微服务中分布式事务常用模式包括：1. 2PC，强一致但性能差；2. Saga，通过补偿实现最终一致，适合长流程；3. TCC，高性能但开发成本高；4. 消息队列，异步解耦，最终一致。实际多用Saga与消息队列，需重视幂等与异常恢复设计。
微服务架构中，由于服务之间相互独立部署和数据隔离，传统的本地事务无法跨服务保证一致性，因此需要采用分布式事务管理策略。以下是几种常见的事务管理模式：
1. 两阶段提交（2PC）
2PC 是一种强一致性协议，通过协调者统一控制多个参与者的提交或回滚操作。
- 准备阶段：协调者询问所有参与者是否可以提交事务，参与者锁定资源并返回“同意”或“拒绝”。
- 提交阶段：如果所有参与者都同意，协调者发送提交命令；否则发送回滚命令。
优点是保证强一致性，缺点是同步阻塞、单点故障风险高，且不适合高并发场景，一般在数据库集群内部使用较多，微服务间较少直接采用。
2. 补偿事务模式（Saga 模式）
Saga 是一种通过补偿机制实现最终一致性的长事务解决方案，适用于业务流程较长的场景。
- 每个服务执行本地事务，并触发下一个步骤。
- 如果某一步失败，则按相反顺序调用各服务的补偿操作来回滚之前的操作。
有两种实现方式：编排式（Choreography） —— 各服务监听事件自行决策；编排式（Orchestration） —— 由一个中心协调器驱动流程。该模式松耦合、高可用，适合大多数微服务系统。
3. TCC 模式（Try-Confirm-Cancel）
TCC 要求每个服务提供三个接口：Try（尝试）、Confirm（确认）、Cancel（取消），以实现业务层面的两阶段处理。
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- Try 阶段：预留资源（如冻结资金）。
- Confirm 阶段：真正使用资源（如扣款），通常幂等。
- Cancel 阶段：释放预留资源（如解冻）。
优点是性能好、控制粒度细，但开发成本高，需为每个业务设计对应的三步逻辑。
4. 基于消息队列的最终一致性
利用可靠消息系统（如RocketMQ、Kafka）确保操作最终被处理，从而达成一致性。
- 服务A完成本地事务后发送消息到消息队列。
- 服务B消费消息并执行对应操作。
- 通过消息重试和幂等处理，保证即使失败也能最终一致。
该模式异步高效，系统解耦明显，但属于最终一致性，不能实时保证数据一致。
基本上就这些主流模式。选择哪种取决于业务对一致性要求、性能需求以及开发维护成本。Saga 和消息队列方案在实际项目中应用最广。不复杂但容易忽略的是幂等性和异常恢复设计。
