分布式事务
校招考察频度：☆ 中频（重点常考·大厂分水岭）
微服务和分库分表之后，一个业务操作要跨多个数据库或服务，本地事务失效，需要分布式事务方案。主线：强一致方案（2PC/TCC）和最终一致方案（Saga/本地消息表），选型看一致性要求和吞吐。
强一致：2PC 与 3PC
2PC（两阶段提交）：协调者先问所有参与者”能提交吗”（准备阶段），全部同意才广播提交，任一拒绝则全部回滚。
问题：准备阶段后协调者宕机，参与者阻塞等待；协调者单点故障；同步阻塞性能差。
3PC：在 2PC 基础上加超时机制和 CanCommit 阶段，减少阻塞窗口，但引入新问题（网络分区时可能违反一致性），实际应用少。
2PC 在分布式事务里更多作为理论基础：XA 协议就是 2PC 的数据库实现，性能开销大，高并发场景基本不用。
TCC：业务补偿
TCC（Try-Confirm-Cancel）把每个操作拆成三个方法：
- Try：预留资源（冻结库存、冻结金额）
- Confirm：确认执行（扣减冻结的库存）
- Cancel：取消回滚（释放冻结）
优势：不依赖数据库锁，性能比 2PC 好。代价：业务侵入大，每个操作要写三个方法；要处理幂等、空回滚（Try 没执行就收到 Cancel）、悬挂（Cancel 先于 Try）。Seata 的 TCC 模式是生产常用选择。
Saga：最终一致
Saga 把长事务拆成一系列本地事务，每个事务有对应的补偿事务。正向执行，失败则反向补偿。两种编排：编排式（一个协调者串流程）和协同式（事件驱动，各服务自己订阅和响应）。
优势：无锁、适合长流程。代价：没有隔离性（中间状态对外可见），补偿逻辑要自己写，业务要能容忍中间状态。
本地消息表（可靠消息最终一致）
写业务和写消息表在同一个本地事务里，消息表作为”发出去的保证”：
- 业务操作和消息写入同事务提交
- 定时任务扫描未发送消息，投递 MQ
- 消费方处理成功后回执，标记消息已处理
变体是事务性发件箱（Transactional Outbox）模式（用 PostgreSQL WAL 逻辑复制 / CDC 监听替代定时扫描发信）。这是最终一致方案里实现最简单、最可靠的，适合异步解耦场景。
选型
| 方案 | 一致性 | 性能 | 业务侵入 | 适用 |
|---|---|---|---|---|
| XA（2PC） | 强 | 低 | 低 | 低并发、强一致 |
| TCC | 强 | 中 | 高 | 核心资金类，Seata 支持 |
| Saga | 最终 | 高 | 中 | 长流程、跨服务 |
| 本地消息表 | 最终 | 高 | 低 | 异步、可延迟 |
一个务实的结论：大多数业务能接受最终一致，优先本地消息表或 Saga；只有资金类强一致场景才上 TCC。Seata 是目前最主流的分布式事务框架，支持 AT（自动补偿）、TCC、Saga 多种模式。
面试追问
- 2PC 的问题？ 同步阻塞、协调者单点、准备后宕机参与者悬挂。是理论基础，XA 实现性能差
- TCC 和 2PC 的区别？ TCC 用业务补偿替代数据库锁，Try 预留、Confirm 确认、Cancel 回滚。性能好但侵入大，要处理幂等、空回滚、悬挂
- Saga 怎么保证一致性？ 正向本地事务加反向补偿事务，失败反向执行。没有隔离性，中间状态可见
- 本地消息表与 Outbox 模式原理？ 业务和消息写在同事务，保证消息必定记录。Outbox 模式通过 CDC 监听数据库 WAL 逻辑变更实时推向 MQ，性能比定时轮询扫表更好
- Seata 怎么选模式？ AT 模式自动补偿侵入最小，TCC 适合强一致核心链路，Saga 适合长流程。能接受最终一致就别上强一致