本文来自于Red Hat咨询顾问Bilgin Ibryam所编写的一篇白皮书，名为《PRINCIPLES OF CONTAINER-BASED APPLICATION DESIGN》。已被Kubernetes官网转载。白皮书在Red Hat官网的下载地址：https://www.redhat.com/en/resources/cloud-native-container-design-whitepaper 本文是对这篇文章的学习和整理。
随着大数据时代的到来，业务系统的数据量日益增大，数据存储能力逐渐成为影响系统性能的瓶颈。目前主流的关系型数据库单表存储上限为1000万条记录，而这一存储能力显然已经无法满足大数据背景下的业务系统存储要求了。随着微服务架构、分布式存储等概念的出现，数据存储问题也渐渐迎来了转机。而数据分片是目前解决海量数据持久化存储与高效查询的一种重要手段。数据分库分表的过程在系统设计阶段完成，要求系统设计人员根据系统预期的业务量，将未来可能出现瓶颈的数据库、数据表按照一定规则拆分成多个库、多张表。这些数据库和数据表需要部署在不同的服务器上，从而将数据读写压力分摊至集群中的各个节点，提升数据库整体处理能力，避免出现读写瓶颈的现象。
众所周知，数据库能实现本地事务，也就是在同一个数据库中，你可以允许一组操作要么全都正确执行，要么全都不执行。这里特别强调了本地事务，也就是目前的数据库只能支持同一个数据库中的事务。但现在的系统往往采用微服务架构，业务系统拥有独立的数据库，因此就出现了跨多个数据库的事务需求，这种事务即为“分布式事务”。那么在目前数据库不支持跨库事务的情况下，我们应该如何实现分布式事务呢？本文首先会为大家梳理分布式事务的基本概念和理论基础，然后介绍几种目前常用的分布式事务解决方案。废话不多说，那就开始吧～
本文基于入门介绍，仅仅是一个语法参考。至于如何在特定的例子中运用Pipeline语法，请参考Jenkins Pipeline。从插件Pipeline plugin的2.5版本开始，Pipeline支持两种格式的语法。对于它们之间的区别请参考语法对比。