面试题：在分布式系统中，如何在高并发场景下平衡分布式事务的性能与数据一致性？

Question

假设你负责一个高并发的电商分布式系统，在处理订单、库存等业务时需要保证数据一致性。请描述你会采取哪些策略和技术手段来优化分布式事务的执行效率，同时确保数据的强一致性或最终一致性，并且分析这些策略在不同业务场景下的适用性。

Answer 1

策略和技术手段

1. 两阶段提交（2PC）
   • 原理：分为准备阶段和提交阶段。在准备阶段，协调者向所有参与者发送事务预执行请求，参与者执行事务但不提交；在提交阶段，若所有参与者准备成功，协调者发送提交请求，否则发送回滚请求。
   • 优化：可以通过优化网络通信，减少等待时间。例如，使用异步通信方式，让参与者在准备完成后尽快返回响应。
   • 一致性保证：强一致性，所有参与者要么都提交，要么都回滚。
2. 三阶段提交（3PC）
   • 原理：在2PC基础上增加了一个询问阶段，协调者先询问参与者是否可以执行事务，参与者回复可以后进入准备阶段，之后是提交阶段。
   • 优化：引入超时机制，避免协调者单点故障导致参与者一直阻塞。例如，若协调者在询问阶段超时未收到所有参与者回复，可自动进入回滚流程。
   • 一致性保证：相比2PC，在一定程度上提高了容错性，最终达到强一致性。
3. TCC（Try - Confirm - Cancel）
   • 原理：业务逻辑分为Try（预留资源）、Confirm（确认提交）、Cancel（取消操作释放资源）三个阶段。Try阶段完成所有业务检查和资源预留，Confirm阶段真正提交事务，若Try失败则执行Cancel。
   • 优化：通过将大事务拆分为多个小操作，减少资源锁定时间。例如，在订单和库存业务中，Try阶段先检查库存并锁定库存，Confirm阶段再真正扣减库存。
   • 一致性保证：最终一致性，通过Confirm和Cancel的补偿操作确保数据一致性。
4. 消息队列（MQ）
   • 原理：将事务消息发送到MQ，接收方消费消息后执行相应业务逻辑。例如，订单生成后发送消息到MQ，库存服务消费消息扣减库存。
   • 优化：采用可靠的消息队列，确保消息不丢失、不重复。例如，RocketMQ支持事务消息，可保证消息的最终一致性。
   • 一致性保证：最终一致性，通过消息重试和补偿机制保证数据一致性。
5. 本地事务 + 消息表
   • 原理：在本地数据库中创建消息表，业务操作和消息记录在同一个本地事务中。操作完成后将消息发送到MQ，接收方消费消息。
   • 优化：通过异步处理消息，提高系统响应速度。例如，订单系统本地事务完成后异步发送消息到MQ，库存系统异步消费。
   • 一致性保证：最终一致性，通过消息表的重试机制保证消息可靠发送和处理。

不同业务场景适用性

1. 订单创建与支付
   • 2PC/3PC：适用于对一致性要求极高，订单金额较大，且系统参与者较少、网络稳定的场景。例如，企业级电商对大客户的订单处理，因为涉及金额大，不容许数据不一致。
   • TCC：适用于业务逻辑相对复杂，需要更多业务自定义补偿逻辑的场景。如涉及多种支付方式组合的订单，TCC可自定义不同支付方式的Try、Confirm和Cancel逻辑。
   • MQ/本地事务 + 消息表：适用于对一致性要求最终一致，且订单量较大的场景。如普通电商的日常订单处理，通过消息重试和补偿机制可保证最终库存和订单状态一致。
2. 库存扣减
   • 2PC/3PC：当库存数据准确性要求极高，且库存操作涉及的系统较少时适用。例如，高价值商品的库存扣减，不允许出现库存超卖情况。
   • TCC：对于库存扣减存在复杂业务规则，如不同仓库库存分配的场景适用。TCC可在Try阶段分配库存，Confirm阶段真正扣减。
   • MQ/本地事务 + 消息表：适合高并发的普通商品库存扣减场景。通过消息队列异步处理库存扣减，可提高系统并发处理能力，且最终保证库存一致性。