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分布式事务方案梳理

news 2026/4/27 18:05:31

分布式事务方案全景梳理

为什么需要分布式事务？

单体应用：一个数据库，一个事务，ACID 天然保证。

微服务架构：服务 A、B、C 各自有独立的数据库，每个服务的本地事务只能保证自己的原子性，跨服务的原子性无法保证。

订单服务(库A)  --下单-->  库存服务(库B)  --扣减-->  账户服务(库C)  --扣款-->问题：扣款失败了，订单和库存怎么回滚？

一、2PC / XA（两阶段提交）

最经典的方案，数据库层面的协议。

原理

协调者(TC)          参与者A          参与者B          参与者C|                   |                |                ||=== 阶段一: Prepare（准备阶段） ========================||                   |                |                ||--- prepare ------>|                |                ||--- prepare ------->|-------------->|                ||--- prepare ------->|-------------->|--------------->||                   |                |                ||<-- YES -----------|                |                ||<-- YES -----------|----------------|                ||<-- NO ------------|----------------|---------------|  ← C 说 NO|                   |                |                ||=== 阶段二: Rollback（回滚阶段） =======================||                   |                |                ||--- rollback ----->|                |                ||--- rollback ------>|-------------->|                ||--- rollback ------>|-------------->|--------------->||                   |                |                |全部回滚，数据一致
  • 阶段一（Prepare）：协调者让所有参与者执行 SQL 但不提交，锁定资源，回复 YES/NO
  • 阶段二（Commit/Rollback）：
    • 全部 YES → 协调者通知全部 commit
    • 有一个 NO → 协调者通知全部 rollback

典型实现

  • MySQL 的 XA 事务（XA START / XA END / XA PREPARE / XA COMMIT）
  • Oracle XA
  • JTA（Java Transaction API）

优缺点

优点 缺点
强一致性 同步阻塞 — prepare 阶段资源被锁定，其他事务等待
协议简单 协调者单点故障 — TC 挂了，参与者不知道提交还是回滚
数据库原生支持 性能差 — 两次网络往返 + 长时间持锁
脑裂风险 — TC 发了 commit 但部分参与者没收到

适用场景

基本不用于高并发互联网业务，多见于传统金融行业、Oracle RAC 等。

二、3PC（三阶段提交）

2PC 的改进版，解决阻塞问题。

原理

在 2PC 的 Prepare 和 Commit 之间增加了一个 CanCommit（预检查） 阶段：

阶段一: CanCommit   — 询问参与者是否能执行，不锁定资源
阶段二: PreCommit   — 执行 SQL，写入 undo，但不提交（类似 2PC 的 Prepare）
阶段三: DoCommit    — 真正提交或回滚

改进点：

  • 增加超时机制 — 参与者超时未收到 DoCommit 指令，自动提交（而非像 2PC 那样无限等待）
  • CanCommit 阶段不锁资源，降低阻塞

优缺点

优点 缺点
减少了阻塞时间 实现复杂度高
超时自动提交，避免长时间阻塞 DoCommit 阶段仍然可能出现不一致（网络分区）
性能仍然不理想，三次网络往返
实际工程中极少使用

适用场景

理论研究为主，工业界几乎不用。了解即可。

三、Seata AT 模式（Automatic Transaction）

阿里开源，对业务代码零侵入的分布式事务。

原理

核心思想：本地事务先提交，但记录 undo_log，需要回滚时用 undo_log 做反向补偿。

全局事务 ID: TX12345┌─ 服务A：创建订单 ──────────────────────────────────────────┐
│  Phase 1:                                                  │
│  1. 开启本地事务                                           │
│  2. 执行: INSERT INTO order (id, status) VALUES (1, 1)     │
│  3. 记录 undo_log:                                         │
│     before_image: null                                     │
│     after_image:  {id:1, status:1}                         │
│  4. 本地事务 COMMIT ✓                                      │
│  5. 向 TC 注册分支事务，报告成功                            │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘┌─ 服务B：扣减库存 ──────────────────────────────────────────┐
│  Phase 1:                                                  │
│  1. 开启本地事务                                           │
│  2. 执行: UPDATE inventory SET qty = qty - 10              │
│  3. 记录 undo_log:                                         │
│     before_image: {qty:100}                                │
│     after_image:  {qty:90}                                 │
│  4. 本地事务 COMMIT ✓                                      │
│  5. 向 TC 注册分支事务，报告成功                            │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘┌─ 服务C：扣减余额 ──────────────────────────────────────────┐
│  Phase 1:                                                  │
│  1. 开启本地事务                                           │
│  2. 执行: UPDATE account SET balance = balance - 100       │
│  3. 余额不足，抛异常！                                      │
│  4. 本地事务 ROLLBACK ✗                                    │
│  5. 向 TC 报告失败                                         │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘┌─ Phase 2: 全局回滚（TC 统一调度） ──────────────────────────┐
│  TC 发现服务C失败，决定全局回滚                              │
│                                                            │
│  TC -> 服务B: 读取 undo_log，执行反向SQL                    │
│    UPDATE inventory SET qty = 100 WHERE ...  ✓             │
│    删除 undo_log                                           │
│                                                            │
│  TC -> 服务A: 读取 undo_log，执行反向SQL                    │
│    DELETE FROM order WHERE id = 1  ✓                       │
│    删除 undo_log                                           │
│                                                            │
│  全局回滚完成 ✓                                             │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘

怎么拦截 SQL？

Seata 通过代理数据源（DataSource Proxy）实现零侵入：

应用代码↓
JdbcTemplate / MyBatis↓
Seata DataSource Proxy  ← 拦截所有 SQL↓ 执行前: SELECT 记录 before_image↓ 执行后: SELECT 记录 after_image↓ 拼接 undo_log，和业务 SQL 同事务提交↓
真实的 MySQL 连接

undo_log 表结构（Seata 自动创建）：

CREATE TABLE undo_log (id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,branch_id BIGINT NOT NULL,          -- 分支事务IDxid VARCHAR(128) NOT NULL,           -- 全局事务IDcontext VARCHAR(128),rollback_info LONGBLOB,              -- before/after image 序列化log_status INT,                      -- 0:正常 1:已回滚log_created DATETIME,log_modified DATETIME,UNIQUE KEY ux_undo_log (xid, branch_id)
);

全局锁（防止脏写）

问题：A 的本地事务已提交，但全局还未决定。此时另一个事务也来修改同一条数据怎么办？

Seata 的解法：TC 维护全局锁。

事务1 修改 order#1  → TC 记录: 全局锁 {table:order, pk:1, xid:TX123}
事务2 修改 order#1  → 向 TC 申请全局锁 → 被拒绝 → 等待/失败

优缺点

优点 缺点
零侵入，业务代码无需改动 需要引入 Seata Server（TC）
支持任意 SQL（insert/update/delete/select for update） 全局锁带来性能开销
自动回滚，开发成本低 undo_log 增加存储和写入开销
支持分支事务悬挂、空回滚等边界处理 高并发场景性能瓶颈
支持 MySQL、Oracle、PostgreSQL 非强一致性，存在短暂不一致窗口

适用场景

中低并发的 CRUD 业务，需要快速接入分布式事务且不想改业务代码。

四、TCC 模式（Try-Confirm-Cancel）

业务层面的 2PC，性能好但开发成本高。

原理

每个服务必须实现三个接口：

Try:     预留/检查资源（冻结）
Confirm: 真正执行业务（扣减）
Cancel:  释放预留（解冻）

完整示例

// ============ 订单服务 ============
@TccTransaction(confirmMethod = "confirmCreate", cancelMethod = "cancelCreate")
public class OrderService {// Try: 创建订单，状态为"预创建"public void tryCreate(Order order) {order.setStatus("PRE_CREATED");orderMapper.insert(order);}// Confirm: 订单状态改为"已创建"public void confirmCreate(Order order) {orderMapper.updateStatus(order.getId(), "CREATED");}// Cancel: 删除预创建订单public void cancelCreate(Order order) {orderMapper.deleteById(order.getId());}
}// ============ 库存服务 ============
@TccTransaction(confirmMethod = "confirmDeduct", cancelMethod = "cancelDeduct")
public class InventoryService {// Try: 冻结库存public void tryDeduct(String itemId, int qty) {inventoryMapper.freeze(itemId, qty);  // frozen_qty += qty}// Confirm: 真正扣减public void confirmDeduct(String itemId, int qty) {inventoryMapper.deduct(itemId, qty);  // qty -= qty, frozen_qty -= qty}// Cancel: 解冻public void cancelDeduct(String itemId, int qty) {inventoryMapper.unfreeze(itemId, qty);  // frozen_qty -= qty}
}// ============ 账户服务 ============
@TccTransaction(confirmMethod = "confirmDeduct", cancelMethod = "cancelDeduct")
public class AccountService {// Try: 冻结余额public void tryDeduct(String userId, BigDecimal amount) {accountMapper.freeze(userId, amount);  // frozen_balance += amount}// Confirm: 真正扣款public void confirmDeduct(String userId, BigDecimal amount) {accountMapper.deduct(userId, amount);}// Cancel: 解冻public void cancelDeduct(String userId, BigDecimal amount) {accountMapper.unfreeze(userId, amount);}
}

执行流程

正常流程（全部成功）:TC -> OrderService.tryCreate()    ✓TC -> InventoryService.tryDeduct() ✓TC -> AccountService.tryDeduct()   ✓TC -> 全部 Confirm ✓异常流程（账户余额不足）:TC -> OrderService.tryCreate()    ✓TC -> InventoryService.tryDeduct() ✓TC -> AccountService.tryDeduct()   ✗ 余额不足TC -> InventoryService.cancelDeduct()  解冻库存 ✓TC -> OrderService.cancelCreate()      删除订单 ✓

三个必须处理的异常场景

TCC 不是简单的 try/confirm/cancel 就完了，以下场景必须处理：

1. 空回滚 — Try 没执行，TC 直接调了 Cancel

场景：TC 调 Try 时网络超时（实际 Try 执行了但 TC 没收到响应），TC 决定回滚
问题：Cancel 被执行了两次（一次是超时重试的 Cancel，一次是正常的 Cancel）
解法：Cancel 方法需要判断 Try 是否真正执行过（通过事务控制表）

2. 幂等 — Confirm/Cancel 可能被调用多次

场景：TC 发 Confirm，参与者执行了但返回时网络超时，TC 重试
解法：Confirm/Cancel 方法必须幂等（通过事务控制表记录状态）

3. 悬挂 — Cancel 比 Try 先执行

场景：TC 调 Try 超时，TC 发了 Cancel，Cancel 执行完后，超时的 Try 才到达
问题：Try 执行了资源预留，但不会再有 Confirm/Cancel 来收尾
解法：Try 执行前检查是否已经执行过 Cancel（通过事务控制表）

事务控制表（TCC 框架通常自动维护）：

CREATE TABLE tcc_fence_log (xid VARCHAR(128) NOT NULL,        -- 全局事务IDbranch_id BIGINT NOT NULL,         -- 分支事务IDaction_name VARCHAR(64),           -- 业务动作名status INT,                        -- 1:try 2:confirm 3:cancelgmt_created DATETIME,gmt_modified DATETIME,PRIMARY KEY (xid, branch_id)
);

优缺点

优点 缺点
性能好 — Try 阶段不锁定数据库行锁（业务层面冻结） 开发成本高 — 每个接口要写 3 个方法
无全局锁 — 并发性能好 业务侵入强 — 需要改造现有代码
可控性强 — 自定义 Confirm/Cancel 逻辑 空回滚/幂等/悬挂处理复杂
不依赖数据库事务的 prepare 需要维护事务控制表

适用场景

对性能要求高、核心链路、愿意投入开发成本的场景。如：支付、交易核心链路。

五、Saga 模式（长事务编排）

每个正向操作配一个补偿操作，按顺序执行。

原理

Saga 把一个长事务拆成一串本地事务，每个本地事务有自己的正向操作和补偿操作：

正向执行:  T1 → T2 → T3 → T4↓ 失败
补偿回滚:  C3 ← C2 ← C1     （倒序执行补偿）

与 TCC 的区别：

TCC Saga
执行方式 先全部 Try，再 Confirm/Cancel 依次执行，失败立即补偿
Try 阶段 预留资源（不真正生效） 已经真正执行了（直接生效）
隔离性 较好（资源被预留锁定） 差（T1 执行后数据就可见了）
适用场景 短事务 长事务、跨多系统

完整示例

// Saga 编排器定义
public class OrderSaga {SagaEngine engine = new SagaEngine()// 正向步骤                              // 补偿步骤.step("createOrder",    this::createOrder,    this::cancelOrder).step("deductInventory", this::deductInventory, this::restoreInventory).step("deductBalance",   this::deductBalance,   this::restoreBalance).step("createShipping",  this::createShipping,  this::cancelShipping);public void execute(Order order) {engine.start(order);}
}// 执行过程:
//
// createOrder()    ✓ 订单创建成功
// deductInventory() ✓ 库存扣减成功
// deductBalance()   ✗ 余额不足！
//
// 自动触发补偿（倒序）:
// restoreInventory()  ← 恢复库存
// cancelOrder()       ← 取消订单

两种实现模式

1. 编排式（Orchestration） — 一个中心协调者驱动

     ┌─────────────┐│ Saga 协调器  │└──────┬──────┘│┌──────▼──────┐│  步骤1: 订单  │  成功 → 下一步└─────────────┘  失败 → 触发补偿链│  步骤2: 库存  │└─────────────┘│  步骤3: 支付  │└─────────────┘

2. 编排式（Choreography） — 事件驱动，无中心协调者

订单服务 ──创建订单──> 发"订单已创建"事件
库存服务 ──监听事件──> 扣减库存 ──> 发"库存已扣减"事件
支付服务 ──监听事件──> 扣款 ──失败！──> 发"扣款失败"事件
库存服务 ──监听事件──> 恢复库存 ──> 发"库存已恢复"事件
订单服务 ──监听事件──> 取消订单

Saga 的核心问题：隔离性

Saga 的每个步骤提交后，数据就对其他事务可见了，这会导致：

时间线:
T1: Saga1 创建订单（订单状态=已创建）  ← 此时其他事务能查到这个订单
T2: Saga2 读取到了这个订单
T3: Saga1 支付失败，触发补偿，取消了订单
T4: Saga2 基于一个已被取消的订单做了后续操作 ← 脏读！

解法：

  • 业务层面容忍短暂不一致
  • 使用状态字段标记中间状态（如 PENDING），下游不处理中间状态数据
  • 使用隔离级别补偿（Seata Saga 模式提供）

优缺点

优点 缺点
适合长事务、跨多系统 隔离性差 — 中间状态数据可见
每个步骤都是本地事务，性能好 补偿逻辑复杂 — 并非所有操作都可补偿
支持异步编排 需要设计补偿操作，开发成本高
可观测性强 — 步骤清晰 可能出现补偿失败，需要人工介入

适用场景

长业务流程（如电商下单→支付→发货→物流）、跨多系统的编排场景。

六、可靠消息最终一致性（本地消息表）

不追求强一致性，而是保证最终一致。异步场景首选。

原理

核心思路：把"发消息"和"执行业务"放到同一个本地事务中，保证消息不会丢失。

┌─ 服务A 本地事务 ───────────────────────────────────────────┐
│  1. 执行业务SQL: INSERT INTO order (id, status) VALUES (...) │
│  2. 写消息表:    INSERT INTO message_queue (topic, body, status) │
│  3. COMMIT                                                   │
│     两个操作要么都成功，要么都失败                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘↓
定时任务扫描 message_queue，投递到 MQ↓
服务B 消费消息，执行业务↓
成功 → 确认消息
失败 → 重试（必须幂等！）

本地消息表设计

CREATE TABLE message_queue (id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,topic VARCHAR(128),tag VARCHAR(64),body TEXT,                          -- 消息内容（JSON）status INT DEFAULT 0,               -- 0:待发送 1:已发送 2:已确认 3:死信retry_count INT DEFAULT 0,next_retry_time DATETIME,           -- 下次重试时间created_at DATETIME,updated_at DATETIME,INDEX idx_status_retry (status, next_retry_time)
);

完整流程

服务A: 创建订单 + 发消息本地事务 {INSERT INTO order ...              -- 创建订单INSERT INTO message_queue ...      -- 写消息表（status=待发送）} COMMIT ✓定时任务（服务A）:每5秒扫描 status=待发送 的消息→ 投递到 RocketMQ / Kafka→ 更新 status=已发送服务B: 消费消息收到消息 → 扣减库存成功 → 回复 ACK，服务A更新 status=已确认失败 → 不回复 ACK，MQ 重试重试策略（退避）:第1次: 10秒后重试第2次: 30秒后重试第3次: 1分钟后重试...第16次: 放入死信队列，人工处理

关键要求

  1. 消费方必须幂等 — 消息可能重复投递

    // 幂等处理示例
@Transactional
public void consume(Message msg) {// 1. 检查是否已处理过int rows = messageProcessedMapper.insertIgnore(msg.getId());if (rows == 0) return; // 已处理，跳过// 2. 执行业务inventoryMapper.deduct(msg.getItemId(), msg.getQty());
}

  2. 发送方保证不丢消息 — 本地消息表 + 定时任务

  3. 消费方保证最终处理 — 重试 + 死信队列

优缺点

优点 缺点
异步解耦，性能好 最终一致性，非强一致
实现简单，无需引入额外中间件 消费方必须实现幂等
天然支持重试 有延迟，不是实时一致
适合异步场景 需要维护消息表 + 定时任务

适用场景

异步业务场景，可以容忍一定延迟。如：下单后扣积分、支付后发通知、订单完成后推物流。

七、可靠消息最终一致性（事务消息）

本地消息表的进阶版，依赖 MQ 的事务消息功能（如 RocketMQ）。

原理

服务A                          RocketMQ                    服务B|                               |                          ||-- 1. 发送半消息(Half Message) -->|                          ||                               |  半消息：对消费者不可见     ||<-- 半消息发送成功 ---------------|                          ||                               |                          ||-- 2. 执行本地事务 --------------|                          ||   INSERT INTO order ...       |                          ||   COMMIT ✓                    |                          ||                               |                          ||-- 3. 回调确认: COMMIT ---------->|                          ||                               |  消息变为可见               ||                               |----- 4. 投递消息 --------->||                               |                          |-- 消费消息|                               |                          |-- 扣库存|                               |<--------- ACK -----------|

与本地消息表的区别：

  • 不需要维护消息表
  • 不需要定时任务
  • 依赖 RocketMQ 的事务消息机制

回查机制（CheckBack）

问题：服务A 执行完本地事务后挂了，还没来得及回调确认，消息一直是 Half Message 怎么办？

解法：MQ 定时回查。

RocketMQ → 服务A: "这条消息的本地事务什么状态？"
服务A: 查 order 表- order 存在且状态正常 → 回复 COMMIT- order 不存在 → 回复 ROLLBACK- order 状态不确定 → 回复 UNKNOWN（稍后再查）

优缺点

优点 缺点
不需要维护本地消息表 依赖 RocketMQ（Kafka 不支持事务消息）
不需要定时任务 消费方仍需幂等
回查机制保证可靠性 最终一致性，非强一致
对业务侵入小 回查逻辑需要额外开发

适用场景

与本地消息表相同，但希望减少维护成本。前提是使用 RocketMQ。

八、最大努力通知

最弱的方案，适用于对一致性要求不高的场景。

原理

服务A 执行完业务后，通知服务B。通知有次数限制和间隔：

服务A 完成业务↓
第1次通知服务B（立即）       → 失败
第2次通知服务B（1分钟后）    → 失败
第3次通知服务B（5分钟后）    → 失败
第4次通知服务B（30分钟后）   → 失败
第5次通知服务B（2小时后）    → 成功！↓
服务B 执行后续操作

如果全部通知失败：

  • 服务B 主动查询服务A（对账）
  • 或人工介入

适用场景

支付回调、短信通知、邮件发送等对实时性要求不高的场景。

九、方案对比总结

一致性 vs 性能

强一致性 ←————————————————————————————————————→ 最终一致性2PC    TCC    Seata AT    Saga    可靠消息    最大努力通知
性能低     |       |        |          |        |          |      性能高
开发成本低 |       |        |          |        |          |      开发成本高

选型决策

需求场景 推荐方案
需要强一致性，并发不高 Seata AT / 2PC
需要强一致性，高并发 TCC
长事务、跨多系统 Saga
异步场景，容忍延迟 可靠消息（本地消息表/事务消息）
对一致性要求低 最大努力通知
快速接入，不想改代码 Seata AT
核心交易链路 TCC
已有 RocketMQ 事务消息

关键对比表

方案 一致性 性能 侵入性 复杂度 是否需中间件
2PC/XA 强一致 低 低 低 数据库支持XA
3PC 强一致 低 低 高 数据库支持XA
Seata AT 弱一致 中 无 中 Seata Server
TCC 弱一致 高 高 高 TCC框架
Saga 最终一致 高 中 高 Saga框架
本地消息表 最终一致 高 低 低 无（消息表）
事务消息 最终一致 高 低 低 RocketMQ
最大努力通知 最终一致 高 低 低 无

十、常见问题 FAQ

Q1: 为什么分布式事务不用数据库的 SAVEPOINT？

SAVEPOINT 只在单个数据库连接内有效，无法跨数据库/跨服务使用。

Q2: 分布式事务能保证 100% 一致性吗？

不能。网络分区、节点宕机等极端情况下，任何方案都可能出现短暂不一致。实际工程中追求的是"最终一致性 + 补偿/对账兜底"。

Q3: 微服务一定要用分布式事务吗？

不是。很多场景可以通过以下方式避免：

  • 业务拆分：把相关数据放到同一个服务里
  • 异步补偿：用定时任务对账 + 补偿
  • 状态驱动：用状态机 + 重试保证最终一致

Q4: Seata AT 和 TCC 怎么选？

  • 业务简单、对性能要求不高 → AT
  • 核心链路、高并发 → TCC
  • 可以混用：核心链路 TCC + 非核心链路 AT

Q5: undo_log 会不会占很多空间？

会。undo_log 包含 before/after image，大字段（如 TEXT/BLOB）会放大存储。建议：

  • 大字段不参与分布式事务
  • 定期清理已完成的 undo_log

Q6: 分布式事务的超时怎么设置？

需要全局考虑：

  • 全局事务超时 > 所有分支事务超时之和
  • 分支事务超时 > 本地SQL执行时间 + 网络时间
  • 建议：全局 60s，分支 30s
http://www.jsqmd.com/news/709747/

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