Spring Boot 4 + JDK 25 微服务事务实战：Seata多模式（AT/TCC/Saga/XA）+Spring JDBC 选型指南与落地避坑
前言：随着微服务架构的普及，“分布式事务”早已成为Java后端开发者绕不开的核心痛点——单体应用中的Spring JDBC事务（本地事务），在微服务拆分后彻底失效，跨服务调用时一旦出现部分节点执行成功、部分失败，就会导致数据不一致，比如电商下单场景中“订单创建成功但库存扣减失败”“支付成功但订单状态未更新”。
当前Spring Boot 4已逐步普及，配合JDK 25的新特性，微服务事务的实现方式也有了一些优化；而Seata作为阿里开源的分布式事务框架，凭借AT、TCC、Saga、XA四种模式，成为微服务事务的首选解决方案。但很多开发者面对这些模式时无从下手：Seata四种模式到底有什么区别？什么时候用AT、什么时候用TCC？Spring JDBC本地事务如何与Seata分布式事务协同？JDK 25和Spring Boot 4对事务有哪些优化？
本文不堆砌概念、不搞纸上谈兵，全程基于Spring Boot 4 + JDK 25环境，结合真实微服务场景（电商下单、用户转账），从“事务原理→模式拆解→选型逻辑→实操落地→避坑实战”五个维度，彻底讲透Seata四种模式和Spring JDBC事务的使用，帮你从“会用”进阶到“善选、避坑”，解决微服务数据一致性难题，同时适配新版本框架的特性。
一、先理清：微服务事务的核心痛点与解决方案选型前提
在讲Seata和Spring JDBC事务之前，先明确一个核心：微服务事务的本质，是解决“跨服务调用时的数据一致性”，而这一切的前提，是先分清“本地事务”和“分布式事务”的边界——这也是很多新手踩坑的起点。
1.1 本地事务与分布式事务的核心区别（Spring Boot 4 + JDK 25适配）
我们日常开发中用到的Spring JDBC事务，属于“本地事务”，它的核心前提是“所有操作都在同一个数据库连接中”，依托数据库本身的事务支持（如MySQL的InnoDB引擎），遵循ACID原则。在Spring Boot 4中，Spring JDBC事务的配置和使用基本兼容旧版本，但结合JDK 25的新特性，有两个优化点需要注意（实战必知）：
-
JDK 25新增的“虚拟线程”（Virtual Thread），Spring Boot 4已原生支持，在事务中使用虚拟线程时，无需额外配置线程池，可提升事务执行效率，但需注意：虚拟线程不支持ThreadLocal绑定，若事务中依赖ThreadLocal传递上下文（如用户信息、事务ID），需改用InheritableThreadLocal或Spring的RequestContextHolder。
-
Spring Boot 4对@Transactional注解的优化：新增了
virtualThread = true属性，可直接指定该事务使用虚拟线程执行，简化配置（下文实操会详细演示）。
而分布式事务，是指“跨多个数据库、多个服务的事务操作”，比如“下单接口”需要调用订单服务（操作订单库）、库存服务（操作库存库）、支付服务（操作支付库），这三个操作分属不同的数据库连接、不同的服务，本地事务无法保证它们的原子性——这就是微服务事务的核心痛点：跨服务、跨数据源的操作，无法通过单一本地事务保证数据一致。
1.2 为什么选择Seata？（Spring Boot 4环境下的优势）
目前分布式事务的解决方案有很多，比如2PC、TCC、Saga、本地消息表、事务消息等，但Seata之所以成为主流，核心原因有3点，尤其适配Spring Boot 4 + JDK 25环境：
-
无缝集成Spring Boot 4：提供专门的spring-boot-starter-seata依赖，自动适配Spring Boot 4的自动配置机制，无需手动编写大量配置，快速集成。
-
多模式适配多场景：AT、TCC、Saga、XA四种模式，覆盖从简单场景（单数据源跨服务）到复杂场景（多数据源、非关系型数据库）的所有需求，灵活度极高。
-
适配JDK 25新特性：Seata最新版本已支持JDK 25的虚拟线程，可与Spring Boot 4的虚拟线程事务协同，提升高并发场景下的事务性能，同时修复了旧版本中JDK高版本兼容问题。
补充：很多新手会混淆“Seata事务”和“Spring JDBC事务”的关系——二者是“协同互补”的关系：Spring JDBC事务负责处理“单个服务内的本地事务”（如订单服务中订单创建和日志记录的原子性），Seata负责处理“跨服务的分布式事务”（如订单服务、库存服务、支付服务的协同原子性）；Seata的四种模式，本质上是分布式事务的四种实现方式，而Spring JDBC事务是本地事务的实现方式，二者结合才能彻底解决微服务事务问题。
二、深度拆解：Seata四种模式（AT/TCC/Saga/XA）原理+Spring Boot 4实操
Seata的核心架构分为三个角色（必懂，实操的基础）：
-
Transaction Coordinator（TC）：事务协调器，独立的微服务，负责维护全局事务的状态，协调各个分支事务的提交或回滚。
-
Transaction Manager（TM）：事务管理器，部署在业务微服务中（如订单服务），负责发起全局事务，通知TC开始或结束全局事务。
-
Resource Manager（RM）：资源管理器，部署在业务微服务中（如订单服务、库存服务），负责管理本地资源（数据库），执行分支事务的提交或回滚，并向TC汇报状态。
Seata四种模式的核心区别，在于“分支事务的提交/回滚方式”和“对数据库的要求”，下面结合Spring Boot 4 + JDK 25环境，逐一拆解每种模式的原理、实操步骤、优缺点，全程提供可直接复制的代码。
2.1 AT模式（最常用，推荐优先选型）—— 无侵入、高性能
2.1.1 核心原理（极简理解，不搞复杂源码）
AT模式是Seata最常用的模式，核心优势是“对业务代码无侵入”（无需修改原有业务逻辑），本质是“基于数据库本地事务+undo_log日志”的两阶段提交：
-
第一阶段（本地提交）：TM发起全局事务后，各个RM执行本地业务逻辑，先记录undo_log日志（记录数据修改前的快照），然后主动提交本地事务，释放数据库锁，最后向TC汇报分支事务状态（成功/失败）。
-
第二阶段（全局提交/回滚）：TC根据所有分支事务的状态，决定全局提交或回滚；若所有分支都成功，TC通知所有RM删除undo_log日志（全局提交）；若有分支失败，TC通知所有RM根据undo_log日志执行回滚（恢复数据到修改前的状态）。
关键：AT模式依赖数据库的事务支持（如MySQL InnoDB），且需要在所有参与分布式事务的数据库中，创建undo_log表（Seata自动维护，无需手动操作）；JDK 25的虚拟线程可提升AT模式的并发性能，因为第一阶段本地事务提交后释放锁，减少线程阻塞。
2.1.2 Spring Boot 4 + JDK 25实操步骤（可直接复用）
前提：已部署Seata TC服务（参考Seata官方文档，Spring Boot 4可直接集成TC，无需额外部署独立服务，下文会演示）；每个业务微服务（订单、库存、支付）已集成Spring JDBC和MySQL。
步骤1：引入核心依赖（pom.xml）
<parent>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parentartifactId>
<version>4.0.0version>
<relativePath/>
parent>
<properties>
<maven.compiler.source>25maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>25maven.compiler.target>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8project.build.sourceEncoding>
<seata.version>2.0.0seata.version>
properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.mysqlgroupId>
<artifactId>mysql-connector-jartifactId>
<scope>runtimescope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.seatagroupId>
<artifactId>seata-spring-boot-starterartifactId>
<version>${seata.version}version>
dependency>
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate; // Spring JDBC 核心对象
@Autowired
private RestTemplate restTemplate; // 微服务调用工具
// 库存服务地址
private static final String STOCK_SERVICE_URL = "http://localhost:8082/stock/decrease";
// 支付服务地址
private static final String PAY_SERVICE_URL = "http://localhost:8083/pay/create";
/**
* 下单接口（核心业务）
* @GlobalTransactional：Seata全局事务注解，发起全局事务
* @Transactional(virtualThread = true)：启用JDK 25虚拟线程，Spring Boot 4新增属性
*/
@GlobalTransactional(name = "createOrder", rollbackFor = Exception.class)
@Transactional(virtualThread = true, rollbackFor = Exception.class)
public void createOrder(Long userId, Long productId, Integer count) {
try {
// 1. 本地事务：创建订单（Spring JDBC操作）
String createOrderSql = "INSERT INTO `order` (user_id, product_id, count, status) VALUES (?, ?, ?, ?)";
jdbcTemplate.update(createOrderSql, userId, productId, count, 0); // 0：未支付
System.out.println("订单创建成功，userId：" + userId + "，productId：" + productId);
// 2. 跨服务调用：扣减库存（库存服务，RM）
Boolean stockResult = restTemplate.postForObject(
STOCK_SERVICE_URL + "?productId=" + productId + "&count=" + count,
null,
Boolean.class
);
if (stockResult == null || !stockResult) {
throw new RuntimeException("库存扣减失败");
}
// 3. 跨服务调用：创建支付记录（支付服务，RM）
Boolean payResult = restTemplate.postForObject(
PAY_SERVICE_URL + "?userId=" + userId + "&amount=" + (count * 100), // 假设单价100
null,
Boolean.class
);
if (payResult == null || !payResult) {
throw new RuntimeException("支付失败");
}
// 4. 本地事务：更新订单状态为已支付（Spring JDBC操作）
String updateOrderSql = "UPDATE `order` SET status = 1 WHERE user_id = ? AND product_id = ?";
jdbcTemplate.update(updateOrderSql, userId, productId);
System.out.println("订单状态更新为已支付");
} catch (Exception e) {
// 抛出异常，Seata会触发全局回滚，所有分支事务（订单、库存、支付）都会回滚
throw new RuntimeException("下单失败，触发全局回滚：" + e.getMessage());
}
}
}
库存服务（RM，分支事务）代码（核心片段）：
@Service
public class StockService {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
// 分支事务：扣减库存（无需Seata注解，Seata自动代理Spring JDBC事务）
@Transactional(virtualThread = true, rollbackFor = Exception.class)
public Boolean decreaseStock(Long productId, Integer count) {
String decreaseSql = "UPDATE stock SET count = count - ? WHERE product_id = ? AND count >= ?";
int affectedRows = jdbcTemplate.update(decreaseSql, count, productId, count);
return affectedRows > 0;
}
}
2.1.3 优缺点与适配场景
-
优点：对业务代码无侵入（无需修改原有Spring JDBC业务逻辑）；高性能（第一阶段本地提交，释放数据库锁）；适配Spring Boot 4 + JDK 25虚拟线程，并发性能优秀；部署简单，Seata自动维护undo_log日志。
-
缺点：依赖关系型数据库（如MySQL、Oracle），不支持非关系型数据库（如MongoDB）；不支持自定义回滚逻辑，回滚依赖undo_log日志（仅能恢复数据快照）；需要创建undo_log表，对数据库有轻微侵入。
-
适配场景：微服务中最常见的场景，如电商下单、用户转账、订单履约等；所有参与事务的服务都使用关系型数据库，且业务逻辑简单，无需自定义回滚逻辑。
2.2 T模式（复杂场景首选）—— 自定义回滚、高灵活
2.2.1 核心原理（极简理解）
TCC模式是“补偿事务”的核心实现，核心优势是“灵活度高”（支持自定义提交/回滚逻辑），无需依赖数据库事务，本质是“两阶段提交+手动补偿”，分为三个步骤（Try-Confirm-Cancel）：
-
Try（尝试）：预留资源，执行业务逻辑的前置操作，不提交事务，仅验证并预留所需资源（如库存扣减前先锁定库存，支付前先冻结余额）。
-
Confirm（确认）：所有分支Try成功后，执行确认操作，提交业务逻辑，释放预留资源（如确认扣减库存，确认支付余额）。
-
Cancel（取消）：有分支Try失败后，执行取消操作（补偿逻辑），回滚预留资源（如解锁库存，解冻余额）。
关键：TCC模式不依赖数据库事务，也不需要undo_log日志，所有提交/回滚逻辑都由开发者手动编写，完全可控；适配非关系型数据库，这是AT模式不具备的优势；Spring Boot 4中，TCC可与Spring JDBC事务协同，实现本地事务+分布式补偿的双重保障。
2.2.2 Spring Boot 4 + JDK 25实操步骤（核心代码）
前提：Seata TC服务已部署，微服务间可正常调用；此处重点演示TCC的核心注解和补偿逻辑，与AT模式的依赖、配置一致，仅业务代码不同。
步骤1：TCC核心注解（Seata提供）
-
@LocalTCC：标注在TCC接口上，标识该接口是TCC模式的分支事务。
-
@TwoPhaseBusinessAction：标注在Try方法上，指定Confirm和Cancel方法的名称。
步骤2：库存服务TCC实现（核心代码，RM）
package com.example.stockservice.service;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import io.seata.rm.tcc.api.LocalTCC;
import io.seata.rm.tcc.api.TwoPhaseBusinessAction;
/**
* 库存服务TCC实现（RM）
* @LocalTCC：标识该类是TCC分支事务
*/
@LocalTCC
@Service
public class StockTccService {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
/**
* Try阶段：尝试扣减库存（预留资源，锁定库存）
* @TwoPhaseBusinessAction：指定Confirm和Cancel方法
* name：TCC事务名称，唯一标识
* commitMethod：Confirm方法名称
* rollbackMethod：Cancel方法名称
*/
@TwoPhaseBusinessAction(name = "decreaseStockTcc", commitMethod = "confirmDecrease", rollbackMethod = "cancelDecrease")
@Transactional(virtualThread = true, rollbackFor = Exception.class)
public Boolean tryDecreaseStock(Long productId, Integer count) {
// 1. 验证库存是否充足
Integer stockCount = jdbcTemplate.queryForObject(
"SELECT count FROM stock WHERE product_id = ?",
Integer.class,
productId
);
if (stockCount == null || stockCount < count) {
throw new RuntimeException("库存不足");
}
// 2. 预留资源：锁定库存（更新库存状态为锁定，避免并发扣减）
String lockStockSql = "UPDATE stock SET count = count - ?, locked_count = locked_count + ? WHERE product_id = ?";
int affectedRows = jdbcTemplate.update(lockStockSql, count, count, productId);
return affectedRows > 0;
}
/**
* Confirm阶段：确认扣减库存（提交事务，释放资源）
* 注意：方法参数必须与Try方法一致，且必须添加@BusinessActionContextParameter注解（Seata自动传递上下文）
*/
public Boolean confirmDecrease(Long productId, Integer count) {
// 确认扣减：将锁定的库存转为实际扣减（清除锁定状态）
String confirmSql = "UPDATE stock SET locked_count = locked_count - ? WHERE product_id = ?";
jdbcTemplate.update(confirmSql, count, productId);
System.out.println("库存扣减确认成功，productId：" + productId);
return true;
}
/**
* Cancel阶段：取消扣减库存（补偿逻辑，回滚资源）
* 注意：方法参数必须与Try方法一致，用于回滚预留的资源
*/
public Boolean cancelDecrease(Long productId, Integer count) {
// 取消扣减：解锁库存（将扣减的库存加回来，清除锁定状态）
String cancelSql = "UPDATE stock SET count = count + ?, locked_count = locked_count - ? WHERE product_id = ?";
jdbcTemplate.update(cancelSql, count, count, productId);
System.out.println("库存扣减取消成功，productId：" + productId);
return true;
}
}
步骤3：订单服务调用TCC（TM，发起全局事务）
@Service
public class OrderTccService {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
// 库存服务TCC接口地址
private static final String STOCK_TCC_URL = "http://localhost:8082/stock/tcc/decrease";
/**
* 下单接口（TCC全局事务）
* @GlobalTransactional：Seata全局事务，协调TCC的Try/Confirm/Cancel
*/
@GlobalTransactional(name = "createOrderTcc", rollbackFor = Exception.class)
@Transactional(virtualThread = true, rollbackFor = Exception.class)
public void createOrderTcc(Long userId, Long productId, Integer count) {
// 1. 本地事务：创建订单（Spring JDBC）
String createOrderSql = "INSERT INTO `order` (user_id, product_id, count, status) VALUES (?, ?, ?, ?)";
jdbcTemplate.update(createOrderSql, userId, productId, count, 0);
// 2. 跨服务调用：库存服务TCC的Try方法
Boolean tryResult = restTemplate.postForObject(
STOCK_TCC_URL + "?productId=" + productId + "&count=" + count,
null,
Boolean.class
);
if (tryResult == null || !tryResult) {
throw new RuntimeException("库存扣减Try失败，触发全局回滚");
}
// 3. 后续调用支付服务TCC（逻辑同上）...
// 4. 本地事务：更新订单状态（Spring JDBC）
}
}
2.2.3 优缺点与适配场景
-
优点：灵活度极高，支持自定义提交/回滚逻辑（补偿逻辑）；不依赖数据库事务，支持关系型数据库和非关系型数据库；可处理复杂业务场景（如跨数据源、跨系统调用）；与Spring Boot 4、JDK 25虚拟线程兼容良好。
-
缺点：对业务代码侵入性强（需手动编写Try/Confirm/Cancel三个方法）；开发成本高，补偿逻辑需考虑各种异常场景（如网络超时、服务宕机）；需要保证Confirm和Cancel方法的幂等性（避免重复执行）。
-
适配场景：复杂业务场景，如跨系统调用（调用第三方支付、物流接口）、非关系型数据库参与事务、需要自定义回滚逻辑（如扣减库存失败后，需通知用户）。
2.3 Saga模式（长事务首选）—— 无锁、高可用
2.3.1 核心原理（极简理解）
Saga模式是“长事务”的解决方案，核心优势是“无锁、高可用”，本质是“基于事件驱动的补偿事务”，将分布式事务拆分为多个本地事务（Step），每个本地事务执行完成后立即提交，无需等待其他分支事务，若某个步骤失败，则通过“反向补偿事务”回滚之前已执行的步骤。
关键区别：与AT、TCC模式不同，Saga模式没有全局锁，每个本地事务独立提交，不会阻塞其他操作，适合执行时间长的事务（如订单履约、物流调度，可能需要几分钟甚至几小时）；Spring Boot 4中，Saga模式可通过Seata的Saga注解，结合Spring Event实现事件驱动，进一步提升高可用。
Saga模式分为两种实现方式：
-
编排式Saga：由一个中心服务（如订单服务）协调所有步骤的执行和补偿，适合步骤较少、业务逻辑简单的场景。
-
choreography式Saga：每个服务通过事件驱动，自主执行本地事务和补偿事务，无需中心协调，适合步骤较多、高可用要求高的场景（Spring Boot 4推荐这种方式，依托Spring Event实现）。
2.3.2 核心实操（Spring Boot 4 + 编排式Saga）
/**
* 订单服务Saga编排器（协调所有步骤的执行和补偿）
*/
@Service
public class OrderSagaOrchestrator {
@Autowired
private OrderService orderService; // 订单本地事务服务（Spring JDBC）
@Autowired
private StockService stockService; // 库存本地事务服务（Spring JDBC）
@Autowired
private PayService payService; // 支付本地事务服务（Spring JDBC）
/**
* 编排式Saga：下单长事务
* 步骤：创建订单 → 扣减库存 → 创建支付记录
* 失败补偿：删除支付记录 → 恢复库存 → 删除订单
*/
@Transactional(virtualThread = true, rollbackFor = Exception.class)
public void createOrderSaga(Long userId, Long productId, Integer count) {
// 记录事务执行状态，用于失败时补偿
boolean orderCreated = false;
boolean stockDecreased = false;
boolean payCreated = false;
try {
// 步骤1：创建订单（本地事务，立即提交）
orderService.createOrder(userId, productId, count);
orderCreated = true;
// 步骤2：扣减库存（本地事务，立即提交）
stockService.decreaseStock(productId, count);
stockDecreased = true;
// 步骤3：创建支付记录（本地事务，立即提交）
payService.createPayRecord(userId, count * 100);
payCreated = true;
// 步骤4：更新订单状态（本地事务，立即提交）
orderService.updateOrderStatus(userId, productId, 1);
} catch (Exception e) {
// 补偿逻辑：反向回滚已执行的步骤
System.out.println("Saga事务失败，执行补偿逻辑：" + e.getMessage());
if (payCreated) {
payService.deletePayRecord(userId, productId); // 补偿：删除支付记录
}
if (stockDecreased) {
stockService.increaseStock(productId, count); // 补偿：恢复库存
}
if (orderCreated) {
orderService.deleteOrder(userId, productId); // 补偿：删除订单
}
throw new RuntimeException("Saga下单失败");
}
}
}
2.3.3 优缺点与适配场景
-
优点：无全局锁，高可用、高并发；每个本地事务独立提交，避免长时间阻塞；适合长事务场景（执行时间长、步骤多）；对数据库无特殊要求，支持关系型和非关系型数据库；与Spring Boot 4的事件驱动机制兼容，可实现choreography式Saga。
-
缺点：数据一致性较弱（最终一致性，而非强一致性）；补偿逻辑复杂，需考虑各种异常场景（如服务宕机、网络超时）；开发成本高，需手动编排步骤和补偿逻辑。
-
适配场景：长事务场景，如订单履约、物流调度、跨系统长时间调用；高并发、高可用要求高的场景，不允许长时间阻塞数据库。
2.4 XA模式（强一致性首选）—— 数据库原生支持、强一致
2.4.1 核心原理（极简理解）
XA模式是“强一致性”分布式事务的解决方案，本质是“数据库原生的两阶段提交”，依赖数据库本身的XA协议（如MySQL、Oracle都支持XA协议），核心分为两个阶段：
-
第一阶段（准备阶段）：TC通知所有RM（数据库）执行本地事务，但不提交，仅将事务状态设置为“准备就绪”，并持有数据库锁。
-
第二阶段（提交/回滚阶段）：TC根据所有RM的准备状态，决定全局提交或回滚；若所有RM都准备就绪，TC通知所有RM提交事务；若有RM未准备就绪，TC通知所有RM回滚事务。
关键：XA模式的强一致性，是通过“数据库锁”实现的——第一阶段准备完成后，数据库会持有相关资源的锁，直到第二阶段全局提交或回滚，才能释放锁；Spring Boot 4中，Seata的XA模式可直接适配Spring JDBC事务，无需修改业务代码，但需注意数据库必须支持XA协议。
2.4.2 核心实操（Spring Boot 4配置）
XA模式的实操与AT模式类似，仅需修改Seata的模式配置，核心区别在于“数据库支持XA协议”和“Seata代理模式”：
# application.yml 核心配置修改（将AT模式改为XA模式）
spring:
cloud:
alibaba:
seata:
data-source-proxy-mode: XA # 指定Seata模式为XA
# 注意：数据库必须支持XA协议（如MySQL InnoDB支持，MyISAM不支持）
# MySQL开启XA协议（无需额外配置，InnoDB默认支持）
业务代码与AT模式完全一致，无需修改——Seata自动代理Spring JDBC事务，通过XA协议协调数据库的两阶段提交。
2.4.3 优缺点与适配场景
-
优点：强一致性（遵循ACID原则）；数据库原生支持，无需手动编写补偿逻辑；对业务代码无侵入（与AT模式一致）；适配Spring JDBC事务，集成简单。
-
缺点：性能差（第一阶段持有数据库锁，长时间阻塞，并发低）；不支持非关系型数据库；依赖数据库XA协议，部分数据库（如SQLite）不支持；容易出现死锁（若某个RM宕机，锁无法释放）。
-
适配场景：强一致性要求极高的场景，如金融转账、资金结算、支付对账；事务执行时间短，并发量低，且所有参与事务的数据库都支持XA协议。
三、Spring JDBC事务与Seata分布式事务协同实战（避坑重点）
很多开发者在实操中会遇到“Seata分布式事务不生效”“本地事务与分布式事务冲突”“JDK 25虚拟线程导致事务异常”等问题，这部分结合Spring Boot 4 + JDK 25环境，讲解二者协同的核心要点和避坑技巧，都是实际开发中踩过的坑。
3.1 核心协同原则（必守）
-
Seata分布式事务（@GlobalTransactional）必须包含所有跨服务调用和本地核心操作，Spring JDBC本地事务（@Transactional）负责单个服务内的非核心操作（如日志记录）。
-
@GlobalTransactional注解必须标注在“发起全局事务的方法”上（TM），RM的本地事务无需标注@GlobalTransactional，仅需标注@Transactional（Spring JDBC）。
-
JDK 25虚拟线程的使用：仅在本地事务（@Transactional）中启用
virtualThread = true，Seata全局事务（@GlobalTransactional）无需额外配置，会自动复用虚拟线程。 -
事务传播机制：Seata分布式事务的传播机制，优先于Spring JDBC本地事务的传播机制；建议使用默认传播机制（REQUIRED），避免手动修改导致事务失效。
3.2 高频避坑总结（实战必看）
-
坑1：Seata分布式事务不生效，跨服务调用失败后不回滚。
原因：① 未启用Seata数据源代理（enable-auto-data-source-proxy: true）；② @GlobalTransactional注解未标注在TM的核心方法上；③ 微服务名称（spring.application.name）与Seata事务组配置不一致；④ Spring Boot 4未引入正确的seata-spring-boot-starter依赖（版本不兼容）。
解决方案：检查上述4个配置，确保Seata数据源代理启用，注解标注正确，依赖版本适配Spring Boot 4。 -
坑2：JDK 25虚拟线程导致事务异常，出现“ThreadLocal无法获取上下文”。
原因：JDK 25的虚拟线程不支持ThreadLocal绑定，Seata的事务ID、Spring的RequestContextHolder默认使用ThreadLocal传递。
解决方案：将ThreadLocal改为InheritableThreadLocal，或使用Spring Boot 4提供的RequestContextHolder（已适配虚拟线程）。 -
坑3：本地事务（Spring JDBC）与分布式事务冲突，出现“本地事务提交成功，但分布式事务回滚失败”。
原因：本地事务（@Transactional）的提交时机早于分布式事务的第二阶段，导致Seata无法回滚本地事务。
解决方案：将本地核心操作（如创建订单）纳入Seata分布式事务管辖，本地非核心操作（如日志记录）可单独使用Spring JDBC事务，且设置传播机制为REQUIRES_NEW。 -
坑4：AT模式下，undo_log表未创建，导致回滚失败。
原因：Seata AT模式依赖undo_log表记录数据快照，未创建该表，回滚时无法恢复数据。
解决方案：在所有参与AT模式的数据库中，执行Seata提供的undo_log表创建语句（可参考Seata官方文档，Spring Boot 4中Seata可自动创建，需开启auto-create-undo-table: true）。 -
坑5：TCC模式下，Confirm/Cancel方法执行失败，导致数据不一致。
原因：Confirm/Cancel方法未保证幂等性，重复执行导致数据异常；或网络超时，Seata未重试执行补偿方法。
解决方案：给Confirm/Cancel方法添加幂等性校验（如通过事务ID判断是否已执行）；开启Seata的补偿重试机制（seata.tcc.retry-count: 3）。
四、终极选型指南：5种事务（AT/TCC/Saga/XA/Spring JDBC）怎么选？
结合前面的原理和实操，整理了一张“选型决策表”，直接对照场景选择，无需再纠结；同时结合Spring Boot 4 + JDK 25的特性，标注了每种事务的适配优先级：
4.1 选型决策表（实战首选）
| 事务类型 | 核心优势 | 核心劣势 | 适配场景 | Spring Boot 4 + JDK 25优先级 |
|---|---|---|---|---|
| Spring JDBC事务 | 本地原子性、配置简单、性能高 | 不支持跨服务、跨数据源 | 单个服务内的本地操作（如订单创建+日志记录） | ★★★★★（基础，必用） |
| Seata AT模式 | 无侵入、高性能、适配虚拟线程 | 仅支持关系型数据库 | 普通微服务场景（电商下单、用户转账） | ★★★★★（首选，推荐） |
| Seata TCC模式 | 高灵活、支持自定义补偿、跨数据源 | 侵入性强、开发成本高 | 复杂业务、跨系统、非关系型数据库 | ★★★★☆（复杂场景首选） |
| Seata Saga模式 | 无锁、高可用、支持长事务 | 最终一致性、补偿复杂 | 长事务、高并发、物流调度 | ★★★☆☆（长事务首选） |
| Seata XA模式 | 强一致性、数据库原生支持 | 性能差、并发低、易死锁 | 金融、资金结算、强一致性要求高 | ★★☆☆☆（仅强一致性场景用） |
4.2 选型口诀（好记好用）
- 本地操作用JDBC，跨服务用Seata；
- 普通场景选AT，复杂场景选TCC；
- 长事务用Saga，强一致用XA；
- 高并发用虚拟，适配Spring Boot 4。
五、面试高频提问&标准答案（Spring Boot 4 + Seata专属）
整理了微服务事务相关的6个高频面试题，结合Spring Boot 4 + JDK 25 + Seata的特性，给出标准答案，帮你快速应对面试：
-
问题1：Spring Boot 4 + JDK 25 对事务有哪些优化？
答案：① Spring Boot 4对@Transactional注解新增virtualThread = true属性，可直接启用JDK 25虚拟线程，提升事务并发性能；② 优化了Seata集成，自动适配Seata最新版本，简化数据源代理配置；③ 增强了RequestContextHolder，适配JDK 25虚拟线程，解决ThreadLocal上下文传递问题；④ 优化了Spring JDBC事务的超时机制，避免长时间阻塞。 -
问题2：Seata四种模式（AT/TCC/Saga/XA）的核心区别是什么？如何选型？
答案：核心区别在于“数据一致性、性能、侵入性”。选型逻辑：① AT模式：无侵入、高性能，普通微服务场景首选；② TCC模式：高灵活、支持自定义补偿，复杂场景首选；③ Saga模式：无锁、高可用，长事务场景首选；④ XA模式：强一致性、性能差，仅强一致性场景（如金融）使用。 -
问题3：Spring JDBC事务与Seata分布式事务的关系是什么？如何协同？
答案：二者协同互补。Spring JDBC事务负责处理单个服务内的本地事务（保证本地原子性），Seata负责处理跨服务的分布式事务（保证跨服务原子性）；协同原则：Seata的@GlobalTransactional标注在TM发起方法上，RM的本地核心操作标注@Transactional（Spring JDBC），纳入Seata管辖，非核心操作单独使用Spring JDBC事务。 -
问题4：JDK 25虚拟线程在事务中使用时，需要注意什么？
答案：① 虚拟线程不支持ThreadLocal绑定，若事务中依赖ThreadLocal传递上下文（如事务ID），需改用InheritableThreadLocal或Spring的RequestContextHolder；② 仅在Spring JDBC本地事务中启用virtualThread = true，Seata全局事务无需额外配置；③ 避免在事务中使用同步锁，虚拟线程的优势在于高并发，同步锁会抵消其优势。 -
问题5：Seata AT模式的undo_log日志作用是什么？Spring Boot 4中如何配置？
答案：undo_log日志的作用是记录数据修改前的快照，用于Seata第二阶段的回滚（当分布式事务失败时，根据快照恢复数据）。Spring Boot 4中配置：① 启用Seata数据源代理（enable-auto-data-source-proxy: true）；② 开启auto-create-undo-table: true，Seata自动创建undo_log表；③ 确保数据库是关系型数据库（如MySQL InnoDB）。 -
问题6：TCC模式中，如何保证Confirm和Cancel方法的幂等性？
答案：① 基于事务ID（Seata全局事务ID）做幂等校验，每次执行Confirm/Cancel方法时，先查询该事务ID是否已执行，若已执行则直接返回成功；② 使用数据库唯一索引，避免重复操作（如库存扣减时，用product_id + 事务ID作为唯一索引）；③ 开启Seata的补偿重试机制，设置重试次数（seata.tcc.retry-count: 3），避免网络超时导致的执行失败。
六、总结与拓展
本文基于Spring Boot 4 + JDK 25环境，全面拆解了Seata四种分布式事务模式（AT/TCC/Saga/XA）和Spring JDBC本地事务，从原理、实操、选型、避坑四个维度，结合真实微服务场景，帮你彻底解决微服务数据一致性难题。
核心总结：微服务事务的核心是“本地事务+分布式事务协同”，Spring JDBC负责本地，Seata负责跨服务；选型的关键是“平衡一致性、性能、开发成本”，结合业务场景选择合适的Seata模式，同时适配Spring Boot 4和JDK 25的新特性，提升系统性能和可维护性。
拓展点（进阶学习）：
- Seata高可用部署：Spring Boot 4中，Seata TC可集群部署，配合Nacos实现服务注册发现，避免单点故障；
- 事务监控：集成Seata Dashboard，实时监控分布式事务执行状态，快速排查事务失败问题；
- 混合事务场景：处理“关系型数据库+非关系型数据库”混合参与的事务，结合TCC+Saga模式实现。
如果本文对你有帮助，欢迎点赞、收藏、转发，关注我，持续分享Spring Boot 4、JDK 25、微服务相关的实战干货！如果有疑问，欢迎在评论区留言。
