JAVA事務

#1、事務概念 參考文獻：
http://www.cnblogs.com/kristain/articles/2038397.html
http://blog.csdn.net/fg2006/article/details/6937413

spring事務控制：
http://www.blogjava.net/robbie/archive/2009/04/05/264003.html
spring事務同步 #2、分佈式事務 在電商等業務中，系統通常由多個獨立的服務組成，分佈式事務旨爲解決分佈式調用時候數據的一致性；

強一致性：
當更新操做完成以後，任何多個後續進程或者線程的訪問都會返回最新的更新過的值。這種是對用戶最友好的，就是用戶上一次寫什麼，下一次就保證能讀到什麼。根據 CAP 理論，這種實現須要犧牲可用性。

弱一致性：
系統並不保證續進程或者線程的訪問都會返回最新的更新過的值。系統在數據寫入成功以後，不承諾當即能夠讀到最新寫入的值，也不會具體的承諾多久以後能夠讀到。

最終一致性：
弱一致性的特定形式。系統保證在沒有後續更新的前提下，系統最終返回上一次更新操做的值。在沒有故障發生的前提下，不一致窗口的時間主要受通訊延遲，系統負載和複製副本的個數影響。DNS 是一個典型的最終一致性系統。

分佈式事務原則：

• 真正重要的是知足業務需求，而不是追求抽象、絕對的系統特性；
• 冪等性：重複調用屢次產生的業務結果與調用一次產生的業務結果相同；實現方式：
  1）經過業務操做自己實現冪等性；如token，時間戳
  2）系統緩存全部請求與處理結果；檢測到重複請求以後，自動返回；如分佈式鎖機制
• 補償機制
• CAP定理：對於共享數據系統，須要知足
  1）Consistency(一致性): 全部用戶看到一致的數據
  2）Availability(可用性): 總能找到一個可用的數據複本
  3）Tolerance to NetworkPartition(分區容忍性): 即便在系統被分區的狀況下，仍然知足上述兩點
• 酸鹼平衡(ACID-BASEBalance)
  1）BA(Basic Availability)：基本可用性
  2）S(Soft state)：柔性狀態
  3）E(Eventuall consistency)：最終一致性

實現方案：

• 按期校對
  

• 2PC
  

• TCC
  

• 業務補償

• 利用消息規避分佈式事務
  參考文獻： http://cailin.iteye.com/blog/2266672

• ByteTCC
  參考文獻：https://github.com/liuyangming/ByteTCC

• JTA/JTS/EJB

框架與設施建設目標思考：

• 一致的架構風格
• 簡單的編程模型
• 萬無一失
• 沒商量: 高可用與可伸縮
• 輕量，可擴展
• 盡力優化性能
• 利用現有基礎設施

參考程立-大規模SOA系統中的分佈事務處理
http://www.slideshare.net/Fenng/soa-dtp-by-alipay-cheng-li-presentation?type=powerpoint