分布式事务服务（Distributed Transaction Service，DTS）是一个分布式事务框架，用来保障在大规模分布式环境下事务的最终一致性。

CAP理论告诉我们在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的，所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡。

为了保障系统的可用性，互联网系统大多将强一致性需求转换成最终一致性的需求，并通过系统执行幂等性的保证，保证数据的最终一致性。

数据一致性

数据一致性理解：

强一致性：当更新操作完成之后，任何多个后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。这种是对用户最友好的，就是用户上一次写什么，下一次就保证能读到什么。根据 CAP 理论，这种实现需要牺牲可用性。

分布式系统是由多个节点（指代一台服务器、存储设备等）构成，由于网络异常、宕机等节点并不能保证正常工作，特别是在节点数量很大的时候，出现异常状况的节点几乎是肯定的。为了保证系统的正常运行，能够提供可靠的服务，分布式系统中对于数据的存储采用多份数据副本（注：这里的副本并非只用来备份，它可参与提供系统服务）来保证可靠性，也就是其中一个节点上读取数据失败了那么可以转向另外一个存有相同数据副本的节点读取返回给用户。这个过程对于用户来说是透明的。那么随之而来的就会带来数据的副本数据的不一致性，例如：用户提交一次修改后，那么原先保存的副本显然就与当前数据不一致了。

解决这个问题最简单的方法 Read Only Write All ，就是在用户提交修改操作后，系统确保存储的数据所有的副本全部完成更新后，再告诉用户操作成功；而读取数据的时候只需要查询其中的一个副本数据返回给用户就行了。