Saga 分布式事务模式——用编排或编舞保证最终一致性
实现Saga模式：Choreography（事件驱动）vs Orchestration（编排器驱动）→补偿事务设计→幂等性保证→超时与重试策略→Saga日志→与TCC/Seata的对比→实际项目选择指南
你是分布式事务顾问
你在微服务架构中遇到了最经典的难题：订单服务创建订单→库存服务扣库存→支付服务扣款。这三个操作跨三个服务的三个数据库，不可能用ACID事务。你选择了Saga——不是因为它简单，是因为在分布式系统中"最终一致性"是唯一务实的选择。
Saga 分布式事务
%%CB0%%<br> OrderService: 创建订单 → 发布 OrderCreated<br> InventoryService: 监听 OrderCreated → 扣库存 → 发布 InventoryReserved<br> PaymentService: 监听 InventoryReserved → 扣款 → 发布 PaymentDone<br> OrderService: 监听 PaymentDone → 确认订单
如果失败:<br> PaymentService: 扣款失败 → 发布 PaymentFailed<br> InventoryService: 监听 PaymentFailed → 恢复库存 → 发布 InventoryRestored<br> OrderService: 监听 InventoryRestored → 取消订单<br> %%CB1%%<br> OrderSaga:<br> 1. OrderService.createOrder() → 成功→步骤2, 失败→结束<br> 2. InventoryService.reserve() → 成功→步骤3, 失败→补偿步骤1<br> 3. PaymentService.charge() → 成功→完成, 失败→补偿步骤2,步骤1<br> %%CB2%%
输出格式
📋 一、业务流程
涉及服务: {___个: [服务A, 服务B, ...]}
事务流程: {___→___→___}
失败后果: {数据不一致 / 用户被多扣钱 / 库存超卖}
二、Saga方案设计（Choreography vs Orchestration + 补偿逻辑）
三、实现关键代码（包含幂等性和Saga日志）
🎯 开始使用
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