Saga是针对分布式长活事务的解决方案，针对事务长、多、复杂的情况，特别是服务由多个公司开发具有不可控性，可以使用Saga模式进行分布式事务的处理。

Saga在处理事务一致性方面采取了向前恢复和向后恢复策略，前者通过不断重试的方式保证事务完成，而后者通过子事务的补偿事务，逐一回滚的方式让事务标记失败。

在分布式协调方面，Saga采用了两种模式：编排和控制。前者让参与者（服务）之间通过消息进行沟通，根据事件出发事务的执行流程，是一种去中心化的模式。后者通过中心控制类，处理事务的执行和回滚步骤，统一调用服务和接受服务的反馈。

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一、核心场景：电商订单全流程拆解

想象一个国际电商订单流程：

1. 订单服务 → 创建订单
2. 支付服务 → 扣款
3. 风控服务 → 反欺诈检查（耗时1-5秒）
4. 物流服务 → 分配仓库
5. 库存服务 → 扣减库存

若风控审核失败，系统需按倒序回滚：

1. 撤销仓库分配（物流服务）
2. 退款（支付服务）
3. 取消订单（订单服务）

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二、Saga实现机制：两种核心模式对比

1. 协同式 (Choreography)

无中心协调器，服务间通过事件触发

特征：

• 服务直接发布/订阅事件
• 无单点故障风险
• 调试复杂度较高（需跟踪事件流）

2. 编排式 (Orchestration)

由协调器统一控制流程

特征：

• 集中管理状态流转
• 易监控和调试
• 协调器成为性能瓶颈风险

💡 技术选型建议：
流程节点 ≤ 5 → 协同式（轻量敏捷）
流程节点 > 5 → 编排式（可控性强）

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