“非事务性系统？是的，可以实现一致性（无需崩溃）”——萨迦模式、发件箱和幂等性指南

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🧠 经典难题：你已不再身处关系型数据库之中

还记得那段美好的时光吗？那时你只需加上一个 @Transactional 注解，一切便皆大欢喜。要么提交，要么回滚，绝无中间状态。然而，世界决定转向微服务、非关系型数据库、消息队列和事件驱动架构……于是，那种严格的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）特性便荡然无存。

当您需要确保多个分布式操作以一致的方式执行，却又没有一个统一的数据库来协调这一切时，该怎么办呢？

答案包含四个字母：BASE（基本可用性、软状态、最终一致性）。在实践中，这转化为：

• 萨加模式（编排或协同）
• 补偿机制（即所谓的手动回滚）
• 幂等性（防止重复操作造成混乱）
• 事务发件箱（防止消息丢失）
• 状态/日志表（用于追踪每个萨加流程的当前状态）

让我们通过代码示例（模拟一个相当棘手的电子商务系统）来详细解析每一项。

1️⃣ 萨加模式 – 将大型事务拆分为小型片段

这个理念非常美妙：与其尝试执行一个涵盖多个服务的巨大 COMMIT（提交）操作，不如将操作分解为多个小型本地事务，每个事务都有其各自的操作以及相应的补偿操作（以防出现错误）。

orchestrate（编排）萨加流程有两种方式：

🎭 协同（每个服务各司其职并发布事件）

没有中心化的流程控制。每个服务监听事件并做出反应。

// 订单服务
public void 创建订单(订单命令 命令) {
    订单仓库.保存(命令);  // 本地事务
    事件总线.发布(new 订单已创建事件(命令.获取标识(), 命令.获取客户标识()));
}

// 支付服务（监听 订单已创建事件）
@事件监听器
public void 处理支付(订单已创建事件 事件) {
    try {
        支付服务.授权(事件.获取客户标识(), 事件.获取金额());
        事件总线.发布(new 支付已授权事件(事件.获取订单标识()));
    }

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