当下互联网发展如火如荼，绝大部分公司都进行了数据库拆分和服务化(SOA)。在这种情况下，完成某一个业务功能可能需要横跨多个服务，操作多个数据库。这就涉及到了分布式事务，用需要操作的资源位于多个资源服务器上，而应用需要保证对于多个资源服务器的数据的操作，要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同资源服务器的数据一致性。

最早的分布式事务应用架构很简单，不涉及服务间的访问调用，仅仅是服务内操作涉及到对多个数据库资源的访问，如下图所示。

当一个服务操作访问不同的数据库资源，又希望对它们的访问具有事务特性时，就需要采用分布式事务来协调所有的事务参与者。

典型的应用场景如分表分库中的事务。通常一个库数据量比较大或者预期未来的数据量比较大，都会进行水平拆分，也就是分库分表。对于分库分表的情况，一般开发人员都会使用一些数据库中间件来降低SQL操作的复杂性。如:INSERT INTO user(id, name) VALUES (1,“张三”),(2,“李四”);这条SQL是操作单库的语法，单库情况下，可以保证事务的一致性。但是由于现在进行了分库分表，开发人员希望将1号记录插入分库1，2号记录插入分库2。所以数据库中间件要将其改写为2条SQL，分别插入两个不同的分库，此时要保证两个库要不都成功，要不都失败，因此基本上所有的数据库中间件都面临着分布式事务的问题。

对于上面介绍的分布式事务应用架构，尽管一个服务操作会访问多个数据库资源，但是毕竟整个事务还是控制在单一服务的内部。如果一个服务操作需要调用另外一个服务，这时的事务就需要跨越多个服务了。在这种情况下，起始于某个服务的事务在调用另外一个服务的时候，需要以某种机制流转到另外一个服务，从而使被调用的服务访问的资源也自动加入到该事务当中来。下图反映了这样一个跨越多个服务的分布式事务。

举个简单的例子，一个公司之内，用户的资产可能分为好多个部分，比如余额，积分，优惠券等等，如下图所示。

在公司内部有可能积分功能由一个微服务团队维护，优惠券又是另外的团队维护，这样的话就无法保证积分扣减了之后，优惠券能否扣减成功。所以这里也需要使用分布式事务来控制。

如果将上面这两种场景（一个服务可以调用多个数据库资源，也可以调用其他服务）结合在一起，对此进行延伸，整个分布式事务的参与者将会组成如下图所示的树形拓扑结构。在一个跨服务的分布式事务中，事务的发起者和提交均系同一个，它可以是整个调用的客户端，也可以是客户端最先调用的那个服务。

   上述讨论的分布式事务场景中，无一例外的都直接或者间接的操作了多个数据库。如何保证事务的ACID特性，对于分布式事务实现方案而言，是非常大的挑战。同时，分布式事务实现方案还必须要考虑性能的问题，如果为了严格保证ACID特性，导致性能严重下降，那么对于一些要求快速响应的业务，是无法接受的。