Saga 模式：分布式事务一致性解决方案

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于 2025-10-17 08:30:00 发布 · 1.7k 阅读

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#分布式 #Saga #分布式事务一致性

一、Saga 模式是什么？

二、Saga 模式的核心思想

三、Saga 模式的两种实现方式

1️⃣ 协调器（Orchestration）模式

2️⃣ 编排（Choreography）模式

2.架构图（Saga Orchestrator 模式）

3.Saga 补偿流程示意图（失败回滚）

4.架构扩展建议（可应用于 IoT 智能锁 / 设备控制）

5.Saga 日志存储结构示例（SQL）

一、Saga 模式是什么？

Saga 模式是一种在分布式系统中实现数据一致性的架构模式。它将一个大的、跨多个微服务的事务，拆分成一系列有序的本地事务（Local Transaction），每个本地事务完成后，都会触发下一个事务。如果其中一个事务失败，就会执行对应的补偿事务（Compensating Transaction）来回滚之前的操作。

一句话总结：

Saga = “一连串的本地事务 + 每步都有补偿操作” 来实现最终一致性。

二、Saga 模式的核心思想

概念	说明
全局事务	需要跨多个微服务的一次完整业务操作（如订单创建）
本地事务	每个服务独立完成的操作（如扣库存、扣余额、生成订单）
补偿事务	对应本地事务的“撤销操作”（如回滚库存、退款）
最终一致性	不保证强一致（如两阶段提交），但能确保系统最终达到一致状态

三、Saga 模式的两种实现方式

1️⃣ 协调器（Orchestration）模式

有一个Saga 协调器（Orchestrator）负责控制整个事务流程。
协调器调用每个服务的本地事务；
若有失败，则协调器依次调用补偿逻辑。

流程示例（电商下单）

OrderService 创建订单（Pending 状态）
协调器调用 InventoryService 扣减库存
调用 PaymentService 扣款
若付款失败 → 调用 InventoryService 回滚库存 → OrderService 取消订单

优点：

流程集中，易于监控和控制
错误处理清晰

缺点：

协调器成为单点瓶颈
灵活性稍差（所有逻辑都在协调器）

2️⃣ 编排（Choreography）模式

没有中央协调器；
每个服务通过事件驱动（Event-driven）来自主响应；
每个服务在完成本地事务后，会发布事件；
下一个服务监听该事件并执行自己的事务；
若失败，发布补偿事件。

流程示例：

OrderService → 发布 OrderCreated 事件
InventoryService 监听后 → 扣库存 → 发布 InventoryReserved
PaymentService 监听后 → 扣款 → 发布 PaymentCompleted
若 PaymentService 扣款失败 → 发布 PaymentFailed → 各服务收到事件执行回滚

优点：

去中心化，扩展性高
更贴合事件驱动架构（Kafka / RabbitMQ）

缺点：

调试复杂，事件链长
错误难追踪（需要分布式追踪系统）

四、Saga 模式的典型应用场景

场景	示例
电商系统	下单 → 扣库存 → 支付 → 发货
银行转账	扣款 → 汇入 → 记录流水
机票预定系统	预定航班 → 扣费 → 确认出票