面试题：分布式系统中Saga模式与其他分布式事务模式融合以实现极致扩展性

Question

在一个超大型分布式系统中，单一的Saga模式难以满足所有场景下的扩展性需求。请探讨如何将Saga模式与TCC（Try - Confirm - Cancel）模式、2PC（两阶段提交）模式等其他分布式事务模式有机融合，以应对不同业务场景，实现系统的极致扩展性，并阐述融合过程中可能遇到的技术挑战以及相应的解决方案。

Answer 1

融合方式

1. Saga与TCC融合
   • 业务场景：适用于对一致性要求较高，且部分操作具有幂等性的场景。例如，电商系统中的订单支付与库存扣减。
   • 融合思路：在Saga流程中，对于关键且对一致性要求高的步骤，可以采用TCC模式。Saga负责编排分布式事务的整体流程，TCC负责局部的强一致性保证。例如，在订单支付步骤，先通过TCC的Try阶段预扣支付金额，确认支付渠道有足够资金，然后在Saga的后续步骤中，当所有前置条件满足后，通过TCC的Confirm阶段完成实际支付。若Saga流程出现异常，通过TCC的Cancel阶段回滚预扣的金额。
2. Saga与2PC融合
   • 业务场景：适用于对数据一致性要求极高，且涉及数据库操作较多的场景，如银行转账业务。
   • 融合思路：Saga负责协调分布式事务的各个参与者，2PC负责确保数据库层面的原子性操作。在Saga流程中，当涉及到数据库相关的事务时，启动2PC。例如，在银行转账的Saga流程中，涉及源账户扣款和目标账户入账，这两个数据库操作可以通过2PC来保证一致性。Saga等待2PC完成提交或回滚后，再继续执行后续流程。

技术挑战及解决方案

1. 协调复杂性
   • 挑战：多种模式融合会增加系统的协调复杂性，不同模式的状态管理和交互逻辑不同，可能导致流程混乱。
   • 解决方案：设计统一的协调器，对不同模式的事务流程进行统一管理和调度。协调器清晰定义每种模式的调用接口和状态转换规则，通过状态机来驱动整个分布式事务流程，确保各个模式之间有序协作。
2. 性能问题
   • 挑战：2PC和TCC模式在某些情况下可能会因为预操作和资源锁定等机制，带来性能开销，影响系统的扩展性。
   • 解决方案：对于2PC，可以优化锁的粒度和持有时间，采用乐观锁等机制减少锁竞争。对于TCC，合理设计Try阶段的预操作，尽量减少资源占用时间。同时，利用缓存、异步处理等技术，减轻系统在事务处理过程中的压力，提高整体性能。
3. 异常处理和补偿
   • 挑战：不同模式的异常处理和补偿机制不同，融合后异常处理逻辑变得复杂，可能出现补偿不彻底或过度补偿的情况。
   • 解决方案：建立统一的异常处理和补偿框架，对不同模式的异常进行统一捕获和分类处理。根据异常类型和事务当前状态，按照预先定义好的补偿策略进行补偿操作。例如，定义补偿优先级和补偿重试机制，确保异常情况下系统能够恢复到一致状态。
4. 数据一致性保证
   • 挑战：多种模式融合可能导致数据一致性难以保证，不同模式的一致性模型存在差异。
   • 解决方案：在系统设计阶段明确每种模式下的数据一致性边界和保证机制。对于关键数据，采用更严格的一致性保证方式，如在涉及资金等关键操作时，优先使用2PC保证强一致性。同时，通过定期的数据对账和修复机制，及时发现和纠正可能出现的数据不一致问题。