面试题：微服务架构基于TCC模式，如何处理并发场景下的事务一致性

Question

在微服务架构采用TCC模式进行事务管理时，不可避免会遇到并发操作。请描述你会采用哪些策略来保证在并发场景下事务的一致性，并且说明这些策略在实际应用中的优缺点。

Answer 1

策略

1. 基于锁机制
   • 悲观锁：在操作数据前，先对数据加锁，其他事务需要等待锁释放才能操作。例如在数据库层面，使用 SELECT ... FOR UPDATE 语句锁定相关记录。
   • 乐观锁：不提前加锁，在更新数据时，通过版本号或时间戳机制检查数据在读取后是否被修改。如果未被修改则更新成功，否则重试。比如在数据库表中添加一个 version 字段，每次更新时 version 自增，更新语句带上版本号条件判断。
2. 使用分布式事务协调器：如使用阿里的 Seata 等分布式事务框架。Seata 基于全局事务 ID 来协调各个微服务的事务分支，通过 TC（事务协调器）统一管理事务的提交和回滚，确保各个分支事务要么都成功，要么都失败。
3. 队列处理：将并发请求放入队列中，按顺序依次处理。例如使用 RabbitMQ、Kafka 等消息队列，把事务相关操作封装成消息发送到队列，消费端按顺序消费消息来执行事务操作。

优缺点

1. 基于锁机制
   • 悲观锁
     • 优点：实现简单，能有效防止并发冲突，保证数据一致性。
     • 缺点：并发性能低，锁的持有时间长会导致其他事务长时间等待，容易产生死锁。
   • 乐观锁
     • 优点：并发性能高，读操作不加锁，适合读多写少的场景。
     • 缺点：可能会导致大量重试，尤其在写操作频繁的场景下，会消耗额外的系统资源。
2. 使用分布式事务协调器
   • 优点：能较好地保证分布式事务一致性，对业务侵入相对较小，框架提供了统一的事务管理机制。
   • 缺点：引入了额外的组件（如 Seata 的 TC 等），增加了系统的复杂性和维护成本，网络问题等可能导致事务协调出现异常。
3. 队列处理
   • 优点：可以削峰填谷，将并发请求顺序化处理，保证事务按顺序执行从而确保一致性，实现相对简单。
   • 缺点：引入消息队列增加了系统的复杂性，处理速度依赖于队列消费速度，可能导致处理延迟，不适合对实时性要求极高的场景。