在微服务架构中，服务之间的数据一致性是一个关键问题。随着服务的拆分，传统的事务管理机制已无法满足分布式系统中的一致性需求。因此，分布式事务处理策略显得尤为重要。本文将聚焦于.NET Core微服务架构，探讨分布式事务处理的几种策略。
CAP理论是分布式系统设计中一个非常重要的理论，它指出一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition tolerance）中的两个。
在微服务架构中，通常会选择牺牲一致性来保障可用性和分区容忍性。
.NET Core生态中，CAP（Consistent, Available, Partition tolerance）框架是一个用于实现最终一致性的分布式事务处理框架。它基于事件驱动模式，能够很好地解决微服务间数据一致性问题。
public class MyEventHandler : ICapSubscribeHandler
{
public Task Handle(MyEvent myEvent)
{
// 处理事件
return Task.CompletedTask;
}
}
Saga模式是一种用于管理分布式事务的复杂方案。它通过将分布式事务拆分成一系列可补偿的子事务来实现。每个子事务都包含一个正向操作和一个逆向操作（补偿操作）。
在Saga模式中，每个服务负责维护自己的子事务。当需要执行分布式事务时，协调者会按顺序调用每个服务的正向操作。如果任何一步失败，协调者会逆序调用每个已执行服务的补偿操作，以确保系统状态的一致性。
public class SagaOrchestrator
{
private readonly IServiceA _serviceA;
private readonly IServiceB _serviceB;
public async Task ExecuteSaga()
{
try
{
await _serviceA.DoSomething();
await _serviceB.DoSomethingElse();
// 提交事务
}
catch (Exception)
{
await _serviceB.Compensate();
await _serviceA.Compensate();
// 回滚事务
}
}
}
尽管两阶段提交和三阶段提交在传统的数据库事务管理中广泛应用，但在微服务架构中，由于服务独立性和网络延迟等问题，它们的应用受到很大限制。
两阶段提交包括准备阶段和提交阶段，而三阶段提交则在此基础上增加了一个预提交阶段，以减少因协调者失败而导致的不确定性。然而，这些协议在高延迟或不稳定网络中可能导致长时间锁定资源，从而影响系统的可用性。
在.NET Core微服务架构中，分布式事务处理是一个复杂且关键的问题。CAP框架和Saga模式提供了可行的解决方案，能够帮助开发者在保证系统可用性和分区容忍性的同时，尽可能实现数据的一致性。
根据具体业务需求和系统特性，选择合适的分布式事务处理策略是构建稳定可靠微服务架构的重要一环。