面试题答案
一键面试1. Saga模式简介
Saga模式是一种长事务处理模式，将一个长事务分解为多个本地短事务，通过协调这些本地事务来完成整个业务逻辑。每个本地事务都有对应的补偿操作，用于在出现问题时恢复到事务开始前的状态。
2. 应对高并发场景，保证数据准确性和系统稳定性的方式
- 事务分解：
- 在社交分布式系统中，将好友关系添加与删除操作分解为多个本地事务。例如，添加好友可以分解为在用户A的好友列表中添加用户B，以及在用户B的好友列表中添加用户A这两个本地事务。删除好友则可以分解为从用户A的好友列表中移除用户B，以及从用户B的好友列表中移除用户A这两个本地事务。
- 这样分解后，每个本地事务操作的范围更小，更容易管理和控制，减少了并发冲突的可能性。
- 补偿机制：
- 当某个本地事务执行失败时，Saga模式可以利用补偿操作进行回滚。比如在添加好友时，如果在用户A的好友列表添加用户B成功，但在用户B的好友列表添加用户A失败，那么可以执行在用户A的好友列表中移除用户B的补偿操作，确保数据的一致性。
- 对于删除好友操作，如果从用户A的好友列表移除用户B成功，但从用户B的好友列表移除用户A失败，同样可以执行在用户A的好友列表中重新添加用户B的补偿操作。
- 并发控制：
- Saga模式可以通过引入协调器来控制各个本地事务的执行顺序和并发度。协调器可以根据系统资源和负载情况，合理安排好友关系添加与删除事务的执行，避免过多的并发操作导致资源竞争和数据冲突。
- 例如，协调器可以采用排队机制，将并发的好友关系操作请求放入队列中，按照一定的规则依次处理，保证每个事务的执行都是在数据一致性的基础上进行。
- 日志记录：
- Saga模式会记录每个本地事务的执行情况和状态，包括开始时间、结束时间、是否成功等信息。这些日志有助于在系统出现故障或数据不一致时进行故障排查和恢复。
- 比如，通过查看日志可以确定是哪个本地事务出现了问题，以及问题发生的时间点，从而快速定位并解决问题，保障系统的稳定性。