面试题：分布式系统Saga模式下如何处理事务部分成功时的回滚策略

Question

假设在Saga模式的分布式事务中，部分子事务已经成功执行，此时出现故障需要回滚，你会设计怎样的回滚策略以确保数据的一致性，并说明该策略在不同故障场景下的可行性和优缺点。

Answer 1

回滚策略设计

1. 逆向执行补偿操作：为每个成功执行的子事务设计对应的补偿事务。当需要回滚时，按照子事务执行的相反顺序依次执行这些补偿事务。例如，若子事务依次是创建订单、扣减库存、冻结账户金额，回滚时则先解冻账户金额、增加库存，最后取消订单。这样可以逐步抵消已执行子事务对数据产生的影响，恢复到事务开始前的状态。

不同故障场景下的可行性

1. 网络故障：
   • 可行性：如果网络故障是短暂的，在故障恢复后可以继续执行剩余的补偿事务。但如果网络故障持续时间较长，可能导致部分补偿事务超时无法执行。可以设置重试机制，在一定时间间隔后尝试重新执行未完成的补偿事务。
   • 优点：通过重试能在网络恢复后完成回滚，尽量保证数据一致性。
   • 缺点：长时间网络故障可能导致重试多次仍无法完成回滚，影响业务可用性，且重试机制可能会增加系统复杂度。
2. 服务故障：
   • 可行性：若某个执行补偿事务的服务发生故障，可通过服务的冗余部署，切换到其他可用实例继续执行补偿事务。如果服务故障导致数据丢失等严重问题，可能需要人工介入修复数据后再继续回滚流程。
   • 优点：冗余部署能提高回滚的成功率，在一定程度上保证数据一致性。
   • 缺点：增加了系统部署成本和运维复杂度，人工介入可能导致回滚过程不及时，影响数据一致性的时效性。
3. 数据库故障：
   • 可行性：如果数据库故障导致部分已执行补偿事务的数据未持久化，在数据库恢复后，需要重新执行这些补偿事务。若数据库故障导致数据损坏，可能需要从备份中恢复数据后再重新执行回滚。
   • 优点：基于备份恢复数据后重新回滚，理论上可以保证数据一致性。
   • 缺点：恢复备份数据可能需要一定时间，影响业务连续性，且可能丢失故障发生到备份时间点之间的一些业务数据。

策略优点

1. 简单直观：逆向执行补偿操作的逻辑清晰，易于理解和实现，开发和维护成本相对较低。
2. 数据一致性保障：通过依次抵消子事务影响，能最大程度保证数据恢复到事务开始前的状态，保障数据一致性。

策略缺点

1. 依赖补偿事务设计：如果补偿事务设计不完善，可能无法完全抵消子事务影响，导致数据不一致。
2. 故障处理复杂性：在不同故障场景下，如网络、服务、数据库故障，需要额外的机制来保证回滚成功，增加了系统的复杂性和运维难度。