面试题：分布式系统中分布式事务处理在高并发场景下的优化与设计

Question

在一个具有海量数据和高并发请求的分布式系统中，现有的分布式事务处理方案出现性能瓶颈。请你设计一套优化方案，在保证事务一致性的前提下，尽可能提升系统的并发处理能力和响应速度。要求阐述设计思路、涉及的关键技术点以及如何应对可能出现的新问题。

Answer 1

设计思路

1. 引入柔性事务：传统刚性事务追求强一致性，在高并发海量数据场景下性能受限。采用柔性事务，如基于可靠消息最终一致性方案、TCC（Try - Confirm - Cancel）等，允许一定时间内的数据不一致，在满足业务一致性要求前提下，提高并发处理能力。
2. 分布式缓存：在事务处理流程中加入分布式缓存（如 Redis），缓存热点数据。对于读多写少的场景，先从缓存读取数据，减少数据库压力，提高响应速度。写操作时，采用缓存与数据库异步更新策略，保证最终一致性。
3. 分库分表：将海量数据按业务逻辑进行分库分表，降低单个数据库和表的压力。结合一致性哈希算法等，实现数据均匀分布，提高查询和事务处理效率。

关键技术点

1. 可靠消息最终一致性：利用消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）保证消息可靠传递。事务发起方先发送消息到消息队列，接收方成功消费消息后执行本地事务，并反馈处理结果。如果消息处理失败，通过重试机制保证最终一致性。
2. TCC 事务机制：Try 阶段完成业务检查和资源预留；Confirm 阶段真正提交事务；Cancel 阶段回滚 Try 阶段预留的资源。通过这种方式，减少事务锁定资源时间，提高并发度。
3. 分布式缓存技术：掌握 Redis 的数据结构、缓存策略、高可用架构（如 Sentinel、Cluster）等。合理设置缓存过期时间，采用缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的解决方案，确保缓存的可靠性和高性能。
4. 分库分表中间件：使用 MyCAT、ShardingSphere 等中间件实现分库分表。了解其路由算法、数据分片规则配置，以及对事务的支持能力，保证分库分表后事务的正确执行。

应对新问题

1. 数据一致性问题：尽管采用柔性事务，但仍可能出现一致性问题。通过定期的数据对账机制，对关键数据进行比对和修复。利用分布式事务日志，记录事务操作，便于排查和恢复数据。
2. 消息处理失败：在可靠消息最终一致性方案中，消息处理失败可能导致事务不一致。增加消息重试次数限制和死信队列，对于多次重试仍失败的消息放入死信队列，由人工干预处理。
3. 缓存与数据库一致性：异步更新缓存与数据库可能导致短时间内数据不一致。采用读写锁机制，在写操作时锁住缓存和数据库，完成更新后释放锁。同时，合理设置缓存过期时间，降低不一致窗口。
4. 分库分表后的事务复杂性：分库分表后，跨库事务处理复杂。采用分布式事务框架（如 Seata），结合 XA 协议或柔性事务方案，保证跨库事务的一致性。同时，在设计业务逻辑时，尽量减少跨库事务操作。