feign分布式事务解决方案？
Feign是一个基于Java的HTTP客户端，用于简化微服务之间的通信。然而，Feign本身并不提供分布式事务解决方案。要实现分布式事务，可以结合使用Feign和其他工具，如Spring Cloud、Seata或TCC-Transaction等。
这些工具提供了分布式事务管理的能力，可以确保多个微服务之间的操作具有原子性、一致性、隔离性和持久性，从而实现分布式事务的可靠性和可恢复性。
通过使用这些工具，可以在Feign的基础上构建可靠的分布式系统。
分布式事务保持一致性6种方案？
分布式事务保持一致性的6种方案包括：
2PC（二阶段提交）：该方案将事务分为两个阶段进行提交，可以保证事务的一致性，但存在性能问题。
3PC（三阶段提交）：该方案在2PC的基础上增加了一个准备阶段，提高了系统的可靠性和可用性，但依然存在性能问题。
3.TCC（Try、Confirm、Cancel）：该方案将业务逻辑分为Try、Confirm和Cancel三个阶段，通过Try阶段完成资源的预申请，Confirm阶段确认业务逻辑的执行，Cancel阶段回滚已申请的资源。
Saga：该方案将一个长事务拆分成多个短事务，通过补偿操作保证事务的一致性。Saga适用于业务逻辑复杂的场景，可以提供高可用性和高并发能力。
本地消息表：该方案通过在数据库中增加一个本地消息表来记录事务的状态，通过发送消息通知其他服务进行事务的处理，保证事务的一致性。
分布式事务框架：使用专业的分布式事务框架可以提供更为完善的事务管理功能，如Spring Cloud的Seata框架等。这些框架提供了多种事务模型和回滚策略，可以根据业务需求进行选择。
这些方案各有优缺点，可以根据具体的业务场景和需求选择适合的方案。
为什么不建议使用分布式事务？
关于这个问题，有几个原因不建议使用分布式事务：
1. 性能问题：分布式事务需要在多个节点之间进行通信和协调，这增加了网络延迟和通信开销，可能会导致性能下降。
2. 可靠性问题：在分布式环境中，节点之间的通信可能会出现故障或延迟，这可能导致事务无法成功提交或回滚。
3. 扩展性问题：分布式事务可能会限制系统的扩展性，因为所有的节点都需要参与事务的提交或回滚，这会增加系统的复杂性和开销。
4. 一致性问题：在分布式环境中，保证数据的一致性非常困难。如果一个节点的事务失败，其他节点可能已经提交了事务，导致数据不一致。
5. 难以管理问题：分布式事务需要对所有参与节点进行管理和协调，这增加了系统的复杂性和维护成本。
因此，对于高性能、高可靠性和高扩展性的系统，通常建议使用更轻量级的事务处理机制，如本地事务或基于消息的事务。
分布式事务框架有哪些？
可以按照几个大的维度来区分：1、有状态、无状态；2、重存储还是重计算；3、long service还是批处理。一些常见的分布式系统大类：支持持久化存储的分布式存储系统；着重计算的分布式/并行计算框架；分布式消息队列。
同时也可以根据不同的应用的领域，把上述分类细化。