本地事务
使用本地事务，更多是通过关系型数据库数据库来控制事务，利用数据库本身的事务特性ACID实现，因此称数据库事务。
由于主要靠关系型数据库控制事务，而数据库和应用通常在同一个服务器，因此说关系型的数据库事务称为本地事务。
分布式事务
提供服务的各个节点分布在不同的机器上，相互之间通过网络交互，但网络不稳定会出现不一致的问题，因此需要更进一步的理论支持。
CAP理论
CAP分别是Consistency（一致性）、Avaliable（可用性）、Patition tolerant（分区容错性） 的首字母。一个分布式系统只能满足其中两个(CP/AP)
- **一致性 (Consistency)**：指的是写操作后读操作可以读取到最新的数据状态，当数据分布在多个节点上时，从任意节点读取到的数据都是最新状态。这种一致性是强一致性。
- 读写分离架构下（主负责写入，从负责读），写入主数据库后要将数据同步到从数据库。
- 写入主数据库后，同步给从数据库期间，要将从数据库锁住，同步完后再释放锁，以免在同步过程中读数据读取到旧的数据
- 可用性 (Avaliable)：任何事务的操作都可以得到响应结果，且不会出现响应超时或者响应错误。
- **分区容错性 (Patition tolerant)**：分布式系统的各个节点部署在不同子网中，这是网络分区。由于网络问题导致某个节点间通信失败，但不影响集群对外提供服务。
- 异步取代同步操作，节点之间解耦合
- 一主多从
权衡
Patition tolerant是在分布式系统中要保证的，因此只能在C和A中权衡：
- 保证一致性 (CP)：如银行交易等要求强一致性的场景。实际应用：zookeeper
- 保证用户体验 (AP)：MySQL异步复制、半同步复制、Eureka组件
BASE理论
BASE理论是对CAP中AP的扩展，通过牺牲强一致性来获得可用性。当出现故障时，允许部分不可用，但要保证核心功能可用，允许数据在一段时间内不一致，但最终达到一致状态。满足BASE理论的事务，称之为“柔性事务”
- 基本可用(Basically Avaliable)：分布式系统出现故障时，允许损失部分功能可用性，但保证核心功能可用
- 电商网站交易付款出现问题，
- 软状态(Soft state)：分布式系统中允许存在中间状态（软状态），这个状态不影响系统可用性
- “支付中”,”数据同步中”等，待数据最终一致后改为”成功”状态
- 最终一致性(Eventually consistent)：经过一段时间之后，所有节点数据都会达到一致，但需要一定时间的延迟、等待
