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分布式事务解决方案：Seata TCC模式与Saga模式，哪个更适合你的业务场景？

花匠小妙招
2025-12-17 20:05

那是一个月黑风高的晚上，我正准备下班，突然运营同事急冲冲跑过来："用户下单付款成功了，但是库存没扣减，订单状态还是待支付！"我的内心瞬间凉了半截，这不是典型的分布式事务问题吗？

说起分布式事务，相信很多人都被它折磨过。微服务架构下，一个业务操作往往涉及多个服务，如何保证数据一致性成了让人头疼的问题。今天就聊聊Seata框架中的两种主流解决方案：TCC模式和Saga模式。

TCC：手动挡，但是精确控制

TCC（Try-Confirm-Cancel）模式就像开手动挡的车，操作复杂但控制精准。它要求每个参与方都实现三个接口：

Try阶段：预留资源，比如冻结库存而不是直接扣减 Confirm阶段：真正执行业务，确认扣减库存 Cancel阶段：释放资源，解冻库存

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@TccAction public class InventoryTccAction { @TwoPhaseBusinessAction(name = "freezeInventory") public boolean freezeInventory(@BusinessActionContextParameter("productId") Long productId， @BusinessActionContextParameter("quantity") Integer quantity) { // Try：冻结库存，不是真正扣减 return inventoryService.freezeStock(productId， quantity)； } public boolean confirm(BusinessActionContext context) { // Confirm：确认扣减库存 Long productId = (Long) context.getActionContext("productId")； Integer quantity = (Integer) context.getActionContext("quantity")； return inventoryService.confirmDeduct(productId， quantity)； } public boolean cancel(BusinessActionContext context) { // Cancel：解冻库存 Long productId = (Long) context.getActionContext("productId")； Integer quantity = (Integer) context.getActionContext("quantity")； return inventoryService.unfreezeStock(productId， quantity)； } }

TCC的好处是强一致性，要么全成功要么全回滚，数据不会出现中间状态。但代价也很明显：

每个服务都要实现三套接口，开发成本高需要考虑各种异常情况，比如Cancel失败怎么办对业务侵入性强，几乎要重写所有业务逻辑

我曾经用TCC改造过一个电商订单系统，光是处理各种边界情况就花了两个月，代码复杂度翻了好几倍。

Saga：自动挡，适合长流程

Saga模式就像自动挡汽车，使用简单但控制力稍弱。它把一个分布式事务拆分成多个本地事务，每个本地事务都有对应的补偿事务。

Seata支持两种Saga实现方式：

状态机模式：通过JSON配置定义事务流程 注解模式：直接在方法上加注解

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@SagaOrchestration public class OrderSagaOrchestrator { @SagaOrchestrationStart public void processOrder(OrderRequest request) { // 开始Saga事务 } @SagaTask(compensationMethod = "cancelPayment") public PaymentResult makePayment(OrderRequest request) { return paymentService.pay(request)； } public void cancelPayment(OrderRequest request) { // 补偿：退款 paymentService.refund(request.getOrderId())； } @SagaTask(compensationMethod = "restoreInventory") public void deductInventory(OrderRequest request) { inventoryService.deduct(request.getProductId()， request.getQuantity())； } public void restoreInventory(OrderRequest request) { // 补偿：恢复库存 inventoryService.restore(request.getProductId()， request.getQuantity())； } }

Saga的优势很明显：

最终一致性足以满足大多数业务场景对现有业务代码侵入小，主要是增加补偿逻辑天然支持长事务，不会长时间锁定资源

但也有坑需要注意：会出现中间状态，用户可能看到订单已创建但库存还没扣减的情况。

选择建议：因地制宜，没有银弹

经过几年的实战经验，我总结了一套选择规则：

选TCC的场景：

金融交易、支付等对一致性要求极高的场景事务链路短，参与方少（建议不超过3个）团队有足够的开发资源和维护能力

选Saga的场景：

电商下单、物流跟踪等业务流程复杂的场景对性能要求高，不能长时间锁定资源可以接受短暂的数据不一致

还有个实用技巧：混合使用。核心链路用TCC保证强一致性，外围流程用Saga提升性能。比如订单支付用TCC，发送短信通知用Saga。

踩坑血泪史

说个我踩过的坑：早期使用Saga时，没考虑补偿操作的幂等性。结果一个补偿操作被重复执行，用户收到了两次退款。从那以后，我所有的补偿操作都会先检查状态，避免重复执行。

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public void cancelPayment(OrderRequest request) { // 先检查状态，避免重复退款 if (paymentService.isRefunded(request.getOrderId())) { return； } paymentService.refund(request.getOrderId())； }

还有个容易忽视的点：监控和告警。分布式事务涉及多个服务，出问题时排查难度极大。建议为每个事务分配唯一ID，记录详细的执行日志，这样出问题时能快速定位。

分布式事务没有完美方案，只有最适合当前业务的选择。你在项目中用过哪种方案？遇到过什么坑？

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原始发表：2025-06-17，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除