Saga 模式是一种通过本地事务和补偿机制实现分布式系统最终一致性的设计模式，适用于跨多个微服务的长事务场景。
Saga 模式是微服务架构中用于管理跨多个服务的长事务的一种设计模式。在分布式系统中，传统的 ACID 事务难以直接应用，因为每个微服务都有自己的数据库，无法轻易实现全局事务锁。Saga 提供了一种替代方案，通过将一个大事务拆分为一系列本地事务，并保证最终一致性来解决这个问题。
什么是 Saga 模式？
Saga 是一个由多个步骤组成的事务流程，每个步骤对应一个微服务中的本地事务。每个步骤执行后都会提交操作，但整个流程需要确保：如果某一步失败，之前所有成功的步骤都要通过补偿操作回滚。
例如，用户下单购买商品，可能涉及订单服务、库存服务、支付服务和物流服务。这些服务各自更新自己的数据。如果支付失败，就需要依次取消订单、恢复库存等，这个过程就是 Saga 的体现。
两种实现方式：Choreography 与 Orchestration
- Choreography（编排）：没有中心协调者，每个服务监听其他服务发出的事件并做出响应。适合简单场景，但随着流程变复杂，调试和维护难度上升。
- Orchestration（编导）：引入一个协调器（Orchestrator），它负责控制整个 Saga 流程的执行顺序，调用各个服务并处理失败时的补偿逻辑。结构更清晰，易于追踪和扩展。
关键机制：补偿事务
Saga 不支持像数据库那样的自动回滚，而是依赖“补偿事务”来撤销已执行的操作。比如：
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- 扣减库存成功 → 补偿动作是“恢复库存”
- 完成支付 → 补偿动作是“发起退款”
- 创建订单 → 补偿动作是“取消订单”或“标记为失效”
设计时必须为每个正向操作定义对应的反向操作，且补偿应具有幂等性，防止重复执行造成问题。
优缺点与适用场景
Saga 模式适用于需要跨服务保持业务一致性的场景，比如电商下单、旅行预订、金融交易等。
- 优点：避免分布式锁，提升系统可用性和性能；支持高并发下的最终一致性。
- 缺点：开发复杂度高，需手动编写补偿逻辑；中间状态可能短暂不一致。
基本上就这些。Saga 不是万能解药，但在合适的场景下，它是保障微服务间数据一致性的有效手段。
