基于分布式事务的系统容错能力优化
在微服务架构中，分布式事务的容错能力直接决定了系统的稳定性。本文通过实际项目案例，对比分析了三种主流分布式事务方案的容错表现。
问题场景
某电商平台在促销活动中遇到订单超时、库存不一致等问题，经排查发现是分布式事务处理不当导致。系统包含订单服务、库存服务、支付服务三个核心模块。
方案对比测试
1. 2PC方案（传统方案）
@GlobalTransactional
public void processOrder() {
orderService.createOrder();
inventoryService.reduceStock();
paymentService.processPayment();
}
容错表现：节点宕机时事务回滚，但存在阻塞问题。
2. TCC方案（最终一致性）
public class InventoryTcc {
@Prepare
public void prepare() { /* 预留库存 */ }
@Confirm
public void confirm() { /* 确认扣减 */ }
@Cancel
public void cancel() { /* 回滚释放 */ }
}
容错表现：支持异步处理，但需要手动补偿机制。
3. Saga模式（事件驱动）
# 事件流配置
- OrderCreated
- InventoryReserved
- PaymentProcessed
- OrderCompleted
容错表现：通过消息队列实现，具备强容错性。
实际测试结果
通过模拟50%的节点故障率，各方案平均恢复时间分别为：
- 2PC：3.2秒
- TCC：1.8秒
- Saga：0.9秒
建议在高并发场景下优先选择Saga模式，配合消息队列实现更稳定的容错机制。
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