如何处理高并发环境下的分布式事务问题？

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前言：本章主要对分布式事务进行梳理和讲解。

在业务设计过程中，各微服务都采用了独立数据库。因此，这些微服务之间的数据共享有了更高的要求：要解决数据一致性的问题。

前言

本章主要对分布式事务进行梳理和讲解。可能在业务设计过程中，各微服务都采用了独立数据库，所以，这些微服务之间的数据共享有了更高的要求：要解决数据一致性的问题。

1. 数据一致性

数据一致性是指：数据被多次操作或者以多种方式操作时，能保持业务的不变性。数据一致性存在于很多场景中。导致数据不一致的原因也不尽相同。

• 在对数据库中的内容进行读写时，不是每个用户都能读取到正确的数据，可能在读取时数据未同步过来。
• 在分布式系统中，在Leader节点的“写”数据同步到各个Slave节点时，如果有一个节点未同步，则会造成数据不一致。
• 在多个业务方对同一个数据源获取数据时，如果业务方没有核对数据就进行相关计算，则会因为不同业务方使用了不同的处理逻辑，从而导致多个业务方最终的结果数据不一致。
• 在使用缓存的场景中，缓存更新策略的不同会造成缓存与数据库的数据不一致。

场景：

对于数据一致性问题，很典型的案例就是银行转账：在双方转账前后，双方的余额总和应该是不变的，这就是数据一致性。例如账户A向账户B转了100元：

• 如果转账成功，则账户A扣掉100元，账户B增加100元。