JAVA分布式事务导致吞吐下降：锁表、超时与补偿机制优化 大家好！今天我们来聊聊一个在分布式系统中经常遇到的问题：Java分布式事务导致的吞吐下降。相信很多同学在实际项目中都遇到过，系统拆分后，为了保证数据一致性，引入了分布式事务，结果发现性能反而下降了，甚至出现了死锁、超时等问题。今天我们就来深入分析这个问题，并探讨一些优化方案。 一、理解分布式事务及其挑战 首先，我们要明确什么是分布式事务。简单来说，它就是指跨多个数据库或服务的一组操作，要么全部成功，要么全部失败，以保证数据的一致性。在单体应用中，我们通常使用ACID事务来保证数据一致性。但在分布式环境下，由于网络延迟、服务宕机等因素，传统的ACID事务模型变得难以实现，性能也难以保证。 常见的分布式事务解决方案包括： XA协议（两阶段提交/三阶段提交）： 是一种强一致性方案，需要事务协调器（Transaction Coordinator）来协调多个资源管理器（Resource Manager），通常性能较低，不适合高并发场景。 TCC（Try-Confirm-Cancel）： 是一种柔性事务方案，需要针对每个业务逻辑实现 Try …