墨夶
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Java微服务数据一致性终极指南：从分布式事务到Saga模式的实战详解

在微服务架构中，服务拆分带来了高扩展性，但同时也导致了数据分散在多个独立数据库中。一个简单的用户注册操作可能需要同步更新用户服务、订单服务、积分服务等多个子系统，任何环节的失败都会导致数据不一致。本文将深入解析Java生态中六大核心解决方案，通过10个真实代码案例和200+行深度注释，手把手带你构建高可靠数据一致性系统。

一、微服务数据一致性核心挑战

1.1 分布式事务的"不可能三角"

  • CAP定理：一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容忍性（Partition tolerance）三者无法同时满足
  • ACID到BASE的转变：从强一致性（ACID）转向基本可用（Basically Available）、柔性状态（Soft state）、最终一致（Eventually consistent）

1.2 典型场景痛点

// 传统单体架构的事务边界清晰
@Transactional
public

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