微服务间分布式事务的性能优化实践

在微服务架构中，分布式事务的性能优化一直是核心挑战。本文通过实际项目案例，对比分析了多种分布式事务解决方案的性能表现。

问题背景 某电商平台需要在用户下单时同时处理订单创建、库存扣减和积分增加三个操作。传统本地事务无法满足跨服务的一致性要求，必须采用分布式事务方案。

方案对比测试 我们测试了三种主流方案：

TCC（Try-Confirm-Cancel）模式

@Compensable
public void reduceStock(String productId, int count) {
    // Try阶段：预留资源
    stockService.reserve(productId, count);
}

// Confirm阶段：确认操作
public void confirmReduceStock(String transactionId) {
    stockService.confirmReserve(transactionId);
}

Saga模式

public class OrderSaga {
    private List<Compensable> steps = Arrays.asList(
        new ReserveStockStep(),
        new CreateOrderStep(),
        new DeductPointsStep()
    );
}

基于消息队列的最终一致性

// 发布库存变更消息
rabbitTemplate.convertAndSend("stock.exchange", "stock.reduce", order);

// 消费端处理
@RabbitListener(queues = "stock.queue")
public void handleStockReduce(Order order) {
    // 执行业务逻辑
    orderService.createOrder(order);
}

性能测试结果

TCC方案：平均响应时间350ms，但实现复杂度高
Saga方案：平均响应时间280ms，补偿机制复杂
消息队列方案：平均响应时间180ms，但存在消息延迟风险

在实际项目中，我们采用了混合策略：核心业务使用TCC保证强一致性，非核心业务使用消息队列实现最终一致性。通过优化消息批量处理和引入本地消息表，整体性能提升了40%。

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