面试题：分布式系统下Saga模式在金融系统高并发场景的优化策略

Question

假设金融分布式系统面临高并发交易场景，Saga模式可能会遇到哪些性能瓶颈？针对这些瓶颈，你能提出哪些优化策略，并且说明每种策略在实际应用中的优缺点。

Answer 1

可能遇到的性能瓶颈

1. 协调器性能瓶颈：高并发下，协调器作为管理事务流程的核心组件，可能成为性能瓶颈。协调器需要处理大量事务请求、记录事务状态等，若处理能力不足，会导致事务处理延迟。
2. 网络开销：分布式系统中，各服务间通过网络通信来完成Saga事务步骤。高并发时，频繁的网络交互会产生大量网络开销，增加事务处理的整体耗时，甚至可能因网络拥堵导致部分事务失败。
3. 补偿操作性能问题：在事务执行过程中若出现异常需要进行补偿操作，补偿操作同样需要与各服务交互。高并发场景下，补偿操作可能会因资源竞争等问题导致性能下降，且大量补偿操作可能影响正常业务流程。

优化策略及优缺点

1. 协调器优化策略
   • 多协调器分布式部署：将协调器进行分布式部署，分散事务处理压力。
     • 优点：有效提升协调器整体处理能力，提高系统并发性能，避免单个协调器成为性能瓶颈。
     • 缺点：增加系统复杂度，需要额外处理协调器之间的数据一致性问题，如采用分布式一致性算法（如Paxos、Raft等），实现成本较高。
   • 缓存机制：在协调器中引入缓存，缓存常用事务状态、配置信息等。
     • 优点：减少协调器对持久化存储的访问次数，加快事务处理速度。对于读多写少的场景，缓存能显著提升性能。
     • 缺点：缓存一致性维护成本较高，需要考虑缓存更新策略，防止因缓存数据过期导致事务处理错误。
2. 网络优化策略
   • 异步通信：采用异步消息队列（如Kafka、RabbitMQ等）进行服务间通信，将事务步骤解耦。
     • 优点：减少同步等待时间，提高系统并发处理能力。即使某个服务处理缓慢，也不会阻塞其他事务流程。
     • 缺点：增加系统复杂性，需要处理消息的可靠性投递、重复消息处理等问题。同时，异步通信可能导致事务处理的最终一致性，而不是强一致性，在对一致性要求极高的金融场景中需要谨慎考虑。
   • 减少网络交互次数：优化Saga事务设计，合并一些关联性强的事务步骤，减少服务间不必要的网络交互。
     • 优点：直接降低网络开销，提高事务处理效率。
     • 缺点：可能增加单个事务步骤的复杂性，使事务逻辑更难维护，且如果合并后的事务步骤出现问题，影响范围更大。
3. 补偿操作优化策略
   • 预补偿机制：在事务执行前，对可能需要补偿的资源进行预检查和预留，确保补偿操作能快速执行。
     • 优点：减少补偿操作时因资源竞争等问题导致的性能下降，提高事务回滚效率。
     • 缺点：预检查和预留操作增加了事务执行前的额外开销，可能影响正常事务的处理速度。同时，预预留资源可能在一定时间内无法被其他事务使用，降低了资源利用率。
   • 批量补偿：将多个需要补偿的操作进行批量处理，而不是逐个执行。
     • 优点：减少与服务的交互次数，提高补偿操作的整体性能。
     • 缺点：批量操作的原子性较难保证，如果批量补偿过程中部分操作失败，需要复杂的重试或回滚机制，增加了实现难度。