Распределенные транзакции – это распространенный подход к обеспечению согласованности данных в нескольких базах данных или службах. Однако они могут создавать такие проблемы, как повышенная сложность, снижение производительности и проблемы масштабируемости. В этой статье мы рассмотрим альтернативные методы, позволяющие избежать или свести к минимуму использование распределенных транзакций при разработке программного обеспечения. Мы предоставим примеры кода и обсудим различные стратегии, которые способствуют согласованности и масштабируемости, одновременно снижая зависимость от распределенных транзакций.

1. Используйте компенсирующие транзакции.
   Компенсирующие транзакции – это способ отменить или компенсировать последствия неудачной транзакции. Вместо отката всей распределенной транзакции можно выполнить серию компенсирующих транзакций, которые отменяют изменения, внесенные исходной транзакцией. Такой подход позволяет поддерживать согласованность, не полагаясь на распределенные транзакции. Вот пример на Java:

try {
    // Perform a series of local transactions
    // ...
    // All local transactions succeeded, commit changes
    commit();
} catch (Exception e) {
    // An error occurred, execute compensating transactions
    undoChanges();
    // Handle the error
    handleError(e);
}

2. Реализация шаблона Saga.
   Шаблон Saga — это метод управления долгоживущими транзакциями без необходимости распределенных транзакций. Он разбивает бизнес-транзакцию на ряд более мелких локальных транзакций, которые могут быть выполнены независимо и при необходимости компенсированы. Каждая локальная транзакция обновляет свою собственную базу данных и публикует события для запуска последующих транзакций. Вот пример использования подхода, управляемого событиями:

def create_order(order):
    # Perform local transaction to create order
    # ...
    # Publish event to trigger subsequent transactions
    event_bus.publish("OrderCreated", order)
def reserve_inventory(order):
    # Perform local transaction to reserve inventory
    # ...
    # Publish event to trigger subsequent transactions
    event_bus.publish("InventoryReserved", order)
def charge_payment(order):
    # Perform local transaction to charge payment
    # ...
    # Publish event to trigger subsequent transactions
    event_bus.publish("PaymentCharged", order)
# Example usage
order = create_order(...)

3. Оптимистическое управление параллелизмом.
   Оптимистическое управление параллелизмом — это метод, который позволяет нескольким транзакциям выполняться одновременно без блокировки всего набора данных. Каждая транзакция считывает необходимые ей данные и перед фиксацией проверяет, что никакая другая транзакция не изменила те же данные. При обнаружении конфликта транзакция может быть повторена или прервана. Этот подход снижает потребность в распределенных транзакциях, позволяя выполнять одновременные обновления с учетом случайных конфликтов. Вот пример кода с использованием SQL:

-- Begin transaction
START TRANSACTION;
-- Read data
SELECT * FROM table WHERE id = 123;
-- Perform update
UPDATE table SET column = value WHERE id = 123;
-- Commit transaction
COMMIT;

Принимая альтернативные стратегии, такие как компенсирующие транзакции, шаблон Saga и оптимистичный контроль параллелизма, разработчики могут свести к минимуму свою зависимость от распределенных транзакций. Эти подходы обеспечивают согласованность, масштабируемость и удобство обслуживания в распределенных системах. При выборе наиболее подходящего метода важно учитывать конкретные требования и характеристики вашего приложения. Поступая так, вы сможете создавать надежные и эффективные программные системы, избегая при этом сложностей, связанных с распределенными транзакциями.