22/25可擴展分布式事務管理第一部分分布式事務概述 2第二部分兩階段提交協議 4第三部分Paxos共識算法 7第四部分分布式鎖機制 10第五部分EventualConsistency 14第六部分分布式補償機制 17第七部分云原生分布式事務 20第八部分事務管理系統 22

第一部分分布式事務概述關鍵詞關鍵要點一、分布式系統與分布式事務

1.分布式系統是由地理上分散的計算機組成，它們通過通信網絡進行交互。

2.分布式事務跨越多個分布式系統的資源，確保數據庫操作的原子性、一致性、隔離性和持久性（ACID）特性。

3.協調分布式事務的挑戰包括網絡延遲、資源不可用和并發訪問控制。

二、分布式事務的特征

分布式事務概述

分布式事務是一種跨越多個自治數據庫或應用程序服務的數據庫事務。它確保事務中的所有操作要么全部成功，要么全部失敗，即使參與者分布在不同的物理位置。

基本概念

*自治數據庫：擁有自己事務管理器和恢復機制的獨立數據庫。

*協調器：負責編排分布式事務的中心服務。

*參與者：參與分布式事務的數據庫或應用程序服務。

*二階段提交協議（2PC）：用于協調分布式事務的主要協議。

*原子性、一致性、隔離性、持久性（ACID）：分布式事務必須滿足的特性，以確保數據完整性和可靠性。

需求

分布式事務管理在當今的分布式應用程序中至關重要，因為這些應用程序：

*訪問跨越多個服務器的數據

*涉及多個獨立服務

*需要確保事務的完整性，即使在出現故障的情況下

挑戰

分布式事務管理會帶來以下挑戰：

*網絡延遲：可能導致跨參與者通信時的延時。

*節點故障：參與者可能會因故障或網絡中斷而宕機。

*并發訪問：多個事務可能會同時嘗試訪問同一數據。

*死鎖：當兩個或多個事務相互等待釋放鎖時，可能會發生死鎖。

解決方法

為了克服這些挑戰，分布式事務管理系統通常利用以下方法：

*兩階段提交協議(2PC)：一個嚴格的協議，確保分布式事務中的所有參與者要么全部提交事務，要么全部回滾。

*分布式鎖：用于防止并發訪問共享資源。

*時間戳：用于檢測和解決并發事務之間的沖突。

*日志記錄：用于記錄事務狀態，以便在發生故障時進行恢復。

應用場景

分布式事務管理在各種應用程序中至關重要，包括：

*電子商務：確保購物車的完整性，跨越多個服務和數據庫。

*銀行：維護賬戶之間資金轉移的完整性。

*醫療保健：管理電子病歷和預約系統中的數據一致性。

當前趨勢

分布式事務管理領域正在不斷發展，以下是一些當前趨勢：

*分布式數據庫：專門設計用于處理分布式事務的數據庫系統。

*云原生事務：在云環境中設計和部署的事務管理解決方案。

*服務器less事務：在按需基礎上提供事務管理功能的云服務。

總之，分布式事務管理對于分布式應用程序的可靠性和數據完整性至關重要。通過理解基本概念、挑戰和解決方法，組織可以有效地實施分布式事務管理系統，確保在復雜的分布式環境中事務的原子性、一致性、隔離性和持久性。第二部分兩階段提交協議關鍵詞關鍵要點兩階段提交協議的概覽

1.兩階段提交協議是一種分布式事務管理中的共識算法，用于協調多個參與者在執行分布式事務時的行為。

2.該協議將提交過程分為兩個階段：準備階段和提交階段。在準備階段，每個參與者對事務執行本地操作，并確定是否可以提交。

3.在提交階段，協調者收集參與者在準備階段的結果，并做出提交或回滾的最終決定。

準備階段

1.協調者向參與者發送準備請求。

2.參與者執行本地操作，并記錄操作結果。

3.參與者向協調者發送準備就緒或準備失敗的響應。

提交階段

1.協調者收集參與者的準備就緒響應。

2.如果所有參與者都準備就緒，協調者發送提交請求。

3.參與者完成本地操作，并向協調者發送提交成功或提交失敗的響應。

回滾階段

1.如果準備階段中任何參與者準備失敗，協調者發送回滾請求。

2.參與者撤消本地操作。

3.協調者向所有參與者發送回滾成功的響應。

兩階段提交協議的優點

1.保證事務的原子性：確保事務要么全部執行，要么全部回滾。

2.處理參與者故障：協調者負責協調參與者的行為，即使參與者出現故障也能保證事務的完整性。

3.可擴展性：兩階段提交協議可以擴展到包含大量參與者的分布式系統中。

兩階段提交協議的局限性

1.性能開銷：兩個階段的提交過程可能會增加事務的執行時間。

2.死鎖：參與者可能在提交階段出現死鎖，導致事務無法完成。

3.同步阻塞：兩階段提交協議是一種同步協議，在提交階段會阻塞所有參與者。兩階段提交協議(2PC)

定義

兩階段提交(2PC)協議是一種分布式事務管理機制，確保參與事務的多個資源管理器（RM）協調工作并達成一致的結果。

過程

2PC協議涉及兩個階段：

1.準備階段

*協調器(Coordinator)向每個RM發送一個`Prepare`請求消息，詢問它們是否準備好提交事務。

*RM檢查其本地狀態，如果可以提交，則回復`Yes`并進入準備狀態。否則，回復`No`。

2.提交/中止階段

*如果所有RM都回答`Yes`，協調器向它們發送一個`Commit`消息。

*如果至少一個RM回答`No`，協調器將發送一個`Abort`消息。

*RM根據接收到的消息提交或中止事務，釋放或獲取鎖定的資源。

關鍵概念

*協調器：協調事務的RM，負責管理事務流程。

*資源管理器：管理參與事務的資源，例如數據庫或消息隊列。

*事務日志：記錄事務活動并確保一致性的持久性存儲。

*鎖：確保資源在事務期間不被其他事務訪問的機制。

優點

*事務一致性保證，防止數據不一致。

*松散耦合，RM可以獨立操作。

*支持容錯，即使某些RM失敗，事務也可以完成或中止。

缺點

*性能開銷：2PC協議需要額外的消息傳遞和協調開銷。

*可擴展性限制：隨著參與RM的數量增加，協調負擔也會增加。

*單點故障：協調器是一個單點故障，如果協調器失敗，整個事務可能會中止。

優化

為了優化2PC協議的性能和可擴展性，可以采用以下策略：

*優化通信：使用批量處理、并行處理和可靠的傳輸協議來減少消息傳遞開銷。

*減少鎖爭用：通過仔細設計事務隔離級別和優化查詢計劃來避免鎖爭用。

*異步提交：允許RM在收到`Commit`消息后異步提交事務，以減少同步開銷。

*容錯優化：使用日志記錄、故障轉移和冗余來提高系統的容錯能力。

應用

2PC協議廣泛用于需要跨多個資源管理器保持事務一致性的分布式系統中，包括：

*數據庫事務管理

*消息隊列交易

*金融交易

*分布式緩存第三部分Paxos共識算法關鍵詞關鍵要點Paxos共識算法

1.分布式一致性問題：Paxos共識算法解決分布式系統中多個節點達成一致狀態的問題，確保所有節點在同時執行相同操作時獲得相同的結果。

2.基本思想：Paxos算法是一個兩階段提交協議，包括提議階段和接受階段。在提議階段，一個節點提議一個值；在接受階段，其他節點決定是否接受這個值。

3.故障處理：Paxos算法能夠處理節點故障，包括節點崩潰、網絡分區和消息丟失。它通過使用一個叫做“租約”的機制來保證領導者節點的選舉，并通過使用“輪次編號”來確保提議值的順序。

Paxos的類型

1.單值Paxos：是一種基本形式的Paxos算法，用于達成一個單個值的共識。例如，在分布式鎖服務中，可以使用單值Paxos來達成鎖定一個資源的共識。

2.多值Paxos：是一種允許達成多個值共識的Paxos算法。例如，在分布式數據存儲系統中，可以使用多值Paxos來達成在多個數據副本之間更新數據的共識。

3.QuorumPaxos：是一種優化過的Paxos算法變體，通過使用仲裁來提高性能。仲裁機制允許在發生故障時更快速地達成共識，而無需向所有節點發送消息。

Paxos的應用

1.分布式數據庫：Paxos用于在分布式數據庫中實現復制和故障容錯。例如，GoogleSpanner和ApacheCassandra使用Paxos來確保數據的一致性和可用性。

2.分布式鎖服務：Paxos用于在分布式系統中實現鎖服務。例如，ZooKeeper和etcd使用Paxos來協調對分布式資源的訪問。

3.分布式文件系統：Paxos用于在分布式文件系統中實現一致性和故障容錯。例如，GoogleFileSystem和HDFS使用Paxos來協調文件更新和復制。

Paxos的趨勢

1.異步Paxos：異步Paxos是一種優化過的Paxos算法變體，通過允許消息異步處理來提高性能。它對于具有高延遲或不可靠網絡的分布式系統非常有用。

2.快速Paxos：快速Paxos是一種優化過的Paxos算法變體，通過減少消息傳遞和優化選舉過程來提高性能。它對于對低延遲有嚴格要求的分布式系統非常有用。

3.分布式Paxos：分布式Paxos是一種用于分布式集群的Paxos算法的擴展。它允許在多個集群之間達成共識，從而實現跨地域的數據一致性和故障容錯。Paxos共識算法

Paxos是一種分布式共識算法，最初由LeslieLamport于1990年提出。該算法旨在解決分布式系統中達成一致性的問題，即在存在節點故障和網絡延遲的情況下，確保所有節點對共享狀態達成一致的視圖。

算法原理

Paxos算法通過以下步驟實現共識：

1.提議階段：提案者向集群中的其他節點發送提案，其中包含擬議的值。

2.準備階段：節點收到提案后，如果節點認為該提案有效（例如，該節點尚未就該提案做出決定），則它會向提案者發送“準備”消息。

3.接受階段：如果提案者收到大多數節點（即集群中半數以上）的“準備”消息，則它會向集群中的其他節點發送“接受”消息，其中包含提案的值。

4.學習階段：節點收到“接受”消息后，會將提案的值作為自己的當前狀態。

角色和消息

Paxos算法涉及以下角色和消息：

*提案者：提出提案并協調達成共識的節點。

*接受者：處理提案并就提議的值做出決定的節點。

*提案：包含擬議值的提議消息。

*準備：節點已準備好接受特定提案的響應消息。

*接受：提案已被接受并成為當前狀態的響應消息。

容錯性

Paxos算法具有很強的容錯性，它可以承受以下故障：

*節點故障：即使節點在算法的任何階段發生故障，算法也可以繼續運行。

*網絡延遲：消息可以延遲交付，但不會導致算法失敗。

*網絡分區：集群可以暫時分為兩個或多個部分，但只要大多數節點最終保持連接，算法就可以繼續運行。

優點

Paxos算法的優點包括：

*可擴展性：該算法很容易擴展到具有大量節點的集群。

*容錯性：該算法具有很強的容錯性，可以承受各種類型的故障。

*高性能：該算法在實踐中表現出很高的性能。

缺點

Paxos算法的缺點包括：

*復雜性：該算法的實現和理解可能很復雜。

*低延遲：與其他共識算法相比，Paxos算法可能具有較高的延遲。

應用

Paxos算法已用于各種分布式系統中，包括：

*分布式數據庫

*分布式文件系統

*分布式鎖服務

參考

*Lamport,L.(1990).Thepart-timeparliament.ACMTransactionsonComputerSystems,8(3),198-226.

*Lamport,L.(2001).Paxosmadesimple.ACMSIGACTNews,32(4),18-25.第四部分分布式鎖機制關鍵詞關鍵要點分布式鎖機制

1.定義：一種協調機制，用于防止多個分布式系統中的節點同時訪問共享資源。

2.特性：高性能、高可用性、可擴展性和一致性。

3.重要性：確保分布式事務的原子性和一致性。

分布式鎖實現

1.中央式鎖管理器：由一個中心化的鎖管理器負責維護所有鎖的狀態信息。

2.分布式鎖管理器：分布式系統中的多個節點共同管理鎖的狀態信息。

3.趨勢和前沿：基于區塊鏈、分布式哈希表和智能合約等新興技術的分布式鎖機制。

鎖沖突檢測

1.沖突檢測算法：用于檢測和解決分布式鎖沖突。

2.常見算法：時間戳排序、鎖租約和鎖等待隊列。

3.選擇原則：根據不同應用場景和性能需求選擇合適的算法。

死鎖處理

1.死鎖成因：多個節點相互等待釋放鎖，導致系統陷入僵局。

2.死鎖檢測和恢復：定期檢查系統狀態并采取措施打破死鎖。

3.預防死鎖策略：采取預防措施，如按序鎖和鎖超時機制，避免死鎖發生。

鎖性能優化

1.并發鎖：提高鎖獲取的并發性，減少系統開銷。

2.分級鎖：將鎖劃分為不同級別，根據資源粒度分配鎖，降低鎖沖突概率。

3.鎖失效處理：制定失效處理機制，保證鎖在極端情況下仍然有效。

分布式鎖在事務管理中的應用

1.保證原子性：通過分布式鎖機制，確保分布式事務中所有操作要么全部成功，要么全部回滾。

2.強制一致性：強制所有參與分布式事務的節點保持一致的數據狀態。

3.提升性能：分布式鎖可以優化事務并發性和減少死鎖風險，提高事務管理效率。分布式鎖機制

分布式鎖機制是一種協調機制，用于管理對分布式系統中共享資源的并發訪問。它確保同一時刻只有一個節點可以訪問共享資源，從而避免數據不一致和競爭條件。

#概述

分布式鎖機制的工作原理如下：

1.獲取鎖：節點向分布式鎖服務請求獲取鎖。

2.加鎖：如果鎖可用，鎖服務將授予節點加鎖權限。

3.使用資源：節點持有鎖期間，可以獨占訪問共享資源。

4.釋放鎖：使用完資源后，節點釋放鎖，以便其他節點可以訪問它。

#實現機制

分布式鎖機制有多種實現機制，包括：

*中心化鎖服務器：一個集中式服務器管理所有鎖。優點是簡單易懂，但性能受到服務器的限制。

*去中心化算法：節點通過算法協商獲得鎖。優點是可擴展，但實現復雜。

*基于Paxos協議：Paxos協議通過節點之間的多輪通信來確保一致性。優點是高性能和容錯性強。

*基于ZooKeeper框架：ZooKeeper是一種分布式協調服務，提供分布式鎖功能。優點是易于使用且性能良好。

#性能考慮因素

分布式鎖機制的性能受以下因素影響：

*吞吐量：每秒可以處理的最大鎖請求數。

*延遲：獲取和釋放鎖的平均時間。

*可擴展性：隨著節點數量的增加，鎖機制的性能如何變化。

#應用場景

分布式鎖機制在以下場景中至關重要：

*訪問受限資源：例如，數據庫表或文件，確保同一時刻只有一個節點可以修改。

*協調多個進程：例如，防止多個進程同時執行相同任務。

*保證數據一致性：確保對共享數據的更新是原子性的，從而防止數據損壞。

#挑戰

分布式鎖機制面臨以下挑戰：

*死鎖：多個節點相互等待釋放鎖，導致系統癱瘓。

*服務故障：如果鎖服務故障，可能會導致數據不一致。

*性能瓶頸：鎖機制的性能可能會成為系統瓶頸，特別是當鎖爭用激烈時。

#結論

分布式鎖機制是確保分布式系統中共享資源并發訪問一致性的關鍵組件。通過了解其工作原理、實現機制、性能考慮因素和應用場景，系統設計人員可以選擇和實施最適合其需求的鎖機制，以提高系統的魯棒性、可擴展性和性能。第五部分EventualConsistency關鍵詞關鍵要點最終一致性（EventualConsistency）

1.最終一致性是一種弱一致性模型，它要求分布式系統中的副本在一段時間后最終收斂到相同的狀態。

2.在最終一致性下，寫入操作可能會導致短暫的不一致性，直到系統收斂。這與強一致性不同，后者要求所有副本在寫入操作完成后立即達到一致狀態。

3.最終一致性比強一致性具有更高的可用性和可擴展性，因為它允許部分副本在系統故障期間保持可用。

CAP定理（CAPTheorem）

1.CAP定理指出，在分布式系統中，不可能同時滿足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區容忍性（PartitionTolerance）。

2.最終一致性犧牲了強一致性以提高可用性和可擴展性。在分區發生的情況下，系統可以繼續處理寫入操作而不等待所有副本同步。

3.強一致性保證了所有副本在寫入操作完成后立即一致，但它可能會導致系統在分區發生時不可用。

保證最終一致性的技術

1.因果一致性（CausalConsistency）：確保與其相關的操作之間的事件順序在所有副本中保持一致。

2.讀己寫（Read-Your-Own-WritesConsistency）：確保每個節點可以立即讀取其自己寫入的最新數據。

3.單調讀（MonotonicReads）：確保每個節點隨著時間的推移看到數據的單調增加視圖。

最終一致性在分布式事務中的應用

1.最終一致性可用于構建可擴展的分布式事務管理器，允許跨多個數據庫和服務執行事務。

2.通過利用基于事件的架構，最終一致性可以實現事務的可擴展性和彈性，同時保證最終一致性。

3.分布式事務管理器可以利用最終一致性來優化性能并提高可用性，同時保持事務的語義正確性。

最終一致性與傳統數據庫

1.傳統關系型數據庫通常提供強一致性，這限制了它們的可用性和可擴展性。

2.基于最終一致性的分布式數據庫放棄了強一致性以獲得更高的可用性和可擴展性，這使得它們適用于大規模、高并發應用程序。

3.隨著分布式系統變得越來越普遍，最終一致性在數據庫領域中發揮著越來越重要的作用。

最終一致性的趨勢和前沿

1.基于區塊鏈技術的去中心化數據庫正在探索最終一致性的新形式。

2.邊緣計算和物聯網（IoT）的興起對最終一致性提出了新的挑戰和機遇。

3.人工智能和機器學習正在被用于優化最終一致性協議的性能和魯棒性。最終一致性

最終一致性是一種分布式系統設計原則，它保證了系統中的數據副本在經過有限的延遲后最終將達到一致狀態。這意味著，雖然系統中的不同節點可能在不同時間點擁有不同版本的相同數據，但系統會確保這些版本最終會收斂到一個一致的狀態。

最終一致性的特點

*延遲：數據在達到一致狀態之前可能需要一定延遲，延遲時間取決于系統的配置和負載。

*異步：數據更新通常是異步進行的，這使得系統可以處理高并發和網絡分區的情況。

*容錯：最終一致性系統可以容忍節點故障和網絡分區，并確保數據最終將保持一致。

最終一致性的實現

實現最終一致性有幾種不同的方法，包括：

*版本向量：每個數據項都帶有版本向量，用于跟蹤數據更新的歷史記錄。

*復制狀態機：每個節點都維護一個狀態機，用于處理數據更新。狀態機在所有節點上都被復制，確保數據更新以相同的順序應用。

*Paxos：Paxos是一種分布式共識算法，可用于確保系統中的所有副本在更新之前都同意更新的順序。

最終一致性的優點

最終一致性提供了以下優點：

*可擴展性：最終一致性系統可以輕松擴展，以處理大量數據和并發操作。

*容錯性：最終一致性系統可以容忍節點故障和網絡分區，并確保數據最終將保持一致。

*性能：最終一致性系統可以提供高性能，因為它們可以異步處理數據更新。

最終一致性的缺點

最終一致性也有一些缺點：

*延遲：數據可能需要一段時間才能達到一致狀態，這可能不適用于某些需要強一致性的應用程序。

*復雜性：實現最終一致性系統可能會很復雜，因為它需要管理數據副本和處理可能的沖突。

*數據丟失：在某些情況下，最終一致性系統可能會丟失數據，例如當發生網絡分區并且某些節點無法與其他節點通信時。

最終一致性的適用場景

最終一致性特別適用于以下場景：

*非關鍵任務應用程序：對于數據一致性要求較低且延遲可接受的應用程序。

*分布式緩存：最終一致性緩存可以提高應用程序的性能并減少數據庫負載。

*社交媒體平臺：社交媒體平臺可以受益于最終一致性，因為它允許用戶在不犧牲可擴展性和容錯性的情況下快速更新他們的個人資料。

結論

最終一致性是一種重要的分布式系統設計原則，它可以通過犧牲強一致性來實現可擴展性、容錯性和性能。在選擇分布式系統設計時，了解最終一致性的特點、實現和適用場景至關重要。第六部分分布式補償機制關鍵詞關鍵要點主題名稱：TCC補償

1.TCC（Try-Confirm-Cancel）是一種基于兩階段提交協議的分布式補償機制，分為三個階段：嘗試階段、確認階段和取消階段。

2.在嘗試階段，事務參與者執行本地操作并返回結果；在確認階段，事務協調器將嘗試結果發送給參與者并等待最終確認；在取消階段，如果確認階段失敗，事務協調器或事務參與者將回滾本地操作。

3.TCC補償的優點在于事務的高可靠性和數據一致性，缺點在于性能開銷較大。

主題名稱：冪等操作

分布式補償機制

分布式事務管理中的一個關鍵挑戰是處理事務中的故障，這可能導致事務中的某些操作已執行，而另一些操作尚未執行。補償機制是一種用于解決此問題的技術，它涉及執行一個與故障操作相反的操作，以恢復系統到一致狀態。

補償機制類型

補償機制分為兩類：基于日志的補償和基于回滾的補償。

*基于日志的補償：使用事務日志跟蹤已執行的操作，如果事務失敗，則可以讀取日志并執行相反的操作以撤銷這些操作。

*基于回滾的補償：涉及創建每個操作的“回滾”函數，該函數可以撤消該操作的效果。

基于日志的補償的步驟

基于日志的補償機制涉及以下步驟：

1.日志記錄所有操作：將事務中執行的所有操作記錄在事務日志中。

2.在事務失敗時讀取日志：如果事務失敗，則讀取事務日志以識別已執行的操作。

3.執行相反的操作：對于每個已執行的操作，執行一個相反的操作以撤銷該操作的效果。

基于回滾的補償的步驟

基于回滾的補償機制涉及以下步驟：

1.為每個操作創建回滾函數：為事務中執行的每個操作編寫一個回滾函數，該函數可以撤消該操作的效果。

2.在事務失敗時調用回滾函數：如果事務失敗，則調用每個操作的回滾函數來撤銷這些操作的效果。

補償機制的優點

補償機制提供了以下優點：

*容錯性：允許系統從故障中恢復，即使某些操作失敗。

*一致性：有助于確保系統保持一致狀態，即使發生故障。

*增強可靠性：通過處理故障并恢復系統到一致狀態，提高了系統的整體可靠性。

補償機制的缺點

補償機制也有一些缺點：

*開銷：記錄操作或創建回滾函數可能會產生額外的開銷。

*復雜性：實施補償機制可能很復雜，尤其是在事務涉及多個服務或資源時。

*潛在的死鎖：如果補償操作與原始操作交互，則可能會發生死鎖。

補償機制的應用

補償機制廣泛應用于各種分布式系統，包括：

*數據庫系統：用于處理數據庫事務中的故障。

*消息系統：用于處理消息傳遞系統中的消息丟失或損壞。

*微服務架構：用于處理微服務故障。

結論

分布式補償機制是處理分布式事務管理中故障的重要工具。它們允許系統從故障中恢復并保持一致狀態。基于日志的補償和基于回滾的補償是兩種主要的補償機制類型，各有其優點和缺點。通過仔細選擇和實施補償機制，可以提高分布式系統的容錯性、一致性和可靠性。第七部分云原生分布式事務關鍵詞關鍵要點【云原生事件溯源】

1.事件溯源是一種記錄和存儲系統狀態變更的日志，用于重建系統狀態并實現事務的原子性。

2.云原生事件溯源利用云基礎設施和服務，如分布式流媒體和存儲，為分布式事務提供可伸縮和彈性的解決方案。

3.它支持事件源的橫向擴展和彈性，確保系統在高并發和故障情況下也能可靠地記錄和處理事件。

【云原生補償事務】

云原生分布式事務

簡介

云原生分布式事務是指在云計算環境中實現跨多個微服務和數據存儲的原子性和一致性操作。它解決了傳統分布式事務管理在云原生環境中遇到的挑戰，例如大規模微服務架構、異構數據源和彈性基礎設施。

主要機制

*兩階段提交(2PC)：協調多個參與者（例如微服務或數據庫）依次提交或回滾事務。

*補償事務(CT)：執行與原始事務相反的操作，以達到原子性。

*本地事務協調器(LTC)：管理單個微服務或數據存儲內的本地事務。

*分布式事務協調器(DTC)：協調跨多個參與者的分布式事務。

關鍵特性

*原子性：保證所有參與者要么全部成功完成事務，要么全部回滾事務。

*一致性：確保所有參與者對數據保持一致的視圖。

*隔離性：確保不同分布式事務之間的并發訪問不會導致數據不一致。

*持久性：確保事務一旦提交，其結果將持久化存儲，并且不會因系統故障而丟失。

云原生分布式事務的優勢

*靈活性：支持大規模微服務架構，并允許異構數據源參與事務。

*彈性：即使在基礎設施故障或參與者失敗的情況下，也能保持事務原子性和一致性。

*易用性：提供便捷的API和工具，簡化分布式事務的開發和