几乎所有的信息管理系统都会涉及到事务，事务的目的是为了保证数据的一致性，这里说的一致性是数据库状态的一致性。
说到数据库状态的一致性，相信大家都会想到 ACID ：
- 原子性（Atomic）：在一个事件的多个数据库操作中，要么同时成功，要么同时失败，例如：转账业务。
- 隔离性（Isolation）：不同的业务之间处理数据相互独立，互不影响。
- 持久性（Durability）：正常提交的数据能够被持久化，不丢失数据，比如 mysql 天然就能持久化，redis 、 rabbitmq 也能通过设置进行持久化。
- 一致性（Consistency）：最终的数据正确，所以说是通过 AID 这些手段来保证了 C 。
在单体架构中，通常是一套程序对应一个数据库，事务基于数据库本身的能力,如果你在 .NET Core 中使用 dapper 或 sqlsugar ，可以很容易进行事务的处理，可以参考下面文档：
https://dapper-tutorial.net/transaction 。
https://www.donet5.com/Home/Doc?typeId=1183。
但是，在微服务架构，分布式的场景中，事务的处理就会变得复杂，会存在多个节点，多个节点的同步、可用性等都是需要考虑的问题，在分布式中有一个著名的 CAP 理论：
- C：数据一致性（Consisitency）：分布式中存在多个节点，对某个指定的客户端来说，从任一节点读取的数据保证获取到的是最新写入的数据。
- A：可用性（Acailability），非故障节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误和超时的响应）。
- P：分区容错性（Partition Tolerance），节点之间的数据传递是基于网络的，由于网络本身不是 100% 可靠，极端情况下会出现网络不可用的情况，进而将网络两端的节点分隔开来，这就是所谓的「网络分区」现象。在出现网络分区时，两部分的数据是不一致的，如果要保证数据的一致性，就必须要让没有及时同步数据的节点变为不可用，这就牺牲了可用性，否则就会牺牲一致性，所以在 P 一定存在的情况下，需要在 C 和 A 中间做取舍。
我们在 CAP、ACID 中讨论的一致性称为「强一致性」（Strong Consistency），而把牺牲了 C 的 AP 系统，但又要保证最终的结果是一致的，称为「弱一致性」，也叫最终一致性。最终一致性的概念由 eBay 的系统架构师丹 · 普利切特（Dan Pritchett）在 2008 年发表于 ACM 的论文「Base: An Acid Alternative」中提出的。
本文主要说下保证一致性的几种方式：TCC、SAGA 和消息队列。
TCC
TCC 是 Try-Confirm-Cancel 的缩写，表示将整个过程分为了三个阶段：
- Try：一个请求涉及到多个服务，多个服务会同时进行 Try，这个阶段为尝试执行阶段，在这个阶段中会进行数据的校验、检查，保障一致性，并准备资源，都成功会进入到 Confirm 阶段。
- Confirm：确认执行阶段，不进行任何业务检查，多个服务的 Try 都执行成功了，多个服务都进入到 Confirm 阶段，在这个阶段直接使用 Try 阶段准备的资源来完成业务处理。注意，Confirm 阶段可能会重复执行，因此需要满足幂等性。
- Cancel：如果在 Try 阶段有一个服务没有成功，那么所有的服务都进入到 Cancel 阶段，在该阶段，释放 Try 阶段预留的业务资源。注意，Cancel 阶段也可能会重复执行，因此也需要满足幂等性。
在 .NET Core 中可以参考：
https://github.com/simpleway2016/JMS。
在 Java 中可以使用 seata：
https://github.com/seata/seata https://seata.io/zh-cn/。
因为在 TCC 中的第一步 Try 需要预留资源，进行检查和校验，但在某些场景下，资源不是我们所能控制的，比如支付中，余额是银行管理的，我们通常没有权限。所以这时就不太适合 TCC ，可以考虑用 SAGA 来代替 TCC。
SAGA
SAGA 起源于 1987 年普林斯顿大学的赫克托 · 加西亚 · 莫利纳（Hector Garcia Molina）和肯尼斯 · 麦克米伦（Kenneth Salem）在 ACM 发表的一篇论文《SAGAS》。
SAGA 和 TCC 最大的区别是基于数据补偿机制来代替回滚。一个 SAGA 表示处理多个服务中数据的一系列操作，由一连串的本地事务组成，每个独立的本地事务中还是能够使用 ACID 。
SATA 由两部分组成：
- 将一个大的事务拆分成的若干个小的事务，比如一个大的事务 T ，拆分成 T1、T2、T3。
- 每一个子事务有对应的补偿动作,例如对应上面的 T1、T2、T3 有 C1、C2、C3 的补偿动作。
在 ACID 中如果出现异常，可以很容易进行回滚，但 SAGA 没办法自己回滚，必须依赖补偿动作来进行回滚。
如果 T1、T2、T3 都提交成功了，整个事务 T 就提交成功，如果执行 T2 时出现异常，这时有两种方式进行处理：
正向（不断重试）：不断对 T2 进行重试操作，直到成功（不排除人工干预），等 T2 重试成功后，继续执行后面的 T3。
反向（补偿）：T2 出现异常时，执行对应的补偿 C2，C2 必须执行成功（不排除人工），然后执行 T1 对应的补偿动作 C1 。
在上面提到的 seata 中也同样可以支持 SAGA 模式。
除了 seata ，还有一个用 go 语言写的 DTM 分布式事务框架也不错：
https://dtm.pub/ https://github.com/dtm-labs/dtm。
重要的是，DTM 支持 C# 客户端：
https://github.com/dtm-labs/dtmcli-csharp。
消息队列
消息队列相信大家都不陌生，我们零代码产品中调用外部接口的组件，会被用在一些复杂的业务逻辑编排中，对外部接口的调用就是使用消息队列，RabbitMQ 的延时队列加上死信队列可以来进行重试的操作，来保证数据的最终一致。
还有另一种方式就是使用事务消息表，比如有这样一个场景，在系统列表中删除一条流程数据，这时需要做：
1、列表服务中对数据进行删除；。
2、文件服务对这条数据相关的附件进行删除。
3、流程服务对该业务数据的所有流程信息进行删除。
具体的步骤如下：
1、列表服务删除数据成功后，在数据库中创建一张事务消息表，该表中记录事务 ID、数据删除成功的状态、业务数据 ID、附件待删除的状态、流程信息待删除的状态等。
2、列表服务删除数据成功后，发送消息分别进行附件删除处理和流程信息删除处理。
3、消息被正确处理后，修改事务消息表的状态。
4、创建一个单独的消息服务程序，轮询扫描事务消息表，如果发现状态没有变成已完成，就重新发送一个新的消息，这样附件删除和流程信息删除就会进行多次执行，这也要求这些操作必须是幂等的。
RabbitMQ 本身不支持分布式事务，不过有一些消息中间件是支持的，例如：RocketMQ，原生就支持分布式事务操作，可以更方便进行事务处理。
本文是一些理论的梳理，要想更彻底地掌握，可以选择一个框架，找几个场景，写写代码演练一下。
