基于分布式事务的数据同步保障方案

基于分布式事务的数据同步保障方案

在微服务架构下，跨服务的数据一致性一直是核心挑战。本文通过一个实际的电商订单系统案例，分享一套基于消息队列的分布式事务解决方案。

问题场景

某电商平台需要实现订单创建后，自动扣减商品库存并更新用户积分。这两个操作分别属于不同的微服务，传统方式容易出现数据不一致问题。

解决方案

采用TCC（Try-Confirm-Cancel）模式结合消息队列实现：

1. Try阶段：订单服务调用库存服务的try接口，执行资源预留
2. Confirm阶段：确认订单创建成功后，发送确认消息给库存服务执行扣减
3. Cancel阶段：若任一环节失败，通过补偿机制回滚

实际代码示例

// 订单服务核心代码
@GlobalTransactional
public void createOrder(Order order) {
    // 1. 创建订单
    orderService.save(order);
    
    // 2. 调用库存服务try接口
    inventoryService.reserveStock(order.getProductId(), order.getQuantity());
    
    // 3. 发送确认消息
    messageProducer.send("order_created", order.getId());
}

// 库存服务处理
@RocketMQListener(topic = "order_created")
public void handleOrderCreated(String orderId) {
    // 执行扣减库存逻辑
    inventoryService.deductStock(orderId);
}

复现步骤

1. 部署订单、库存、积分三个微服务
2. 启动消息队列（如RocketMQ）
3. 调用订单创建接口
4. 观察数据一致性状态

该方案有效保障了分布式环境下的数据一致性，通过异步化处理提升了系统性能。