一.两阶段提交方案/XA 方案
2PC的传统方案是在数据库层面实现的，如Oracle、MySQL都支持2PC协议，为了统一标准减少行业内不必要的对接成本，需要制定标准化的处理模型及接口标准，国际开放标准组织Open Group定义分布式事务处理模型DTP（Distributed Transaction Processing Reference Model）。
为了让大家更明确XA方案的内容，下面新用户注册送积分为例来说明 ：
执行流程如下 ：
1、应用程序（AP）持有用户库和积分库两个数据源。
2、应用程序（AP）通过TM通知用户库RM新增用户，同时通知积分库RM为该用户新增积分，RM此时并未提交事务，此时用户和积分资源锁定。
3、TM收到执行回复，只要有一方失败则分别向其他RM发起回滚事务，回滚完毕，资源锁释放。
4、TM收到执行回复，全部成功，此时向所有RM发起提交事务，提交完毕，资源锁释放。
DTP模型定义如下角色 ：
- AP(Application Program) : 既应用程序，可以理解为使用DTP分布式事务的程序。
- RM(Resource Manager) : 即资源管理器，可以理解为事务的参与者，一般情况下是指一个数据库实例，通过资源管理器对该数据库进行控制，资源管理器控制着分支事务。
- TM(Transaction Manager) : 事务管理器，负责协调和管理事务，事务管理器控制着全局事务，管理事务生命周期，并协调各个RM。全局事务是指分布式事务处理环境中，需要操作多个数据库共同完成一个工作，这个工作即是一个全局事务。
- DTP模型定义TM和RM之间通讯的接口规范叫XA，简单理解为数据库提供的2PC接口协议，基于数据库的XA协议来实现2PC又称为XA方案。
- 以上三个角色之间的交互方式如下 ：
1）TM向AP提供应用程序编程接口，AP通过TM提交及回滚事务。
2）TM交易中间件通过XA接口来通知RM数据库事务的开始、结束以及提交、回滚等。
总结 ：
整个2PC的事务流程涉及到三个角色AP、RM、TM。AP指的是使用2PC分布式事务的应用程序；RM指的是资源管理器，它控制着分支事务；TM指的是事务管理器，它控制着整个全局事务。
1）在准备阶段RM执行实际的业务操作，但不提交事务，资源锁定；
2）在提交阶段TM会接收RM在准备阶段的执行回复，只要有任一个RM执行失败，TM会通知所有RM执行回滚操作，否则，TM将会通知所有RM提交该事务。提交阶段结束资源锁释放。
XA方案的问题 ：
1、需要本地数据库支持XA协议。
2、资源锁需要等到两个阶段结束才释放，性能较差。
二.可靠性一致性方案
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三.最大努力方案
这个方案的大致意思就是：
- 系统 A 本地事务执行完之后，发送个消息到 MQ；
- 这里会有个专门消费 MQ 的最大努力通知服务，这个服务会消费 MQ 然后写入数据库中记录下来，或者是放入个内存队列也可以，接着调用系统 B 的接口；
- 要是系统 B 执行成功就 ok 了；要是系统 B 执行失败了，那么最大努力通知服务就定时尝试重新调用系统 B，反复 N 次，最后还是不行就放弃。
四.TCC 方案
TCC 的全称是： Try 、 Confirm 、 Cancel 。
- Try 阶段：这个阶段说的是对各个服务的资源做检测以及对资源进行锁定或者预留。
- Confirm 阶段：这个阶段说的是在各个服务中执行实际的操作。
- Cancel 阶段：如果任何一个服务的业务方法执行出错，那么这里就需要进行补偿，就是执行已经执行成功的业务逻辑的回滚操作。（把那些执行成功的回滚）
这种方案说实话几乎很少人使用，我们用的也比较少，但是也有使用的场景。因为这个事务回滚实际上是严重依赖于你自己写代码来回滚和补偿了，会造成补偿代码巨大，非常之恶心。
比如说我们，一般来说跟钱相关的，跟钱打交道的，支付、交易相关的场景，我们会用 TCC，严格保证分布式事务要么全部成功，要么全部自动回滚，严格保证资金的正确性，保证在资金上不会出现问题。
而且最好是你的各个业务执行的时间都比较短。
但是说实话，一般尽量别这么搞，自己手写回滚逻辑，或者是补偿逻辑，实在太恶心了，那个业务代码是很难维护的。
五.Saga
金融核心等业务可能会选择 TCC 方案，以追求强一致性和更高的并发量，而对于更多的金融核心以上的业务系统 往往会选择补偿事务，补偿事务处理在 30 多年前就提出了 Saga 理论，随着微服务的发展，近些年才逐步受到大家的关注。目前业界比较公认的是采用 Saga 作为长事务的解决方案。
基本原理
业务流程中每个参与者都提交本地事务，若某一个参与者失败，则补偿前面已经成功的参与者。下图左侧是正常的事务流程，当执行到 T3 时发生了错误，则开始执行右边的事务补偿流程，反向执行 T3、T2、T1 的补偿服务 C3、C2、C1，将 T3、T2、T1 已经修改的数据补偿掉。
使用场景
对于一致性要求高、短流程、并发高 的场景，如：金融核心系统，会优先考虑 TCC 方案。而在另外一些场景下，我们并不需要这么强的一致性，只需要保证最终一致性即可。
比如 很多金融核心以上的业务（渠道层、产品层、系统集成层），这些系统的特点是最终一致即可、流程多、流程长、还可能要调用其它公司的服务。这种情况如果选择 TCC 方案开发的话，一来成本高，二来无法要求其它公司的服务也遵循 TCC 模式。同时流程长，事务边界太长，加锁时间长，也会影响并发性能。
所以 Saga 模式的适用场景是：
- 业务流程长、业务流程多；
- 参与者包含其它公司或遗留系统服务，无法提供 TCC 模式要求的三个接口。
总结
- 以上都是思想，实现方案，具体用什么中间件，什么语言实现，需要自己做。
- 其中，最大努力方案，可靠一致性方案，均没有回滚逻辑，只是不断让异常事务做重试，最终成功，同时记录事务情况。
- XA方案不需自己写回滚代码，SAGA，TCC方案均需写自己回滚逻辑，TCC每个子事物需写三个逻辑，T，C，C，而SAGA每个子事物需写俩个T，C。