对于分布式操作，一般来说有以下两种实现选择：
1、 在每个节点上使用单独的事务，只实现弱一致性。
2、 使用2PC保证强一致性。即分布式事务协调者先要求所有参与节点PREPARE，大家都说PREPARE成功后，再要求所有节点COMMIT。只要有一个节点PREPARE不成功，大家都要回滚。这样参与者要强制写两次日志，协调者在决定要COMMIT时也要强制写一次日志。
首先，假设用户发起分布式操作的速率为TpS(Transactions per Second)，每个分布式操作平均会操作K个节点。在每个节点上，平均要操作RpT(Rows per Transaction)条记录，而操作每条记录平均要用时TpR(Time per Row)，这样在每个节点上事务操作的执行时间为：
TExec=RpT×TpR
另外，设定以下参数：
- N：数据库中所有节点上的总记录数
- TCommit：在每个节点上PREPARE或COMMIT的时间，PREPARE和COMMIT的主要工作都是写相应的日志，执行时间接近
对分布式操作性能方面一种常见的认识是若使用2PC，将导致事务执行时间大为延长，从而导致过高的事务并发冲突和死锁。当然，从趋势上使用2PC自然会导致并发冲突和死锁增长，但是否能满足应用需求，需要定量的来分析。由于死锁的概率完全取决于冲突概率，以下只分析冲突概率。
对选择1，即每个节点用独立事务时，用户发起的每个事务都会被分成K个小事务，这时系统中的并发事务数是事务速率与事务持续时间之积，即：
CT_1=TpS×K×(RpT×TpR+TCommit)
当某事务要锁定并操作某条记录时，系统中被其它事务所锁定的记录数是(CT_1-1)×RpT≈CT_1×RpT。假设事务操作的记录是纯随机的，则该事务要锁定的记录与其它事务冲突的概率是(CT_1×RpT)?N。而这个事务总共要锁定RpT条记录，则该事务与其它事务冲突的概率是：
TWait_1=1-(1-(CT_1×RpT)?N )^RpT≈CT_1×RpT^2/N
对选择2，即使用2PC保证强一致性时，每个节点上需要强制写两次日志，在事务协调者上还要强制写一次PREPARE日志(事务协调者上的COMMIT日志不需要强制写，这一时间可以忽略)。系统中的并发事务数是：
CT_2=TpS×((RpT×TpR+2×TCommit)×K+TCommit)
但此时系统中被其它事务所锁定的记录数是选择1的K倍，且事务要锁定的记录数也是选择1的K倍，这时事务的冲突概率是：
TWait_2≈CT_2×RpT^2×K^2/N
这个公式比较复杂，我们先简化一下，假设TCommit和TPrepare时间相对于TExec来说可以忽略，则可以得到有：
TWait_2=TWait_1×K^2
也就是说事务冲突的概率将会随着分布式操作涉及的节点数K的平方数增长。平方数增长听起来比较厉害，但实际上在真实应用中K通常是很小的，绝大多数情况下等于2。如经典的转账问题，就只涉及两个节点，还有比如建立好友关系时也只涉及两个节点。在使用我们分布式数据库的大量应用中(总共包含约500张表，上千个索引，几千种SQL模式)，绝大多数情况下K为2，很少有3，超过3的更是绝无仅有。因此，如果我们忽略2PC PREPARE和提交的时间，则使用2PC时会导致事务冲突概率4~9倍的增长。
换一种情况，如果执行很快但提交写日志很慢，即TExec相对于TCommit来说可以忽略，则可以得到：
TWait_2=TWait_1×(2×K+1)/K×K^2
这时的情况比只考虑执行时间时差一些，但还是随着分布式操作涉及的节点数K的平方数增长，只不过从4~9倍变成10~21倍。
真实的情况一般在这两者之间，作为估算，可以大致认为采用2PC保证强一致性时将导致事务冲突概率增加8倍左右。
性能方面还涉及到吞吐率和响应时间。类似的进行分析，可以发现如果TCommit相对于TExec可以忽略，则响应时间不受2PC影响，反之，则2PC会导致响应时间增加为原来的3倍，平均的估计可以取增加1倍。对大多数应用，日志提交的吞吐率完全足够，则事务吞吐率不受2PC影响，反之，事务吞吐率会下降一半。
对大多数WEB应用冲突概率非常低，分布式操作只涉及2~3个节点，日志提交的吞吐率完全足够，则使用2PC可能带来的影响是事务冲突与死锁增加8倍左右，响应时间延长1倍，吞吐率不受影响。这些性能影响应该说是完全可以接受的，此时2PC带来的强一致性优点可以说远远超过其对性能的影响。
当然，以上分析中忽略了很多因素，比如网络延时，比如客户端在发起事务的多个操作之间还可能休息一会。加入这些因素后的性能分析会更复杂，但这些因素，本质上是使事务的持续时间增加，跟是否使用2PC无关。使用2PC与不使用2PC之间的性能差异比例，与这些因素关系不大。
但有一个问题需要注意。如果让客户端直接充当分布式事务的协调者，由于客户端上通常不像数据库服务器那样配置带电池的写缓存，fsync的性能很差，2PC将导致简单分布式事务的响应时间增加一个数量级，冲突概率更是可能增加两个数量级，事务提交的吞吐率也可能受到影响。解决方法是部署专职的高性能分布式事务协调者集群，配置高性能的日志存储设备如SSD。
基于这一基本的性能分析，还有一些变种：
1、如果分布式操作在各节点上并行执行，可以计算出冲突概率将是不并行的1/K。这仍比不用2PC串行高K倍，但不再是K的平方倍。比如BigTable中对二级索引和主记录的修改，就可以并行。
2、如果分布式操作是否冲突只取决于其中一个节点，可以计算出2PC并不会导致冲突概率显著增加。符合这一特征的应用模式还是BigTable中对主记录及其所有二级索引的修改，冲不冲突，完全取决于是否更新同一条记录，跟索引无关。
根据这两点也可以看出，如果用并行的2PC来保证主记录及其二级索引之间的一致性，其所带来的性能影响弱于2PC对一般分布式事务的影响，是完全可以实用的方案。
对使用2PC分布式事务的另外一个比较大的担心是如果2PC在PREPARE之后事务协调者崩溃，则参与分布式事务的各个节点只能长时间的锁定资源，等待协调者复活后告诉它事务应该提交还是回滚。如果直接让客户端直接充当分布式事务的协调者，这一问题可能很严重，因为客户端多而杂，崩溃概率高。但如果部署了专职的高性能分布式事务协调者集群，则这一问题基本可以避免。