本篇文章主要介绍了"轻松学会分布式事务算法"，主要涉及到方面的内容，对于软件工程感兴趣的同学可以参考一下：
当我们在生产线上用一台服务器来提供数据服务的时候，我会遇到如下的两个问题：1）一台服务器的性能不足以提供足够的能力服务于所有的网络请求。2）我们总是害怕我们的这...
- 如果所有的参与者都回应“可以提交”，那么，协调者向所有的参与者发送“正式提交”的命令。参与者完成正式提交，并释放所有资源，然后回应“完成”，协调者收集各结点的“完成”回应后结束这个Global Transaction。
- 如果有一个参与者回应“拒绝提交”，那么，协调者向所有的参与者发送“回滚操作”，并释放所有资源，然后回应“回滚完成”，协调者收集各结点的“回滚”回应后，取消这个Global Transaction。
我们可以看到，2PC说白了就是第一阶段做Vote，第二阶段做决定的一个算法，也可以看到2PC这个事是强一致性的算法。在前面我们讨论过Master-Slave的强一致性策略，和2PC有点相似，只不过2PC更为保守一些——先尝试再提交。 2PC用的是比较多的，在一些系统设计中，会串联一系列的调用，比如：A -> B -> C -> D，每一步都会分配一些资源或改写一些数据。比如我们B2C网上购物的下单操作在后台会有一系列的流程需要做。如果我们一步一步地做，就会出现这样的问题，如果某一步做不下去了，那么前面每一次所分配的资源需要做反向操作把他们都回收掉，所以，操作起来比较复杂。现在很多处理流程（Workflow）都会借鉴2PC这个算法，使用 try -> confirm的流程来确保整个流程的能够成功完成。 举个通俗的例子，西方教堂结婚的时候，都有这样的桥段：
1）牧师分别问新郎和新娘：你是否愿意……不管生老病死……（询问阶段）
2）当新郎和新娘都回答愿意后（锁定一生的资源），牧师就会说：我宣布你们……（事务提交）
这是多么经典的一个两阶段提交的事务处理。 另外，我们也可以看到其中的一些问题， A）其中一个是同步阻塞操作，这个事情必然会非常大地影响性能。 B）另一个主要的问题是在TimeOut上，比如，
1）如果第一阶段中，参与者没有收到询问请求，或是参与者的回应没有到达协调者。那么，需要协调者做超时处理，一旦超时，可以当作失败，也可以重试。
2）如果第二阶段中，正式提交发出后，如果有的参与者没有收到，或是参与者提交/回滚后的确认信息没有返回，一旦参与者的回应超时，要么重试，要么把那个参与者标记为问题结点剔除整个集群，这样可以保证服务结点都是数据一致性的。
3）糟糕的情况是，第二阶段中，如果参与者收不到协调者的commit/fallback指令，参与者将处于“状态未知”阶段，参与者完全不知道要怎么办，比如：如果所有的参与者完成第一阶段的回复后（可能全部yes，可能全部no，可能部分yes部分no），如果协调者在这个时候挂掉了。那么所有的结点完全不知道怎么办（问别的参与者都不行）。为了一致性，要么死等协调者，要么重发第一阶段的yes/no命令。
两段提交最大的问题就是第3）项，如果第一阶段完成后，参与者在第二阶没有收到决策，那么数据结点会进入“不知所措”的状态，这个状态会block住整个事务。也就是说，协调者Coordinator对于事务的完成非常重要，Coordinator的可用性是个关键。 因些，我们引入三段提交，三段提交在Wikipedia上的描述如下，他把二段提交的第一个段break成了两段：询问，然后再锁资源。最后真正提交。三段提交的示意图如下：
三段提交的核心理念是：在询问的时候并不锁定资源，除非所有人都同意了，才开始锁资源。
理论上来说，如果第一阶段所有的结点返回成功，那么有理由相信成功提交的概率很大。这样一来，可以降低参与者Cohorts的状态未知的概率。也就是说，一旦参与者收到了PreCommit，意味他知道大家其实都同意修改了。这一点很重要。下面我们来看一下3PC的状态迁移图：（注意图中的虚线，那些F,T是Failuer或Timeout，其中的：状态含义是 q – Query，a – Abort，w – Wait，p – PreCommit，c – Commit）
