设计一个跨微服务的分布式事务方案：订单创建与库存扣减

题目

设计一个跨微服务的分布式事务方案：订单创建与库存扣减

信息

• 类型：问答
• 难度：⭐⭐⭐

考点

分布式事务,最终一致性,Saga模式,消息队列,幂等性设计

快速回答

核心方案要点：

• 采用Saga事务模式替代传统2PC
• 通过消息队列（如Kafka）实现事件驱动架构
• 每个子事务需实现幂等操作和补偿机制
• 使用事务日志表保证本地操作可靠性
• 最终一致性通过重试+人工干预保障

1. 问题场景

在电商系统中，创建订单涉及：
1) 订单服务创建订单记录
2) 库存服务扣减库存
3) 支付服务处理支付
要求保证跨服务数据一致性，同时满足高并发需求。

2. 核心方案：Saga模式实现

执行流程：

// Saga协调器伪代码
public void createOrder(OrderRequest request) {
    // 1. 开启Saga事务
    String sagaId = generateSagaId();

    // 2. 执行订单创建（正向操作）
    Order order = orderService.createOrder(request, sagaId);

    // 3. 发布库存扣减事件
    eventBus.publish(new InventoryEvent(sagaId, order.getItems()));
}

// 库存服务消费者
@EventListener
public void handleInventoryEvent(InventoryEvent event) {
    try {
        inventoryService.deductStock(event.getItems(), event.getSagaId());
        eventBus.publish(new StockDeductedEvent(event.getSagaId()));
    } catch (Exception e) {
        eventBus.publish(new StockFailedEvent(event.getSagaId()));
    }
}

3. 关键设计要点

3.1 补偿机制设计

• 订单服务补偿：将订单状态改为"已取消"
• 库存服务补偿：执行库存回滚操作

  // 库存补偿示例
  @Compensate
  public void compensateDeduct(String sagaId) {
      // 根据sagaId查询原始操作日志
      DeductLog log = logRepository.findBySagaId(sagaId);
      // 执行反向操作
      inventoryService.addStock(log.getItems());
  }

3.2 幂等性保障

• 每个服务维护事务日志表：

  CREATE TABLE transaction_log (
      saga_id VARCHAR(50) PRIMARY KEY,
      service_name VARCHAR(20),
      status ENUM('PROCESSING','SUCCESS','FAILED'),
      created_at TIMESTAMP
  );

• 请求前检查saga_id执行状态
• 使用数据库唯一索引防止重复创建

3.3 消息可靠性保障

• 生产者：本地事务+消息表（Transactional Outbox）
• 消费者：
  • 至少一次投递（Kafka）
  • 消费前校验幂等性

4. 最佳实践

• 超时控制：设置Saga全局超时（e.g. 30分钟）
• 可视化追踪：通过saga_id串联所有服务日志
• 熔断机制：库存服务失败时触发熔断
• 人工干预接口：提供事务状态查询和手动补偿API

5. 常见错误

• ❌ 未实现幂等性导致重复扣减库存
• ❌ 补偿操作未考虑业务约束（如已发货订单不能取消）
• ❌ 未处理消息丢失导致事务悬挂
• ❌ 忽略资源隔离引发雪崩效应

6. 扩展知识

• 对比方案：
  • TCC模式：更适合金融场景但实现复杂
  • 本地消息表：轻量级但需轮询
• 新兴技术：
  • Seata AT模式（自动补偿）
  • Event Sourcing+CQRS
• CAP取舍：在P（分区容忍）必选时，AP优于CP