息，用户中心也有专门的数据库存储用户信息，库存中心也会专门的数据库存储信息，这时候如果要同时对订单和库存进行操作，那么就会涉及到订单数据库和库存数据库，为了保证数据一致性，就需要用到分布式事务。
3、事务的4个特性（ACID）
原子性 一致性 隔离性 持久性
4、分布式事务的应用场景
4.1 支付
一笔支付，是对买家账户进行扣款，同时对卖家账户进行加钱，这些操作必须在一个事务里面执行，而对于买家账户属于买家中心，对应的买家数据库，而卖家账户属于卖家中心，对应卖家数据库，对不同数据库操作必须引入分布式事务
4.2 在线下单
买家在电商平台下单，往往会涉及到两个动作，一个扣库存，第二个是更新订单状态，库存和订单一般属于不同的数据库，需要使用分布式事务保证数据一致性。
5、常见的分布式事务解决方案
5.1 消息事务+最终一致性
所谓消息事务就是基于消息中间件的两阶段提交，本质上是对消息中间件的一种特殊利用。他是将本地事务和发送消息放在了一个分布式事务里，保证要么本地操作成功并且对外发送消息成功，要么两者都失败。开源RocketMq就支持这一特性。原理如下：
1.A系统向消息中间件发送一条预备消息
2.消息中间件保存预备消息并返回成功
3.A执行本地事务
4.A发送提交消息给消息中间件
通过以上4步完成了一个消息事务，对于以上4个步骤，每个步骤都有可能产生错误：
步骤一出错，则整个事务失败，不会执行A的本地操作
步骤二出错，则整个事务失败，不会执行A的本地操作
步骤三出错，这时需要回滚预备消息消息如何回滚那？答案是A系统实现一个消息中间件的回调接口，消息中间件会不断执行回调接口，检查A事务执行是否成功，如果失败则回滚预备消息
步骤四出错，这时候A的本地事务执行是否成功，那么消息中间件是否需要消息回滚？不需要，其实通过回调接口，消息中间件能够检测到A执行成功了，这时候其实不需要A发送提交消息了，消息中间件可以自己对消息进行提交，从而完成整个消息事务。
基于消息中间件的两个阶段提高往往用在高并发场景下，将一个分布式事务拆分成一个消息事务（A系统的本地操作+发送消息）+B系统本地操作，其中B系统的操作由消息驱动，只要消息事务成功，那么A操作一定成功，消息一定发送出来了，这时候B会受到消息去执行本地操作。如果本地操作失败。消息会重投，知道B操作成功，这样就变相的实现了A与B的分布式事务。
虽然上面的方案能完成A和B的操作，但是A和B并不是严格的一致的，我们牺牲了一致性，来换来的性能的提升，当然这种做法是有风险的，如果B一直执行不成功，那么一一致性会被破坏，具体要不要还要看看业务能够承担的风险。
5.2 基于XA协议的两阶段提交
5.3 TCC编程模式