Python微服务中应采用最终一致性模型，通过本地事务+消息表保障发信可靠性、消费端幂等+状态机驱动流程、Saga式补偿任务及事件溯源+读写分离来实现。
在Python微服务架构中，分布式事务无法靠单库ACID直接解决，必须转向最终一致性模型。核心思路是：用本地事务保证单服务数据可靠，再通过异步消息、状态机和补偿机制协调跨服务操作。
避免直接调用MQ生产者导致“事务提交了但消息没发出去”。推荐在业务数据库中建一张red">outbox_message表，与主业务操作同在一个本地事务中写入：
"order_created"的消息记录"sent"（仍走本地事务）这样既不依赖MQ事务性，又规避了双写失败风险。
下游服务（如库存、支付）消费消息时，必须设计幂等逻辑，防止重复处理。常见做法：
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order_id）+ 操作类型（如"deduct_stock"）拼接成幂等Key，存入Redis并设过期时间SETNX校验，失败则直接跳过order_status），只允许合法状态迁移（如created → paid → shipped），拒绝非法跃迁状态机配合数据库UPDATE WHERE条件，天然防重放、防乱序。
对必须回滚的长流程（如下单→扣库存→发优惠券→通知物流），不强求实时回滚，而是异步触发补偿：
compensation_log表Python中可用tenacity库实现带退避重试的补偿执行，避免瞬时失败误判。
对一致性要求高但读多写少的场景（如用户积分、账户余额），可引入轻量级事件溯源：
event_store（如SQLite或PostgreSQL的events表）这把“强一致写”转为“最终一致读”，降低实时协调成本。
基本上就这些。不需要引入Seata或XA协议，用好本地事务、消息表、状态机和幂等设计，就能在Python微服务中稳住最终一致性。关键不是追求100%实时，而是让不一致可发现、可追溯、可修复。
以上就是Python微服务中如何实现分布式事务与最终一致性保证【教程】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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