分布式事务：跨服务一致性的艰难求索
在分布式系统中保证事务一致性，是架构设计中最具挑战性的课题之一。单体应用的世界是简单的：一个数据库事务就能保证ACID特性，要么全部成功，要么全部失败，不存在中间状态。但在微服务架构中，一个业务操作可能跨越多个服务和多个数据库，传统的数据库事务不再适用。一个订单的创建可能涉及订单服务、库存服务、支付服务，每个服务都有自己的数据库。如何保证这三个操作要么全部成功，要么全部失败？这就是分布式事务要解决的问题。这个问题看似简单，实则复杂，因为它触及了分布式系统的本质矛盾。
两阶段提交（2PC）是最经典的分布式事务解决方案。它引入了一个协调者角色：第一阶段，协调者询问所有参与者是否可以提交，参与者执行事务但不提交，返回准备就绪或失败；第二阶段，如果所有参与者都准备就绪，协调者发送提交命令，否则发送回滚命令。2PC能保证强一致性，但性能开销大：两次网络往返，参与者在第一阶段后需要持有锁等待协调者的命令，降低了并发性。更严重的是，2PC存在单点故障风险：如果协调者在第二阶段崩溃，参与者会一直等待，系统陷入阻塞。三阶段提交（3PC）试图解决这个问题，引入了超时机制，但依然无法完全避免数据不一致的风险，实际应用较少。
Saga模式提供了另一种思路：用一系列本地事务和补偿操作来实现最终一致性。每个服务执行自己的本地事务并提交，如果后续步骤失败，则执行前面步骤的补偿操作来撤销已完成的操作。比如订单创建成功、库存扣减成功，但支付失败，则执行库存补偿（恢复库存）和订单补偿（取消订单）。Saga有两种实现方式：编排式（Choreography）和协调式（Orchestration）。编排式通过事件驱动，每个服务完成后发布事件触发下一个服务，去中心化但难以追踪；协调式由一个中央协调器控制整个流程，易于管理但存在单点。Saga的优势是性能好、无长时间锁，但需要业务层面支持补偿操作，且只能保证最终一致性。
Alibaba的Seata框架是分布式事务领域的重要实践。Seata支持多种事务模式：AT模式自动生成补偿SQL，对业务代码侵入小，适合大多数场景；TCC模式需要业务实现Try-Confirm-Cancel三个接口，控制粒度更细，适合对一致性要求高的场景；Saga模式支持长事务场景，适合跨系统的业务流程；XA模式兼容传统的两阶段提交，适合需要强一致性的场景。在阿里巴巴的电商场景中，Seata支撑了双十一期间海量的分布式事务，保证了订单、库存、支付等多个系统的数据一致性。Seata的设计哲学是：在保证一致性的前提下，尽可能提升性能和降低业务侵入。它通过全局事务ID关联所有分支事务，通过事务协调器管理全局事务的提交或回滚，通过资源管理器管理本地事务的执行。
TCC（Try-Confirm-Cancel）模式把每个操作拆分为三个阶段。Try阶段预留资源，比如冻结库存、冻结余额，但不实际扣减；Confirm阶段确认操作，实际扣减资源；Cancel阶段取消操作，释放预留的资源。TCC提供了更细粒度的控制，可以实现更复杂的业务逻辑，但需要业务层面实现三个接口，开发成本较高。TCC适合对一致性要求高、业务逻辑复杂的场景，如金融交易。TCC的难点在于如何设计幂等的Confirm和Cancel操作，以及如何处理各种异常情况：Try成功但Confirm失败怎么办？Cancel失败怎么办？这些都需要仔细设计。
分布式事务的本质是在CAP定理的约束下做权衡。CAP定理指出，分布式系统无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）。网络分区是客观存在的，所以只能在一致性和可用性之间选择。2PC选择了一致性，牺牲了可用性；Saga选择了可用性，接受最终一致性。没有完美的分布式事务方案，只有在一致性、可用性和性能之间做出的合理取舍。
在实际应用中，应该尽量避免分布式事务。通过合理的服务拆分和数据设计，将需要事务的操作放在同一个服务内，用本地事务解决。如果确实需要分布式事务，优先考虑Saga等最终一致性方案，只在必要时使用2PC等强一致性方案。分布式事务是复杂的，能不用就不用，能简单就不复杂。架构设计的智慧，往往体现在如何避免问题，而不是如何解决问题。最好的分布式事务，就是不需要分布式事务。分布式事务的复杂性提醒我们：有时候，最好的解决方案是重新审视问题本身。如果一个业务操作需要跨越多个服务，也许服务的边界划分得不够合理。如果一个事务需要协调多个数据库，也许数据的组织方式需要调整。架构设计不仅是技术问题，更是业务问题。理解业务的本质，才能设计出合理的架构。
分布式事务是必要之恶，我们要做的是尽量减少这种必要性。通过领域驱动设计，合理划分服务边界，让大部分操作都能在单个服务内完成。
在实践中，我们要学会接受最终一致性。很多时候，强一致性是不必要的，用户可以容忍短暂的数据延迟。理解业务的真实需求，而不是盲目追求技术上的完美，这是架构师的智慧。