本文主要是介绍如何保证跨系统的数据的一致性，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、多系统间的分布式事务
在分布式环境中，一个交易将会被分布到不同的系统中，在多个微服务进程内执行计算，多个数据库中执行数据更新操作，这个场景比数据库事务支持的单进程单数据库场景复杂太多了。如何通过 分布式事务 来保证微服务系统中，我们所面临的分布式系统中的数据一致性问题呢？
理论上分布式事务也是事务，也需要具有事务的四个特性。但在实际情况下，为了兼容性能和高可用，所以往往无法严格遵守ACID四个特性。
分布式事务的解决方案有很多，比如：2PC、3PC、TCC、Saga 和本地消息表等等。
2PC 和 本地消息表 这两种分布式事务的解决方案，比较贴近于我们日常开发的业务系统。
1、本地消息表——订单系统与积分系统的分布式事务
订单系统在落库新单的时候会同时修改积分系统的数据，为了保证两系统间的 分布式事务，我们采用的是 本地消息表法。
- 通过 Spring的事务控制 订单落库 和 发送给积分系统的消息 同时进行落库
- 启动异步线程，通过MQ的方式将消息发送给 代理队列，并由代理队列投递给 积分系统。（消息的准确投递，有MQ的监控机制实现）
- 积分系统通过处理消息 并且 提交数据，来保证与订单系统数据的一致性。
2、2PC——二阶段提交法
2PC 引入了一个事务协调者的角色，来协调两个系统。以使用消费券 进行 下单为例，协调者对客户端提供一个完整的“使用优惠券下单”的服务，在这个服务的内部，协调者再分别调用订单系统和促销系统的相应服务。
所谓的二阶段指的是准备阶段和提交阶段。在准备阶段，协调者分别给订单系统和促销系统发送“准备”命令，订单和促销系统收到准备命令之后，开始执行准备操作。
1、准备阶段可以完成 除了提交数据库事务以外的所有操作：
- 拼接数据信息
- 将数据信息插入相应的表中
不提交事务，并向事务协调者返回 准备成功。
在准备阶段，如果任何一步出现错误或者是超时，协调者就会给两个系统发送“回滚事务”请求。每个系统在收到请求之后，回滚自己的数据库事务，分布式事务执行失败，两个系统的数据库事务都回滚了，相关的所有数据回滚到分布式事务执行之前的状态，就像这个分布式事务没有执行一样。
2、事务协调者 在收到两个系统“准备成功”的响应之后，开始进入第二阶段。
提交阶段就比较简单了，协调者再给这两个系统发送“提交”命令，每个系统各自提交自己的数据库事务，然后给协调者返回“提交成功”响应。
如果发生网络传输失败的情况，需要反复重试，直到提交成功为止。
如果这个阶段发生宕机，包括两个数据库宕机或者订单服务、促销服务所在的节点宕机，还是有可能出现订单库完成了提交，但促销库因为宕机自动回滚，导致数据不一致的情况。这种情况无法避免，但是，因为提交的过程非常简单，执行很快，出现这种情况的概率非常小。所以，从实用的角度来说，2PC 这种分布式事务的方法，实际的数据一致性还是非常好的。
二、单系统间分布式事务
在单系统中，常常应为数据量巨大，在数据的存储上采用的水平扩展的方式，将相同的库表分别放置在不同的物理实例上，如订单系统的分库分表，在实际应用过程中，如何保持分布式的事务的呢。
在实际应用中，未真正的实现分布式事务，通过DBP中间件的限制，保证了一个事务中进行提交的操作只会对一个物理表进行修改。对于跨库的事务未保证一致性，只是提供了补偿机制，确保可以在发现问题后，可以保证数据的最终一致行。对于支付系统的是采取的真正的分布事务，该分布式事务应用的是阿里金融云提供的分布式事务组件。
这篇关于如何保证跨系统的数据的一致性的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
