分布式事务：
因为微服务的出现，某一序列动作的执行主体发生分拆，目标也不再限定到单个DB，因此传统的 TX 不再能够保护数据的原子性；
因为互联网 OLTP 的需要，我们最终需要使用 BASE 来完成最终一致性；
实行方法有哪些？
2PC（及变种3PC）、TCC、消息队列驱动（例如RocketMQ的事物消息）、消息表
本质上依然是把数据存储在可持久化、事务的系统之中；
具体实现上，有反向补偿、持续重试、幂等、
垂直扩容：三头六臂，加内存
水平扩容：加 co-worker
分布式：实例在不同物理位置
微服务：将单体服务打散，职责分担，进入不同的主题中进行负责
CAP：
C 一致性 各个节点对数据有相同的认知
A 可用性 集群可以正常对外服务
P 分区容忍性 集群节点间有版本、状态上的差异，但依然可以容忍并自我恢复
分布式事务：
因为微服务的出现，某一序列动作的执行主体发生分拆，目标也不再限定到单个DB，因此传统的 TX 不再能够保护数据的原子性；
因为互联网 OLTP 的需要，我们最终需要使用 BASE 来完成最终一致性；
实行方法有哪些？
2PC（及变种3PC）、TCC、消息队列驱动（例如RocketMQ的事物消息）、消息表
本质上依然是把数据存储在可持久化、事务的系统之中；
具体实现上，有反向补偿、持续重试、幂等、
垂直扩容：三头六臂，加内存
水平扩容：加 co-worker
分布式：实例在不同物理位置
微服务：将单体服务打散，职责分担，进入不同的主题中进行负责
CAP：
C 一致性 各个节点对数据有相同的认知
A 可用性 集群可以正常对外服务
P 分区容忍性 集群节点间有版本、状态上的差异，但依然可以容忍并自我恢复