14 分布式事务之可靠消息队列

你好，我是周志明。

前面几节课，我们谈论了事务处理中的本地事务（单个服务、单个数据源）、全局事务（单个服务、多个数据源）和共享事务（多个服务、单个数据源），这一讲我们将聚焦于事务处理中最复杂的分布式事务（多个服务、多个数据源）。

在开始展开介绍之前，我想先给你强调一下，这里所说的分布式事务（Distributed Transactions），跟DTP模型中所指的“分布式事务”的含义是不一样的：DTP模型所指的“分布式”是相对于数据源而言的，并不涉及服务，这部分内容我们在上节课已经讨论过了；而这里的“分布式”是相对于服务而言的，它特指的是多个服务同时访问多个数据源的事务处理机制，严谨地说，它更应该被称为“在分布式服务环境下的事务处理机制”。

其实在上一讲我们就提到过，为了解决分布式事务的一致性问题，1991年X/Open组织提出了一套XA的事务处理架构。在2000年以前，人们还寄希望于这套事务处理架构能良好地应用在分布式环境中。不过很遗憾，这个美好的愿望今天已经被CAP理论彻底地击碎了。

那么，为什么会出现这种局面呢？就让我们从CAP与ACID的矛盾开始说起吧。

CAP与ACID之间的矛盾

CAP理论又叫Brewer理论，这是加州大学伯克利分校的埃里克 · 布鲁尔（Eric Brewer）教授，在2000年7月“ACM分布式计算原理研讨会（PODC）”上提出的一个猜想。