本文以一个实际业务问题来谈谈事务该如何处理。对接外部系统是是不可避免的，从广泛意义上来说，外部系统范围很大，中间件（数据库）也属于外部系统。当我们讨论事务时，通常我们将那些没有支持事务的系统称为外部系统，业务系统基本上都是外部系统。
有这样一套系统，以gitlab为底层系统， 在gitlab project的基础上封装了代码仓，系统对其中一些与gitlab关联的数据进行了落表。创建代码仓的逻辑过程比较复杂，首先通过gitlab创建代码仓（其中返回的代码仓id需要落库），系统表code_repo插入记录，创建gitlabhook，系统表member插入记录（维护系统用户和对应代码仓的关系），创建多个gitlabbranch(系统业务，初始化代码仓可以初始化多个分支)，系统表label插入记录。
以上大概说明整个业务流程, gitlab接入的方式采用HTTP,不采用直接对接gitlab数据库的原因是，其创建项目和分支业务逻辑复杂，梳理代价很大。对接任何系统其实本质上可以概括为两种：
| 对接方式 | 优势 | 缺点 |
|---|---|---|
| 上游系统提供的接口 | 不需要关注上游系统的自身义务逻辑，维护只需要关注接口版本 | 灵活性较差 |
| 上游系统底层存储（数据库，文件等） | 需要梳理和维护上游系统业务逻辑,维护是代码层面的 | 灵活性、可控性很好 |
,数据库采用mysql。 在不考虑异常的情况，整个业务流程还是比较清晰的，但是分布式的核心就是处理各种异常情况，这也是分布式复杂的地方。因为分布式的网络环境是很复杂的。我们很保证底层系统的可用性。在这里，当gitlab其中的接口出现异常，系统仍落库显然是不合理的，同样的当数据库发生异常，gitlab数据存在也是不合理的，分布式事务的核心要解决数据一致性。
解决还需要与当前的项目架构不能冲突。目前各服务还没有拆分，运行。数据库也没有拆分。其架构仍是单体架构模式，设计时考虑了后期的微服务拆分。目前主要问题是解决Gitlab和DB之间的数据一致性，其复杂度没有微服务多DB的高。
事务的概念来自数据库事务，在数据库事务定义中，事务是一个执行的逻辑单元，它需要提供一个一致、可靠的数据操作，它主要包括下面两个目标：
当出现任何错误，包括系统宕机、部分失败，都能保证左右的数据修改都能够恢复到未修改的状态；
不通的事务并发处理相同的数据时，提供适当的隔离机制。 我们常说的ACID，其实是某些数据库特有的事务实现方式，也就是实现了原子性、一致性、隔离性和持久性。 dan 分布式事务，一直是实现分布式系统过程中最大的挑战，在单个数据源的系统中，只要该数据源支持事务，例如大部分关系型数据库，一些MQ服务（redis,mysql,activeMQ等），我们实现事务相对容易。那么我们如何在分布式系统中实现事务呢？这就要从分布式系统的原则说起，目前主要有BASE原理 ACP原理。其中ACP是：
A:可用性（Availability）
B:一致性（Consistency）
C:分区容错性（Tolerance of network Partition） ruan zhuang t爱 A和P没什么好说的，就是分布式系统的基本特性，C（一致性）指在分布式系统中，多个节点之间的数据的一致性，包括一个节点修改的数据，通过另一个节点访问的时候也能够看到；以及当一个操作需要修改多个数据源的数据，多个修改都能够同时完成或者同时不完成。
这里的一致性，我们可以看作是数据库事务的ACID特性中，原子性、一致性甚至是隔离性的统一。如果以ACID标准实现分布式系统，在现实中是不可能的。其中原子性就没法实现，如果一个业务请求，要修改多个数据库中的数据，那么这多个数据库操作，就无法实现原子性，势必会有一个先后，这一点点时间就违反了原子性。
所以，我们往往无法在分布式系统中实现完全的一致性，所以就有了BASE理论，BASE是BasicallAvailable（基本可用)，SOftstate(软状态)和Eventually consistent(最终一致性)三个短语的缩写。BASE理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，要求实现最终一致性即可。
其中，SoftState（软状态）是指，在一个业务操作过程中，允许出现一个中间状态，也就是软状态，而不是要求原子性那样，要么完成要么不完成。例如在下单的时候，出现一个正在处理状态。由于有这个软状态，那我的一致性就不是要求抢一致性，而是最终一致性，也就是说，只要最终这个请求能够处理完，所有数据状态都是处理完的状态；如果期间出错了，所有的数据也都一致，该失败的失败，该退钱的退钱，该重置的重置。 确定分布式系统的实现原则是最终一致性以后，同时也明确了我们实现分布式事务的原则，也是最终一致性。其实，不管数据库事务的ACID特性，还是分布式事务的最终一致性，都是根据事务的定义和它的两个目标，所采用的不通的实现方式。
那我们该如何实现这个最终一致性呢？
首先，任何一个分布式系统，总是由一个个的系统组成，也就是一个个的服务，这些服务也可以部署多个实例。同时，我们整个系统也需要一定的方式相互通信。我们采用接口的方式，也可以通过MQ之类的消息中间件通信。但是无论怎样，分布式系统会涉及多个数据源。
对于这种每个服务访问多个数据源的情况，其实就是一个最简单的分布式事务的场景。如果大家在网上搜“Spring分布式事务实现”，搜索到结果也就是在说这个场景下的分布式事务实现过程。要实现这个事务，首先需要对Spring的事务机制有一定的了解。对于这种情况，最简单的就是使用Springde JTA事务管理，但是我们知道。JTAs事务管理是通过两阶段提交实现的，在很多情况下，他的效率是很低的。因为它在多个数据源秀修改数据的时候，这些数据一直处在被锁的状态，直到多个数据源的事务都提交完成，才会释放。
如果不用JTA,Spring也给我们提供了几种方式，来近似的实现分布式事务，例如：
事务同步，也就是提交一个事务的时候，通过Listener等方式通知另一个事务也提交。但是这种情况下，如果第二个事务提交出错了，第一个事务就无法回滚了，因为它已经提交完成了
链式事务，也就是将多个事务，包装在一个链式事务管理器中，当提交事务的时候，一次提交里面的事务，对于这种情况，也存在上面所说的问题
所以，使用spring在单服务多数据源的情况下，实现分布式事务，实际上没办法完全实现事务的，因为出错的时候不能够保证。那么这时候，就需要通过其他机制来补充。比如重试，自己处理错误和异常。
大家可以试想一下，分布式系统越复杂，它出错的情况就越多，我们需要考虑的补救措施就越多。这种修修补补的实现分布式事务的最终一致性的做法，始终不是一个好做法。但是，使用Spring解决单服务的分布式系统，始终是分布式事务实现的基础。我们可以用其他的模式来方便我们解决分布式事务，但是在每个服务中，我们还是要经常使用事务同步、链式事务等来实现事务。我们用Spring来保证绝大数情况下的事务问题，而对于特殊的错误情况，就采用其他的模式来解决。
刚才说了我们使用其他模式来处理分布式事务问题，主要有下面五种模式，参考 分布式事务参考 ：
XA方案
TCC方案
本地消息表
可靠消息最终一直方案
最大努力通知方案
由于目前是单DB，可以尽最大限度利用单DB事务特性，Spring事务管理中介绍了有两种事务管理方式（programmatically and declarative ）。 虽然官方文档建议使用申明式事务管理方式，但是我们在回滚数据库事务需要执行其他操作时，如API的反操作，手动方式才能够实现。
CoderepoService中提供的创建代码仓接口createCodeRepo，主要包含①②③④操作，其中只有一个DB操作④，使用数据库事务无法满足情况。 例如当①②执行成功，③执行失败，这是通过异常事务回滚无法回滚Gitlab中的数据。所以必须手动回滚，处理逻辑如下。我们Spring数据库事务，保证DB操作， 当③④失败时手动捕获异常（回滚gitlab数据），并抛出系统业务异常（使事务生效）。
这里涉及的Gitlab操作对应一个回滚操作deleteGitlabProject(),DB通过事务回滚。
本文讨论问题类似单服务多DB场景，不同的是gitlab数据与通是保证通过HTTP调用的,并没有实现事务。 如何保证DB与第三方系统数据保持一致性的问题，尽量较小的代码改动。在微服务多数据源的情况下不能够满足需求，需要根据业务选型。
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