Saga

引言 分布式事务是供应链集成的难点，需要保证跨系统操作的一致性。本文将探讨分布式事务的解决方案。 1. 分布式事务场景 1.1 下单扣库存 场景： OMS创建订单 + 库存中心扣库存 要求：要么都成功，要么都失败 1.2 退款退库存 场景： OMS退款 + 库存中心加库存 要求：数据一致 2. 2PC（两阶段提交） 2.1 原理 准备阶段： 协调者 → 询问各参与者是否可以提交 参与者 → 执行事务并锁定资源，返回准备就绪 提交阶段： 协调者 → 发起提交/回滚 参与者 → 提交/回滚事务并释放资源 2.2 优缺点 优点： 强一致性 事务隔离 缺点： 性能差 同步阻塞 单点故障 适用场景： 对一致性要求极高 并发量不大 3. TCC（Try-Confirm-Cancel） 3.1 原理 Try阶段： 资源预留 业务检查 Confirm阶段： 确认提交 完成业务 Cancel阶段： 回滚操作 释放资源 3.2 实现示例 @TccTransaction public class OrderTccService { @Autowired private InventoryService inventoryService; /** * Try: 预占库存 */ @Try public boolean createOrder(Order order) { // 1. 创建订单（状态：待确认） order.setStatus("PENDING"); orderMapper.insert(order); // 2. 预占库存 boolean reserved = inventoryService.reserve( order.getSku(), order.getQuantity() ); if (!reserved) { throw new BusinessException("库存不足"); } return true; } /** * Confirm: 确认订单，扣减库存 */ @Confirm public void confirmCreateOrder(Order order) { // 1. 确认订单 order.setStatus("CONFIRMED"); orderMapper.updateById(order); // 2. 扣减库存 inventoryService.deduct(order.getSku(), order.getQuantity()); } /** * Cancel: 取消订单，释放库存 */ @Cancel public void cancelCreateOrder(Order order) { // 1. 取消订单 order.setStatus("CANCELLED"); orderMapper.updateById(order); // 2. 释放库存 inventoryService.release(order.getSku(), order.getQuantity()); } } 3.3 优缺点 优点： ...

引子：一次支付失败引发的数据不一致 2021年某电商平台出现严重Bug：用户支付成功，但订单状态未更新，导致重复支付。 故障流程： 1. 订单服务：创建订单（成功） 2. 库存服务：扣减库存（成功） 3. 支付服务：调用支付（成功） 4. 订单服务：更新订单状态（失败，网络超时） 结果：支付成功，但订单状态仍为"未支付"，用户再次支付 核心问题：微服务架构下，如何保证多个服务的数据一致性？ 一、事务的本质：ACID四大特性 1.1 本地事务（单体架构） ACID特性： 原子性（Atomicity）：要么都成功，要么都失败 一致性（Consistency）：数据始终处于一致状态 隔离性（Isolation）：并发事务互不干扰 持久性（Durability）：提交后永久保存 示例： @Transactional public void createOrder(OrderRequest request) { // 1. 创建订单 Order order = new Order(); orderRepository.save(order); // 2. 扣减库存 Inventory inventory = inventoryRepository.findByProductId(request.getProductId()); inventory.setStock(inventory.getStock() - request.getQuantity()); inventoryRepository.save(inventory); // 3. 创建支付记录 Payment payment = new Payment(); paymentRepository.save(payment); // 如果任何一步失败，全部回滚 } 1.2 分布式事务的困境 微服务架构下： 订单服务 → Order_DB 库存服务 → Inventory_DB 支付服务 → Payment_DB 问题：三个独立的数据库，无法用本地事务保证一致性 二、CAP定理与BASE理论 2.1 CAP定理 CAP定理指出，分布式系统最多只能同时满足以下三项中的两项： ...