微服务架构下分布式事务的事务一致性保证

在微服务架构中，业务往往需要跨多个服务进行操作，如何保证这些操作的事务一致性成为关键挑战。本文通过一个电商订单场景来说明实际解决方案。

场景描述

用户下单时需要同时处理：库存扣减、账户扣款、订单创建三个操作。这三步操作分布在不同微服务中，需要保证要么全部成功，要么全部失败。

解决方案：TCC（Try-Confirm-Cancel）模式

1. 定义业务接口

@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private InventoryService inventoryService;
    @Autowired
    private AccountService accountService;
    
    public void createOrder(Order order) {
        // 1. 预留资源
        try {
            inventoryService.reserve(order.getProductId(), order.getQuantity());
            accountService.reserve(order.getUserId(), order.getAmount());
            // 2. 确认操作
            inventoryService.confirm();
            accountService.confirm();
            // 3. 创建订单
            saveOrder(order);
        } catch (Exception e) {
            // 回滚操作
            inventoryService.cancel();
            accountService.cancel();
            throw new RuntimeException("订单创建失败");
        }
    }
}

2. 库存服务实现

@Service
public class InventoryService {
    // 预留库存
    public void reserve(Long productId, Integer quantity) {
        // 1. 更新库存状态为预留状态
        updateStockStatus(productId, "RESERVED");
        // 2. 扣减可用库存
        deductAvailableStock(productId, quantity);
    }
    
    // 确认操作
    public void confirm() {
        // 将预留的库存转为已售状态
        updateStockStatus(productId, "SALED");
    }
    
    // 取消操作
    public void cancel() {
        // 恢复预留库存
        restoreReservedStock(productId);
    }
}

实施要点

幂等性保证：每个操作必须设计为可重复执行而不影响结果
超时控制：预留资源需要设置合理的超时机制，避免长期占用
异常处理：完善的异常捕获和回滚逻辑
状态管理：引入中间状态记录，确保在服务重启后能正确恢复

通过TCC模式，我们能够有效保证跨服务的事务一致性，适用于对数据一致性要求较高的业务场景。

Frank540 · 2026-01-08T10:24:58

TCC模式确实能解决分布式事务问题，但别忘了它带来的复杂度——每个服务都要实现try/confirm/cancel三个接口，代码膨胀严重。我的建议是：先评估业务场景，如果库存和账户操作频率不高，可以考虑用消息队列+最终一致性来简化架构。

星辰坠落 · 2026-01-08T10:24:58

实际项目中我发现，TCC的回滚逻辑很容易出问题，特别是网络抖动导致confirm失败的情况。我通常会加个补偿机制，比如定时任务扫描预留状态的资源，自动触发cancel，避免数据长期不一致。

FastMoon · 2026-01-08T10:24:58

别把TCC当成银弹，它更适合对一致性要求极高的场景。对于电商订单这种场景，我觉得可以用 saga 模式或者本地消息表方案，既保证了最终一致性，又降低了服务间的耦合度，维护成本更低

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