微服务下需用Saga模式或事件驱动实现最终一致性：Saga将流程拆为带补偿的本地事务，须持久化状态并重试；事件驱动则需DB与消息原子写入、合理ACK及分区路由；避免滥用分布式锁，优先用DB行级锁。
微服务架构下，数据一致性无法靠单体数据库事务兜底，Golang 本身不提供分布式事务运行时，必须靠设计模式 + 显式控制来逼近最终一致性。没有银弹，只有权衡。
用 Saga 模式协调跨服务状态变更
Saga 是最常用、也最适合 Golang 生态的最终一致性方案：把一个业务流程拆成一系列本地事务，每个步骤都有对应的补偿操作。Golang 的简洁并发模型（goroutine + channel）很适合编排这类长周期流程。
常见错误是把补偿逻辑写成“尽力而为”——比如补偿失败就静默丢弃。实际中必须持久化 Saga 步骤状态（建议用 PostgreSQL 或 etcd），并启动后台 goroutine 定期扫描超时/失败步骤重试。
使用场景包括：订单创建 → 扣减库存 → 生成物流单 → 发送通知。其中任意一步失败，都要按反向顺序执行补偿（如已扣库存，则调用 InventoryService.RollbackStock()）。
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- 推荐用
go-service/saga或手写基于context.Context和sync.Map的轻量调度器，避免引入 heavy framework - 不要在 Saga 中嵌套 HTTP 调用链过深；超过 4 步建议拆成多个可独立追踪的 Saga 实例
- 每个参与服务必须提供幂等接口（例如用
X-Request-ID做去重），因为补偿可能重试多次
用消息队列实现事件驱动的最终一致性
Golang 与 Kafka / RabbitMQ / NATS 集成成熟，但关键不在“发消息”，而在“确保消息不丢、不重、被正确消费”。很多团队卡在 ACK 时机和重试策略上。
典型错误：HTTP handler 收到请求后立刻发消息，再执行本地 DB 更新 —— 这会导致消息先于状态落库，消费者查不到上下文数据。
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正确顺序应是：DB 事务提交成功 → 再发消息（或用本地消息表 + 定时扫表）。
tx, _ := db.Begin()
_, _ = tx.Exec("INSERT INTO orders (...) VALUES (...)")
_, _ = tx.Exec("INSERT INTO outbox (topic, payload) VALUES (?, ?)", "order.created", payload)
tx.Commit() // 保证 DB 和 outbox 原子写入
消费者端用 github.com/segmentio/kafka-go 时，务必设置 CommitInterval ≤ 1s，并在处理完业务逻辑后再调用 conn.CommitOffsets()，否则会丢失消息。
- Kafka 分区数要与消费者实例数匹配，避免消息乱序影响状态推导
- 对强顺序要求的场景（如账户余额变更），把同一用户 ID 的事件路由到同一 partition，用
key: user_id - 所有事件结构必须带
version字段，便于未来做 schema 演进和兼容性判断
避免在 Golang 微服务里滥用分布式锁
很多人一遇到“防止重复下单”就直奔 redis.SetNX 或 etcd.CompareAndSwap，结果锁粒度失控、超时设置随意、没考虑锁失效后的脏状态。
真实问题往往不是“能不能加锁”，而是“该不该在这里加锁”。例如库存扣减，与其在服务层抢分布式锁，不如让 InventoryService.DecreaseStock() 接口内部用 DB 行级锁（SELECT ... FOR UPDATE）或原子减法（UPDATE stock SET count = count - 1 WHERE id = ? AND count >= 1）。
只有当业务逻辑跨多个 DB 或涉及外部系统调用时，才考虑分布式锁，且必须满足：
- 锁 key 必须包含业务维度标识（如
"lock:order:12345"），禁止全局锁 - 超时时间严格按业务 SLA 设定（如支付回调处理锁 ≤ 30s），并配监控告警
- 加锁失败必须返回明确错误（
ErrLockAcquireFailed），不能降级为“跳过校验”
真正难的不是选哪种技术，而是判断哪条数据变更路径能接受短暂不一致、哪条必须阻塞等待确认。Golang 没有隐藏复杂性的魔法，它把取舍明明白白摊在你面前。
