提起「微服务架构」，有两个永恒话题：
服务治理、分布式事务
。
数据库和业务模块的垂直拆分，为我们带来了系统性能、稳定性和开发效率的提升，但同时也引入了一些更复杂的问题。例如在数据一致性问题上，我们不再能依赖数据库的本地事务。对于一系列的跨库写入操作，如何保证其原子性，是微服务架构设计不得不面对的问题。
绕不开的 CAP 定理
分布式系统的最大难点，是各个节点的状态如何进行同步。
CAP 定理是这方面的基本定理，也是理解分布式系统的起点。
根据 CAP 定理，一个 Web 应用只能同时支持
一致性(Consistency) 、可用性(Availability) 、分区容错性(Partition tolerance)
中的两种特性。对于横向扩展策略而言，数据分区始终不可或缺，这就等于架构师必须在一致性和可用性间做选择。
所以，在分布式系统中，基于不同的一致性需求，产生了许多不同的分布式事务解决方案。有追求强一致的两阶段提交，追求最终一致性的柔性事务、事务消息等等。
常见的分布式事务方案有哪些？
微服务架构中，常见的分布式事务解决方案有以下几种：
一致性保证：XA > TCC = SAGA > 事务消息
业务友好性：XA > 事务消息 > SAGA > TCC
性 能 损 耗：XA > TCC > SAGA = 事务消息
要注意，在柔性事务解决方案中，虽然 SAGA 和 TCC 看上去可以保证数据的最终一致性，但分布式系统的生产环境复杂多变，某些情况是可以导致柔性事务机制失效的。所以无论使用那种方案，都需要最终的兜底策略，人工校验、修复数据。
对于微服务而言，传统分布式事务解决方案存在哪些问题？如何深入理解 CAP 理论 & BASE 思想？分布式事务架构中的 XA、2PC、3PC、TCC、SAGAS、Seata，异步消息、事务消息等，该如何设计与实践？
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