基于分布式事务的业务流程稳定性提升
最近在重构一个电商系统的订单处理流程时，踩了分布式事务的几个大坑，今天来分享一下实际的解决方案。
问题背景
我们的订单系统需要同时处理库存扣减、用户积分更新和订单状态变更三个操作。最初使用的是传统的本地事务+消息队列方案，在高并发场景下频繁出现数据不一致的问题。\n
踩坑过程
- 第一轮尝试：本地事务+消息队列
@Transactional
public void processOrder(Long orderId) {
// 1. 扣减库存
inventoryService.deductStock(orderId);
// 2. 更新用户积分
userPointService.updatePoints(orderId);
// 3. 发送消息到MQ
messageProducer.send("order_created", orderId);
}
结果：在库存扣减成功但积分更新失败时，订单状态无法回滚，导致数据不一致。
- 第二轮尝试：TCC模式 实现了try-confirm-cancel机制，但代码复杂度极高，维护成本巨大。
解决方案：使用Seata分布式事务框架
@GlobalTransactional
public void processOrder(Long orderId) {
try {
// 1. 扣减库存
inventoryService.deductStock(orderId);
// 2. 更新用户积分
userPointService.updatePoints(orderId);
// 3. 创建订单记录
orderService.createOrder(orderId);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("订单处理失败", e);
}
}
实施步骤
- 引入Seata依赖：
<dependency>seata-all</dependency> - 配置文件中添加事务分组配置
- 在每个服务的数据库连接上添加@GlobalTransactional注解
- 启动TC（Transaction Coordinator）服务
效果验证
实施后，订单处理成功率从85%提升到99.9%，关键业务流程稳定性得到显著改善。建议在高并发、多服务调用的场景下优先考虑分布式事务方案。
讨论