面试题：分布式系统中Saga模式在金融场景下如何处理事务一致性

Question

在金融分布式系统里，使用Saga模式时，如何保证各个子事务执行过程中数据的一致性？请简要阐述其实现机制与关键要点。

Answer 1

实现机制

1. 补偿事务：为每个正向子事务设计对应的补偿事务。当某个子事务执行失败时，系统会按照相反顺序调用已执行子事务的补偿事务，撤销之前的操作，以回滚到事务开始前的状态。例如，在一个涉及资金转账的分布式事务中，若从账户A向账户B转账，正向子事务是从A账户扣除金额和向B账户增加金额。若向B账户增加金额失败，那么需要调用从A账户扣除金额操作对应的补偿事务，将扣除的金额返还给A账户。
2. 事件驱动：各个子事务通过事件进行驱动和协调。一个子事务执行完成后，会发布一个事件，下一个子事务监听该事件并触发执行。这种方式可以解耦子事务之间的直接依赖关系，提高系统的灵活性和可扩展性。比如在一个订单处理的Saga中，创建订单子事务完成后发布“订单创建成功”事件，库存扣减子事务监听该事件并执行库存扣减操作。
3. 日志记录：记录每个子事务的执行状态和相关数据。日志可以帮助在系统出现故障后恢复事务状态，确保一致性。例如记录子事务开始时间、结束时间、执行结果等信息，以便在故障恢复时能够准确判断哪些子事务已成功执行，哪些需要重新执行或补偿。

关键要点

1. 补偿事务设计：补偿事务必须能够准确撤销正向子事务的影响，且补偿事务本身必须具有幂等性。即多次执行补偿事务的效果与执行一次相同，避免重复补偿导致数据不一致。例如，在退款补偿事务中，无论调用多少次，对账户余额的影响应是相同的。
2. 事务协调：需要有一个可靠的事务协调机制，确保事件的正确传递和子事务的有序执行。可以使用分布式消息队列来实现事件的可靠传递，保证不会丢失事件。同时，协调机制要能处理子事务执行过程中的各种异常情况，如网络故障、节点崩溃等。
3. 一致性检查：定期或在关键节点对数据进行一致性检查。例如在Saga结束后，通过查询相关数据的状态来验证整个事务是否达到了预期的一致性状态。如果发现不一致，可以通过人工干预或自动重试等方式进行修复。