面试题：分布式系统中Saga模式在社交分布式系统应用的基本原理

Question

请阐述Saga模式在社交分布式系统中的基本工作原理，以及它如何处理事务一致性问题。

Answer 1

Saga模式在社交分布式系统中的基本工作原理

1. 事务分解：在社交分布式系统中，一个复杂业务操作（如发布带图片的动态并同时通知好友）会被拆分成多个本地事务。例如，发布动态本身是一个本地事务，向图片存储服务上传图片是另一个本地事务，通知好友又是一个本地事务。每个本地事务都在各自的服务中独立执行。
2. 协调器：引入一个协调器组件来管理整个Saga事务流程。协调器负责按顺序发起各个本地事务。比如在上述例子中，协调器先让动态发布服务执行发布动态的本地事务，成功后再触发图片上传服务的本地事务，最后通知好友服务执行通知事务。
3. 事件驱动：各个本地事务完成后，会通过事件的方式通知协调器。例如图片上传服务完成图片上传后，会发送一个“图片上传成功”的事件给协调器，协调器根据收到的事件来决定下一步操作，如继续触发下一个本地事务或在出现问题时启动补偿操作。

Saga模式处理事务一致性问题的方式

1. 正向执行：Saga事务按照预定的顺序依次执行各个本地事务。只要所有本地事务都能成功执行，整个Saga事务就能保证一致性。比如在社交系统中，若发布动态、上传图片、通知好友这一系列本地事务都顺利完成，那么用户发布带图片动态并通知好友的业务目标就达成，数据在各个相关服务中保持一致状态。
2. 补偿机制：如果在Saga事务执行过程中某个本地事务失败，协调器会启动补偿操作。补偿操作是与正向操作相反的操作，用于撤销之前已成功执行的本地事务的影响。例如若图片上传失败，协调器会触发发布动态服务的补偿事务，将刚发布的动态删除，以保证整个业务操作回到初始状态，避免出现数据不一致，如已发布动态但无对应图片的情况。
3. 重试机制：对于一些可恢复的错误（如网络短暂故障），协调器可以选择重试失败的本地事务。例如图片上传服务因网络闪断导致上传失败，协调器可在短暂延迟后重试图片上传事务，若重试成功则继续按顺序执行后续事务，确保事务最终达成一致性。