跨库事务如何有效处理以避免数据不一致？

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最近完成的一个项目，涉及一个方案包含跨库事务一致性问题，是一个简单的场景。此项目旨在提升老业务处理能力，保持业务逻辑基本不变。主要是在新项目采用了分库分表。

最近在做一个项目，其中一个方案涉及到跨库事务一致性问题，是一个简单的场景。这个项目是对老的业务进行性能提升，业务逻辑基本上保持不变。主要是在于新项目采用了分库分表的设计，从而提升了性能。考虑到项目发布之后可能存在风险，采取了新老系统的并行方案。这个系统的业务比较简单：接收来自外部的数据，然后对数据进行核对处理。为了保证新老系统能够并行，在接收数据的时候必须实现双写方案，从而导致了跨库事务的一致性问题。

下面一幅图展示这一简单的场景

这里面会存在一个小问题，就是可能存在写入老库成功，但是写入新库失败的场景。

我们假设出现这种概率的情况是百万分之一，在系统发布的情况下，这种概率可能更高。从目前我们的数据量来看，一天大概5000W，那么出现不一致的数据量在500条。考虑到这个是数据核算系统，不能有一条丢失的情况，否则两边比对结果可能会不一致。所以需要保证一致性。

这种问题，有以下几种解决方案

1 考虑使用JTA等支持分布式事务的事务管理器

这种方案的优势就是直接有现成的解决方案，一般的j2ee服务器都提供了JTA的相关的实现。比较明显的问题就是解决方案太重量级。一般JTA除了服务器要支持，对应的数据库服务厂商一般也要提供相应的商业支持，主要是提供基于 XAResource JDBC驱动，这一些商业上的支持，部分是需要付费的。而且使用XA 数据库驱动，本身可能导致一些潜在的问题，尤其是基于不同的数据库厂商的时候。而XA是基于两阶段提交协议，事务管理器为了完成一个事务，需要多次和数据库通信，效率上比较低。