面试题：分布式系统中Saga模式在大规模社交系统的优化与挑战

Question

假设你正在负责一个亿级用户规模的社交分布式系统，目前采用Saga模式处理事务。请详细阐述在这种大规模场景下，Saga模式可能面临的挑战，以及你会采取哪些优化措施来提升系统性能与可靠性。

Answer 1

Saga模式可能面临的挑战

1. 协调复杂性：亿级用户规模意味着大量的并发事务，Saga需要协调多个服务的事务步骤，随着系统规模扩大，协调逻辑变得极为复杂，可能出现事务步骤执行顺序混乱、部分步骤重复执行等问题。
2. 网络故障处理：在分布式环境中，网络故障频繁。如果在Saga事务执行过程中某个服务因网络问题无法响应，可能导致整个Saga事务阻塞或回滚不彻底。
3. 回滚一致性：当Saga事务需要回滚时，要保证所有已执行的步骤都能正确回滚，在大规模场景下，不同服务的回滚逻辑可能存在差异，可能出现数据不一致情况。
4. 性能瓶颈：每个Saga事务可能涉及多次远程服务调用，大量并发事务会导致网络带宽成为瓶颈，而且Saga协调器处理众多事务请求也可能出现性能瓶颈。
5. 日志管理：为了记录Saga事务的执行过程和状态，需要大量日志。在亿级用户规模下，日志数据量巨大，存储和查询日志都会面临挑战。

优化措施

1. 协调逻辑优化：
   • 使用状态机来管理Saga事务的执行流程，明确每个步骤的前置和后置条件，确保执行顺序正确。
   • 引入分布式锁机制，在关键步骤执行前获取锁，防止并发执行导致的混乱。
2. 网络故障处理：
   • 增加重试机制，对于因网络故障导致的服务调用失败，按照一定策略进行重试。
   • 引入超时机制，设置合理的事务执行超时时间，超时后触发回滚。
   • 使用消息队列来异步处理事务步骤，即使某个服务暂时不可用，消息也不会丢失，待服务恢复后继续处理。
3. 回滚一致性保证：
   • 设计统一的回滚接口规范，确保各个服务的回滚逻辑遵循一致的标准。
   • 在执行每个步骤前记录数据的原始状态，以便回滚时恢复。
   • 引入补偿事务验证机制，在回滚完成后进行数据一致性校验。
4. 性能提升：
   • 采用服务拆分和微服务化架构，将大的业务功能拆分成多个小的服务，减少单个服务的负载。
   • 使用缓存技术，对于频繁访问的数据进行缓存，减少远程调用次数。
   • 对Saga协调器进行水平扩展，通过增加协调器实例来提高处理能力。
5. 日志管理优化：
   • 采用分布式日志存储系统，如Elasticsearch，提高日志存储和查询效率。
   • 对日志进行分级管理，只记录关键事务步骤和错误信息，减少日志量。
   • 定期清理过期日志，释放存储空间。