面试题：分布式系统下Saga模式与TCC模式的并发控制策略及性能对比

Question

在分布式系统高并发场景下，Saga模式与TCC模式分别采用了怎样的并发控制策略？这些策略对系统性能会产生哪些影响？请详细分析并对比两者在不同并发量下的性能表现。

Answer 1

Saga模式并发控制策略

1. 补偿事务机制：Saga模式将一个长事务拆分成多个本地短事务，每个本地事务都有对应的补偿事务。当其中某个本地事务失败时，系统会按照相反顺序依次调用已执行事务的补偿事务，以撤销之前的操作。例如，在一个电商订单处理流程中，包括创建订单、扣减库存、更新用户积分等本地事务。若扣减库存失败，就调用创建订单的补偿事务（取消订单）。
2. 基于消息队列的异步执行：常借助消息队列来异步执行各个本地事务及补偿事务。这样可以避免事务之间的直接阻塞等待，提高系统的并发处理能力。比如订单创建成功后，通过消息队列异步触发扣减库存和更新积分事务。

Saga模式对系统性能影响

1. 优点
   • 高并发处理能力：异步执行方式使得系统在处理高并发请求时，不会因事务间的等待而阻塞，能充分利用系统资源，提升整体吞吐量。
   • 系统松耦合：各个本地事务通过消息队列通信，降低了模块间的耦合度，允许不同服务独立扩展和优化，进一步提升性能。
2. 缺点
   • 一致性延迟：由于是异步执行，事务的最终一致性达成存在一定延迟。在高并发场景下，可能短时间内数据处于不一致状态，影响部分依赖强一致性的业务操作。
   • 补偿事务复杂性：复杂业务场景下，补偿事务编写和维护难度大，若补偿逻辑有误，可能导致数据不一致等问题，间接影响系统性能。

TCC模式并发控制策略

1. Try - Confirm - Cancel三段式操作：
   • Try阶段：主要是对业务资源进行初步预留检查。例如在支付场景中，Try阶段检查账户余额是否足够，冻结相应金额。此阶段会占用业务资源，但不提交事务。
   • Confirm阶段：当所有Try操作都成功后，执行真正的业务提交操作，如在支付场景中，确认扣款并更新账户余额。
   • Cancel阶段：若Try阶段有任何操作失败，会执行Cancel操作，释放Try阶段预留的资源，如解冻冻结的金额。
2. 资源锁定机制：在Try阶段对涉及的资源进行锁定，防止其他并发事务对该资源进行修改，保证事务的隔离性。

TCC模式对系统性能影响

1. 优点
   • 强一致性：通过Try - Confirm - Cancel机制，能保证事务在高并发场景下的强一致性，适用于对数据一致性要求极高的业务。
   • 相对快速响应：相比传统的两阶段提交（2PC），TCC模式减少了资源锁定时间，在高并发下能更快响应请求。
2. 缺点
   • 性能瓶颈：Try阶段的资源锁定会限制系统并发度，在高并发场景下，资源竞争加剧，容易造成性能瓶颈。
   • 代码侵入性：业务代码需要嵌入TCC模式的三段式逻辑，增加了开发和维护成本，可能影响系统的可扩展性和性能优化空间。

不同并发量下性能表现对比

1. 低并发量
   • Saga模式：由于异步机制和补偿事务的额外开销，在低并发场景下，性能可能不如TCC模式。因为TCC模式的直接锁定和快速确认机制在此场景下能更高效完成事务。
   • TCC模式：可以快速完成事务操作，由于资源竞争小，锁定机制带来的影响不大，性能表现较好。
2. 高并发量
   • Saga模式：异步执行和松耦合特性使其在高并发场景下能更好地利用系统资源，避免阻塞，吞吐量较高。虽然一致性存在延迟，但对于部分对一致性要求不苛刻的业务场景，性能优势明显。
   • TCC模式：资源锁定机制导致资源竞争加剧，容易出现性能瓶颈，吞吐量随着并发量增加而逐渐下降，处理高并发能力不如Saga模式。