分布式系统通过复制数据来提高系统的可靠性和容错性，并且将数据的不同的副本存放在不同的机器上，由于维护数据副本的一致性代价很高，因此许多系统采用弱一致性来提高性能。
下面介绍常见的一致性模型：
强一致性：要求无论更新操作是在哪个数据副本上执行，之后所有的读操作都要能获得最新的数据。
对于单副本数据来说，读写操作是在同一数据上执行的，容易保证强一致性。对多副本数据来说，则需要使用分布式事务协议。
弱一致性：在这种一致性下，用户读到某一操作对系统特定数据的更新需要一段时间，我们将这段时间称为"不一致性窗口"。
最终一致性：是弱一致性的一种特例，在这种一致性下系统保证用户最终能够读取到某操作对系统特定数据的更新(读取操作之前没有该数据的其他更新操作)。
"不一致性窗口"的大小依赖于交互延迟、系统的负载，以及数据的副本数等。
系统选择哪种一致性模型取决于应用对一致性的需求，所选取的一致性模型还会影响到系统如何处理用户的请求以及对副本维护技术的选择等。
后面将基于上面介绍的一致性模型分别介绍分布式事务的解决方案。
柔性事务柔性事务的概念
在电商等互联网场景下，传统的事务在数据库性能和处理能力上都暴露出了瓶颈。在分布式领域基于 CAP 理论以及 BASE 理论，有人就提出了柔性事务的概念。
基于 BASE 理论的设计思想，柔性事务下，在不影响系统整体可用性的情况下(Basically Available 基本可用)，允许系统存在数据不一致的中间状态(Soft State 软状态)，在经过数据同步的延时之后，最终数据能够达到一致。
并不是完全放弃了 ACID，而是通过放宽一致性要求，借助本地事务来实现最终分布式事务一致性的同时也保证系统的吞吐。
实现柔性事务的一些特性
下面介绍的是实现柔性事务的一些常见特性，这些特性在具体的方案中不一定都要满足，因为不同的方案要求不一样。
可见性(对外可查询) ：在分布式事务执行过程中，如果某一个步骤执行出错，就需要明确的知道其他几个操作的处理情况，这就需要其他的服务都能够提供查询接口，保证可以通过查询来判断操作的处理情况。
为了保证操作的可查询，需要对于每一个服务的每一次调用都有一个全局唯一的标识，可以是业务单据号(如订单号)、也可以是系统分配的操作流水号(如支付记录流水号)。除此之外，操作的时间信息也要有完整的记录。
操作幂等性：幂等性，其实是一个数学概念。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。
幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。也就是说，同一个方法，使用同样的参数，调用多次产生的业务结果与调用一次产生的业务结果相同。
之所以需要操作幂等性，是因为为了保证数据的最终一致性，很多事务协议都会有很多重试的操作，如果一个方法不保证幂等，那么将无法被重试。
幂等操作的实现方式有多种，如在系统中缓存所有的请求与处理结果、检测到重复操作后，直接返回上一次的处理结果等。
四、常见分布式事务解决方案介绍完分布式系统的一致性相关理论，下面基于不同的一致性模型介绍分布式事务的常见解决方案，后面会再介绍各个方案的使用场景。
分布式事务的实现有许多种，其中较经典是由 Tuxedo 提出的 XA 分布式事务协议，XA 协议包含二阶段提交(2PC)和三阶段提交(3PC)两种实现。
2PC(二阶段提交)方案：强一致性 方案简介二阶段提交协议(Two-phase Commit，即 2PC)是常用的分布式事务解决方案，即将事务的提交过程分为两个阶段来进行处理：准备阶段和提交阶段。事务的发起者称协调者，事务的执行者称参与者。
在分布式系统里，每个节点都可以知晓自己操作的成功或者失败，却无法知道其他节点操作的成功或失败。