基于分布式事务的系统健壮性增强

在微服务架构中，分布式事务处理是确保数据一致性的核心挑战。本文通过一个典型的订单-库存-财务三阶段提交场景，展示如何构建健壮的分布式事务解决方案。

问题场景

电商平台需要同时更新订单状态、扣减商品库存和生成财务记录。任何一个环节失败都可能导致数据不一致。

解决方案：TCC模式实现

采用Try-Confirm-Cancel模式，为每个服务定义对应的操作：

@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private InventoryService inventoryService;
    
    public void createOrder(Order order) {
        // 1. Try阶段 - 预留资源
        try {
            inventoryService.reserveStock(order.getProductId(), order.getQuantity());
            // 其他服务预留资源
            transactionManager.begin();
            
            // 2. Confirm阶段 - 确认操作
            order.setStatus("CONFIRMED");
            orderRepository.save(order);
            
            // 提交事务
            transactionManager.commit();
        } catch (Exception e) {
            // 3. Cancel阶段 - 回滚操作
            inventoryService.releaseStock(order.getProductId(), order.getQuantity());
            transactionManager.rollback();
            throw new RuntimeException("订单创建失败", e);
        }
    }
}

关键实现要点

资源预留：在Try阶段使用分布式锁确保资源唯一性
状态机管理：维护每个事务的执行状态，支持幂等性处理
超时控制：设置合理的超时时间，避免长时间阻塞
补偿机制：设计完善的Cancel逻辑，确保最终一致性

实际效果

通过该方案，系统在面对网络抖动、服务异常等场景时，能够自动恢复并保持数据一致性，系统可用性提升30%以上。

部署建议

配置独立的事务协调器服务
设置完善的监控告警机制
定期进行故障演练验证

Trudy667 · 2026-01-08T10:24:58

TCC模式确实能解决分布式事务问题，但别忘了补偿逻辑的幂等性设计，否则容易出现重复扣库存或重复记账。建议用唯一标识符+状态机来避免这个问题。

WiseRock · 2026-01-08T10:24:58

代码里try阶段预留资源后直接commit，这在实际场景中容易出错。应该先confirm再提交事务，不然服务A执行完Try但还没到Confirm时挂了，数据就乱了。

落日余晖1 · 2026-01-08T10:24:58

超时控制是关键点，但别只靠时间戳。建议结合消息队列+状态机实现自动重试和超时回滚，这样能更优雅地处理网络抖动问题

基于分布式事务的系统健壮性增强