一、本地事务
简单来说，一个单体应用中，一般只会涉及一台数据库服务器，而数据库服务器本身就具有事务特性，这种在一台数据库服务器上实现的事务叫本地事务。
二、分布式事务
同理，在分布式系统中，每个应用都拥有自己的数据库服务器，此时想要实现多台应用之间的数据一致性，显然靠本地事务是无法实现的，因此需要实现分布式事务，也就是保证多个系统的操作原子性，要么全部成功要么全部失败的方式叫分布式事务。例如：
1）跨数据源的分布式事务
2）跨服务的分布式事务
三、分布式解决方案
分布式需要解决的问题就是不同系统之间的数据一致性问题，所以需要各个子系统之间互相等待，同时提交，同时回滚，达成强一致性。但是事务在等待过程中处于弱可用状态。各个子系统之间互相通讯，协调事务状态，因此需要一个事务协调者：
四、事务模式
1.基于两段性提交的XA模式
XA 规范 是 X/Open 组织定义的分布式事务处理（DTP，Distributed Transaction Processing）标准（协议），几乎所有主流的关系型数据库都对 XA 规范 提供了支持。
一阶段：事务协调者通知每个事务参与者执行事务，事务参与者反馈执行结果，不提交事务
二阶段：如果收到事务均执行完成，则通知每个事务参与者提交事务
基于这个思想，2019 年 1 月份蚂蚁金服和阿里巴巴共同开源的分布式事务解决方案Seata。
XA模式优势：1）事务的强一致性，满足ACID原则 2）常用数据库都支持，实现相对简单，没有代码侵入。
XA模式劣势：1）一阶段需要锁定数据库资源，等待二阶段才能释放，性能较差 2）依赖关系型数据库。
2.TCC模式
通过人工编码实现诗句恢复，需要实现三个接口
1）Try：资源的检测和预留
2）Confirm：完成资源操作业务；要求 Try 成功 Confirm 一定要能成功
3）Cancel：预留资源释放，可以理解为try的反向操作
优势：数据一致性较好，灵活性较好，
劣势：开发成本高，有代码侵入，每个事务操作每个参与者都需要实现try/confirm/cancel三个接口。
3.基于消息队列的分布式事务
订单系统完成订单入库后，通知MQ向库存系统发送可减少库存消息，库存系统收到消息后减少库存执行本地事务，假如订单系统失败，不会触发消息发送，库存系统状态不变。
消息队列模式优势：由MQ协调完成，性能高，开发成本低
消息队列模式劣势：依赖数据库本地事务实现，MQ会出现频繁读取数据库记录，占用数据库资源。
