基于以上方法，在第一阶段，通过本地的数据库的事务保障，增加了 transaction 表及消息队列 。
在第二阶段，分别读出消息队列（但不删除），通过判断更新记录表 updates_applied 来检测相关记录是否被执行，未被执行的记录会修改 user 表，然后增加一条操作记录到 updates_applied，事务执行成功之后再删除队列。
通过以上方法，达到了分布式系统的最终一致性。进一步了解 eBay 的方案可以参考文末链接。
3. 去哪儿网分布式事务方案
随着业务规模不断地扩大，电商网站一般都要面临拆分之路。就是将原来一个单体应用拆分成多个不同职责的子系统。比如以前可能将面向用户、客户和运营的功能都放在一个系统里，现在拆分为订单中心、代理商管理、运营系统、报价中心、库存管理等多个子系统。
拆分首先要面临的是什么呢？
最开始的单体应用所有功能都在一起，存储也在一起。比如运营要取消某个订单，那直接去更新订单表状态，然后更新库存表就 ok 了。因为是单体应用，库在一起，这些都可以在一个事务里，由关系数据库来保证一致性。
但拆分之后就不同了，不同的子系统都有自己的存储。比如订单中心就只管理自己的订单库，而库存管理也有自己的库。那么运营系统取消订单的时候就是通过接口调用等方式来调用订单中心和库存管理的服务了，而不是直接去操作库。这就涉及一个『分布式事务』的问题。
分布式事务有两种解决方式
1. 优先使用异步消息。
上文已经说过，使用异步消息 Consumer 端需要实现幂等。
幂等有两种方式，一种方式是业务逻辑保证幂等。比如接到支付成功的消息订单状态变成支付完成，如果当前状态是支付完成，则再收到一个支付成功的消息则说明消息重复了，直接作为消息成功处理。
另外一种方式如果业务逻辑无法保证幂等，则要增加一个去重表或者类似的实现。对于 producer 端在业务数据库的同实例上放一个消息库，发消息和业务操作在同一个本地事务里。发消息的时候消息并不立即发出，而是向消息库插入一条消息记录，然后在事务提交的时候再异步将消息发出，发送消息如果成功则将消息库里的消息删除，如果遇到消息队列服务异常或网络问题，消息没有成功发出那么消息就留在这里了，会有另外一个服务不断地将这些消息扫出重新发送。
2. 有的业务不适合异步消息的方式，事务的各个参与方都需要同步的得到结果。这种情况的实现方式其实和上面类似，每个参与方的本地业务库的同实例上面放一个事务记录库。
比如 A 同步调用 B，C。A 本地事务成功的时候更新本地事务记录状态，B 和 C 同样。如果有一次 A 调用 B 失败了，这个失败可能是 B 真的失败了，也可能是调用超时，实际 B 成功。则由一个中心服务对比三方的事务记录表，做一个最终决定。假设现在三方的事务记录是 A 成功，B 失败，C 成功。那么最终决定有两种方式，根据具体场景：
重试 B，直到 B 成功，事务记录表里记录了各项调用参数等信息；
执行 A 和 B 的补偿操作(一种可行的补偿方式是回滚)。
对 b 场景做一个特殊说明：比如 B 是扣库存服务，在第一次调用的时候因为某种原因失败了，但是重试的时候库存已经变为 0，无法重试成功，这个时候只有回滚 A 和 C 了。
那么可能有人觉得在业务库的同实例里放消息库或事务记录库，会对业务侵入，业务还要关心这个库，是否一个合理的设计？
实际上可以依靠运维的手段来简化开发的侵入，我们的方法是让 DBA 在公司所有 MySQL 实例上预初始化这个库，通过框架层（消息的客户端或事务 RPC 框架）透明的在背后操作这个库，业务开发人员只需要关心自己的业务逻辑，不需要直接访问这个库。
总结起来，其实两种方式的根本原理是类似的，也就是将分布式事务转换为多个本地事务，然后依靠重试等方式达到最终一致性。
4. 蘑菇街交易创建过程中的分布式一致性方案
交易创建的一般性流程