分布式事务中事务回滚点的设置原则

分布式事务回滚点设置踩坑记录

在分布式系统中，事务回滚点的设置是保证数据一致性的关键环节。最近项目中遇到的几个典型问题让我深刻认识到回滚点设计的重要性。

问题场景

我们有一个订单支付系统，涉及三个服务：订单服务、库存服务、支付服务。按照Saga模式设计，每个步骤都需要设置回滚点。

实际踩坑经历

错误做法1：全局回滚点设置 最初我将整个分布式事务设置为一个大的回滚点，代码如下：

@GlobalTransactional
public void processOrder(Order order) {
    // 执行多个服务调用
    orderService.createOrder(order);
    inventoryService.reduceStock(order.getProductId(), order.getQuantity());
    paymentService.processPayment(order.getPaymentInfo());
}

结果：一旦任何一个环节失败，整个事务回滚，导致订单状态不一致。

正确做法：细粒度回滚点 正确的做法是为每个服务调用设置独立的回滚点：

@GlobalTransactional
public void processOrder(Order order) {
    // 订单创建成功后立即设置回滚点
    orderService.createOrder(order);
    
    // 每个操作都有自己的回滚机制
    inventoryService.reduceStock(order.getProductId(), order.getQuantity());
    paymentService.processPayment(order.getPaymentInfo());
}

关键原则

1. 最小化回滚范围：每个服务独立设置回滚点
2. 状态持久化：事务状态及时写入数据库
3. 幂等性保证：回滚操作必须幂等

复现步骤

1. 创建订单服务
2. 实现库存服务的回滚逻辑
3. 配置支付服务的补偿机制
4. 模拟网络异常测试回滚效果

这个案例告诉我们，分布式事务的回滚点设计需要精细化管理，不能贪图简单而忽视数据一致性。