在分布式数据库系统中，如何实现跨数据源的分布式事务是一个非常重要和难题。
常见的解决方案有：
- 2PC协议
采用两阶段提交协议，事务管理器作为协调器，参与事务的各个节点需要响应准备阶段和提交阶段的请求。但2PC存在单点问题，性能不高。
- 本地事务+消息
每个数据源使用本地事务，事务管理器将操作记录下来通过消息队列发送给其他数据源进行同步操作。可以保证不可变性，但一致性需要时间窗口。
- 本地事务+补偿操作
每个数据源使用本地事务，事务管理器记录操作并分配全局事务ID。如果部分数据源失败，通过补偿操作回滚其他已提交的数据。
- TCC
采用“试图提交 - 控制回滚”的方式，分为三个阶段提交：预提交、确认、提交。每阶段都进行本地提交，全局一致性通过回滚操作保证。
- 写时复制
使用MQ消息进行数据同步，将写操作发送到其他库中进行同步写入，保证数据一致性。
- 分布式事务服务
使用专门的分布式事务服务来协调和处理分布式事务，比如阿里的SEATA。
- 分布式锁
使用分布式锁来保证不同数据源的操作顺序，避免并发问题。
- 事务一致性协议
除了2PC还有3PC等更高性能的一致性协议，但会增加复杂度。
- 基于消息的最终一致性
通过消息传递保证数据最终一致，比如Kafka Connect同步多个数据源。
- MVCC
采用多版本并发控制来支持分布式事务，比如CockroachDB。
- 分布式提交日志
使用分布式提交日志记录全局事务状态，保证一致性和容错能力。
- 事务隔离级别
降低隔离级别可以提高并发，但需要控制数据一致性风险。
- 事务回滚
需要支持事务回滚操作，回滚失败也要有补偿机制。
- 事务监控
监控事务状态和执行情况，快速发现和解决问题。
以上是分布式数据库分布式事务的一些重要设计细节，希望对您理解和设计有帮助。
