Go中数据库一致性靠手动管理事务、锁和上下文，混用db与tx会导致部分提交；所有SQL操作须统一走tx对象，SELECT FOR UPDATE需配context超时与隔离级别，跨服务双写应采用Saga模式并持久化补偿状态。
Go 框架本身不解决数据库一致性问题，真正起作用的是你如何用 database/sql 管理事务、锁和上下文——框架只是帮你组织代码，底层逻辑全靠你自己写对。
混用 db 和 tx 是最常踩的坑
所有 SQL 操作必须走 tx 对象，不能在事务里穿插调 db.Query 或 db.Exec。因为 db 是连接池抽象，每次调用可能拿到不同物理连接，事务只绑定在单个连接上。
- 错误现象：
tx.Commit()返回 nil，但查库发现只有部分语句生效 - 正确写法：统一用
tx.QueryRow、tx.Exec、tx.Prepare -
tx不是线程安全的，别跨 goroutine 复用；一个请求一个tx，用完即弃
SELECT FOR UPDATE 必须配超时和隔离级别
行级锁不是万能的，MySQL 默认 innodb_lock_wait_timeout=50s，而 Go 层没设 context 超时的话，协程会卡死在那里，拖垮整个连接池。
- 开启事务时必须用
db.BeginTx(ctx, &sql.TxOptions{Isolation: sql.LevelRepeatableRead}) - context 超时建议设为 3–5 秒，比 DB 层锁等待时间短，避免“Go 放弃了，DB 还在等”
-
SELECT ... FOR UPDATE只在 InnoDB 有效，MyISAM 不支持，别在测试环境用错引擎 - 锁住的行数越多，死锁概率越高；尽量让 WHERE 条件走主键或唯一索引
跨服务双写必须放弃“原子提交”幻想
database/sql 的 tx.Commit() 对第二个数据库完全无效。两个 *sql.DB 实例之间没有事务协调能力，硬写双写失败后手动回滚第一个库，既不可靠也不幂等。
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- 正确路径：先在本地库写操作日志（status=pending），再发消息（Kafka / RabbitMQ）；消费端成功后，再更新日志 status=done
- 不要用
sync.Once或atomic.Value标记“已写”，进程崩溃后状态就丢了 - 每个写入步骤都要带幂等 key（如 order_id + step_name），重试时不重复扣款/扣库存
- 独立对账服务定时扫 status=pending 超过 5 分钟的记录，触发补偿或告警
Saga 模式下补偿动作必须可重入
微服务间无法用事务兜底，Saga 是目前最务实的选择，但它的可靠性不取决于流程多酷，而取决于每一步是否真的能反复执行且不翻车。
- 补偿接口内部第一件事是查“这步之前有没有做过”，比如
RefundBalance先查 refund_log 表是否存在对应 order_id 记录 - Saga 进度必须落库，字段至少含
order_id、current_step、version，更新时用WHERE version = ?防覆盖 - 别把进度存在 Redis 或内存里——节点重启就丢，Saga 流程直接断裂
- 所有 RPC 调用必须带
context.WithTimeout，超时后立即走降级或补偿，不等不扛
真正难的从来不是写 tx.Commit()，而是判断哪条语句该进事务、哪条该拆出去做成异步事件、哪条根本不能重试只能告警人工介入——这些边界得靠业务语义定，不是靠框架自动推导。
