1. 分布式事务（Distributed Transaction）

分布式事务指的是 多个不同的数据库或服务（通常跨网络）之间 需要保证数据一致性的事务。它通常涉及多个独立的事务管理器（Transaction Manager），并使用 两阶段提交（2PC）、补偿事务（TCC） 或 消息事务（MQ 事务） 等策略来确保一致性。

分布式事务的特点：

• 跨多个数据库或微服务（不同的数据库实例或不同的系统）

• 需要全局协调器 进行事务管理

• 可能使用 XA 事务、TCC、Seata、RocketMQ 事务消息等方案

• 高延迟，因为需要网络通信和协调

示例：

一个电商系统中：

• 用户下单时，订单服务需要在 MySQL 中插入订单数据

• 同时，支付服务需要在 Redis 或 MongoDB 里记录支付状态

• 如果支付失败，则订单需要回滚

• 这里涉及跨多个数据库（订单数据库、支付数据库），需要用 分布式事务

2. 并发事务（Concurrent Transaction）

并发事务指的是 在同一个数据库中，多个事务同时执行，可能会导致数据冲突，需要数据库的事务隔离机制来解决。

并发事务的特点：

• 在同一个数据库中操作相同的表或行

• 可能会发生脏读、不可重复读、幻读

• 依赖数据库的事务隔离级别（READ UNCOMMITTED、READ COMMITTED、REPEATABLE READ、SERIALIZABLE）

• 数据库通过 MVCC 或锁机制 来解决并发冲突

示例：

在 单个 MySQL 数据库 里：

• 用户 A 读取余额 100 元，用户 B 读取余额 100 元

• 用户 A 扣除 50 元，用户 B 扣除 60 元

• 如果没有适当的事务控制，最终余额可能出现错误（如 40 元而不是 50 元）

• 这里涉及 并发控制，通常使用 行锁、乐观锁、悲观锁 等方式解决

总结

如果你的系统是 微服务架构，需要关注 分布式事务。
如果你的系统是 单库高并发，需要关注 并发事务 和 数据库隔离级别。

分布式事务 不一定 包含 并发事务，但在某些情况下，二者可以同时发生。我们可以从 包含关系 和 可能的交集 两个角度来理解它们的关系。

1. 关系分析

包含关系：

• 分布式事务 ≠ 并发事务，因为分布式事务的核心是 跨多个数据库/微服务的数据一致性，而并发事务的核心是 多个事务同时操作同一数据库。

• 分布式事务可以包含并发事务，比如：

  • 某个分布式事务涉及 多个数据库，同时这些数据库内部 也有并发事务。

  • 例如，订单服务和库存服务组成一个分布式事务，但在库存服务的数据库中，不同的订单可能 并发修改 库存表中的数据。

2. 可能的交集

情况 1：分布式事务不涉及并发

示例：

• 订单服务（MySQL） -> 调用 -> 支付服务（PostgreSQL）

• 这两个服务之间使用 两阶段提交（2PC），但它们各自操作的数据没有发生并发修改。

• 这时候 没有并发事务，只是一个 分布式事务。

情况 2：分布式事务 + 并发事务

示例：

• 电商平台有一个订单系统，订单服务（MySQL）和库存服务（Redis）组成一个分布式事务。

• 订单数据库内部，同时有多个并发事务修改 订单表，导致需要 行锁 或 MVCC 机制防止冲突。

• 这时候，分布式事务内部 包含 了并发事务。

情况 3：并发事务但非分布式事务

示例：

• 在一个 MySQL 数据库中，多个用户并发修改 商品库存，导致竞争写操作。

• 这里并没有涉及多个数据库，因此它只是 并发事务，而不是 分布式事务。

3. 总结

结论

✅ 分布式事务可以包含并发事务，但不是必须的。
✅ 并发事务可以独立存在，不一定涉及分布式事务。
🚀 如果你的系统是微服务架构，并且高并发，你需要同时处理分布式事务和并发事务的问题！