分布式事务涉及到多个独立的数据库系统或者多个独立的事务处理，它们需要在一个全局事务中协调一致。这种事务通常用于分布式系统或者微服务架构中，其中不同的服务可能使用不同的数据库。
在 Python 中，实现分布式事务通常需要依赖特定的分布式事务管理器或者框架。例如，可以使用两阶段提交（2PC）协议来实现分布式事务。但是，需要注意的是，并不是所有的数据库系统都支持两阶段提交，而且它的使用通常比较复杂，可能会影响系统的性能。
由于分布式事务的实现较为复杂，以下是一个简化的示例，使用 Python 的 `sqlite3` 模块来模拟两个数据库上的分布式事务。在实际应用中，你可能需要使用支持分布式事务的数据库系统，如 PostgreSQL、MySQL 等，并且可能需要使用特定的分布式事务管理工具或框架。
```python
import threading
import sqlite3
# 定义两个数据库连接
conn1 = sqlite3.connect('database1.db')
conn2 = sqlite3.connect('database2.db')
# 定义一个线程要执行的任务
def worker_thread(thread_id, conn, sql):
cursor = conn.cursor()
try:
# 开始事务
cursor.execute("BEGIN TRANSACTION")
# 执行数据库操作
cursor.execute(sql)
# 提交事务
conn.commit()
except Exception as e:
# 如果发生异常，回滚事务
conn.rollback()
print(f"Thread {thread_id} encountered an error: {e}")
finally:
# 关闭游标
cursor.close()
# 创建并启动多个线程，模拟分布式事务
threads = []
# 线程1更新数据库1
threads.append(threading.Thread(target=worker_thread, args=(1, conn1, "UPDATE table1 SET col1 = 'value1' WHERE id = 1")))
# 线程2更新数据库2
threads.append(threading.Thread(target=worker_thread, args=(2, conn2, "UPDATE table2 SET col2 = 'value2' WHERE id = 2")))
# 启动线程
for thread in threads:
thread.start()
# 等待所有线程完成
for thread in threads:
thread.join()
# 关闭数据库连接
conn1.close()
conn2.close()
```
在这个示例中，我们创建了两个数据库连接，每个连接对应一个数据库。然后，我们创建了两个线程，每个线程在各自的数据库上执行一个更新操作。这个示例并没有实现真正的分布式事务，因为它没有涉及到跨不同数据库系统的协调。
在实际的分布式事务中，你需要确保所有的事务参与者都准备好提交，然后一起提交，或者如果有任何参与者失败，则所有参与者都回滚。这通常涉及到更复杂的协调机制，如两阶段提交协议，以及可能需要使用特定的分布式事务管理器或框架。