全局事务

• 事务管理器的接口：javax.transaction.TransactionManager。这套接口是给 Java EE 服务器提供容器事务（由容器自动负责事务管理）使用的，还提供了另外一套javax.transaction.UserTransaction接口，用于通过程序代码手动开启、提交和回滚事务。
• 满足 XA 规范的资源定义接口：javax.transaction.xa.XAResource，任何资源（JDBC、JMS 等等）如果想要支持 JTA，只要实现 XAResource 接口中的方法即可。

public void buyBook(PaymentBill bill) {
    userTransaction.begin();
    warehouseTransaction.begin();
    businessTransaction.begin();
	try {
        userAccountService.pay(bill.getMoney());
        warehouseService.deliver(bill.getItems());
        businessAccountService.receipt(bill.getMoney());
        userTransaction.commit();
        warehouseTransaction.commit();
        businessTransaction.commit();
	} catch(Exception e) {
        userTransaction.rollback();
        warehouseTransaction.rollback();
        businessTransaction.rollback();
	}
}

• 准备阶段：又叫作投票阶段，在这一阶段，协调者询问事务的所有参与的是否准备好提交，参与者如果已经准备好提交则回复 Prepared，否则回复 Non-Prepared。这里所说的准备操作跟人类语言中通常理解的准备并不相同，对于数据库来说，准备操作是在重做日志中记录全部事务提交操作所要做的内容，它与本地事务中真正提交的区别只是暂不写入最后一条 Commit Record 而已，这意味着在做完数据持久化后并不立即释放隔离性，即仍继续持有锁，维持数据对其他非事务内观察者的隔离状态。
• 提交阶段：又叫作执行阶段，协调者如果在上一阶段收到所有事务参与者回复的 Prepared 消息，则先自己在本地持久化事务状态为 Commit，在此操作完成后向所有参与者发送 Commit 指令，所有参与者立即执行提交操作；否则，任意一个参与者回复了 Non-Prepared 消息，或任意一个参与者超时未回复，协调者将将自己的事务状态持久化为 Abort 之后，向所有参与者发送 Abort 指令，参与者立即执行回滚操作。对于数据库来说，这个阶段的提交操作应是很轻量的，仅仅是持久化一条 Commit Record 而已，通常能够快速完成，只有收到 Abort 指令时，才需要根据回滚日志清理已提交的数据，这可能是相对重负载操作。

• 必须假设网络在提交阶段的短时间内是可靠的，即提交阶段不会丢失消息。同时也假设网络通信在全过程都不会出现误差，即可以丢失消息，但不会传递错误的消息，XA 的设计目标并不是解决诸如拜占庭将军一类的问题。两段式提交中投票阶段失败了可以补救（回滚），而提交阶段失败了无法补救（不再改变提交或回滚的结果，只能等崩溃的节点重新恢复），因而此阶段耗时应尽可能短，这也是为了尽量控制网络风险的考虑。
• 必须假设因为网络分区、机器崩溃或者其他原因而导致失联的节点最终能够恢复，不会永久性地处于失联状态。由于在准备阶段已经写入了完整的重做日志，所以当失联机器一旦恢复，就能够从日志中找出已准备妥当但并未提交的事务数据，再而向协调者查询该事务的状态，确定下一步应该进行提交还是回滚操作。

• 单点问题：协调者在两段提交中具有举足轻重的作用，协调者等待参与者回复时可以有超时机制，允许参与者宕机，但参与者等待协调者指令时无法做超时处理。一旦宕机的不是其中某个参与者，而是协调者的话，所有参与者都会受到影响。如果协调者一直没有恢复，没有正常发送 Commit 或者 Rollback 的指令，那所有参与者都必须一直等待。
• 性能问题：两段提交过程中，所有参与者相当于被绑定成为一个统一调度的整体，期间要经过两次远程服务调用，三次数据持久化（准备阶段写重做日志，协调者做状态持久化，提交阶段在日志写入 Commit Record），整个过程将持续到参与者集群中最慢的那一个处理操作结束为止，这决定了两段式提交的性能通常都较差。
• 一致性风险：前面已经提到，两段式提交的成立是有前提条件的，当网络稳定性和宕机恢复能力的假设不成立时，仍可能出现一致性问题。宕机恢复能力这一点不必多谈，1985 年 Fischer、Lynch、Paterson 提出了“FLP 不可能原理”，证明了如果宕机最后不能恢复，那就不存在任何一种分布式协议可以正确地达成一致性结果。该原理在分布式中是与“CAP 不可兼得原理“齐名的理论。而网络稳定性带来的一致性风险是指：尽管提交阶段时间很短，但这仍是一段明确存在的危险期，如果协调者在发出准备指令后，根据收到各个参与者发回的信息确定事务状态是可以提交的，协调者会先持久化事务状态，并提交自己的事务，如果这时候网络忽然被断开，无法再通过网络向所有参与者发出 Commit 指令的话，就会导致部分数据（协调者的）已提交，但部分数据（参与者的）既未提交，也没有办法回滚，产生了数据不一致的问题。