database/sql 无法跨服务保证事务一致性，必须用 Saga 模式或本地消息表实现最终一致性；Go-Zero 或 pgx 中需显式开启事务并正确处理回滚与提交；补偿操作和消息发送均须幂等且状态持久化。
Go 微服务里，database/sql 能可靠管好单库事务，但跨服务调用（比如 HTTP 或 gRPC）天然脱离本地事务上下文——tx.Commit() 对远端服务完全无效。别指望用 context.WithValue 透传事务 ID 来“协调”远程操作，那不是事务，只是自欺欺人的状态标记。
Go-Zero 或原生 pgx 中的本地事务怎么写才不脏数据
很多人以为 Go-Zero 的 model.Insert() 自带事务，其实它默认就是单条 SQL 执行，没事务包裹。多条写入（如创建订单 + 扣库存记录）必须显式开启事务，否则中间出错就会留下半截数据。
- 用
svcCtx.Transact（Go-Zero）或db.BeginTx(ctx, nil)（原生）获取事务对象，所有 DB 操作都走这个tx - 务必用
defer tx.Rollback()，但要在tx.Commit()成功后手动置空，否则 panic 时会误回滚已提交的数据 - 避免在事务内做 HTTP/gRPC 调用：网络超时、重试、服务不可用都会拖长事务持有时间，引发锁等待甚至死锁
- PostgreSQL 推荐配合
SELECT ... FOR UPDATE控制并发更新，比如扣库存前先锁住对应商品行
Saga 模式下补偿操作为什么总重复执行
补偿失败重试是常态，但“恢复库存”被调两次导致库存加回两份，根本原因是补偿函数没做幂等校验。Saga 不是靠“只调一次”来保证正确，而是靠“调多少次结果都一样”。
- 每个补偿操作必须基于数据库状态判断是否可执行，例如：
UPDATE inventory SET stock = stock + 1 WHERE pid = $1 AND status = 'reserved'，而不是无条件stock += 1 - 用唯一业务 ID（如
order_id）+ 状态字段（如compensated_at）组合做 UPSERT 或条件更新 - 不要把补偿逻辑写在 HTTP handler 里直接响应请求；应由独立 worker 定时扫描
failed_sagas表触发，便于控制重试节奏和失败归档 - 补偿函数内部仍需事务包裹，并在开头检查该补偿是否已执行过（查
compensated_at IS NOT NULL）
消息发送和 DB 写入如何做到原子性
“先写 DB 再发 MQ”看似简单，但网络抖动或进程崩溃会导致消息丢失；“先发 MQ 再写 DB”则可能 DB 失败而消息已发出。真正的原子性只能靠本地消息表（Outbox Pattern）实现。
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- 在同一个事务中，同时插入业务数据和一条消息记录到
outbox表（字段含topic,payload,status） - 用独立 goroutine 轮询
outbox表（WHERE status = 'pending' FOR UPDATE SKIP LOCKED），避免多个 worker 争抢同一条记录 - 发送失败时，更新该行
status = 'failed'并设置next_retry_at，用backoff.Retry控制重试间隔 - 下游消费端收到消息后，也必须先用唯一业务键（如
event_id）UPSERT 到processed_events表，再执行业务逻辑
Saga 和本地消息表不是银弹，它们把“强一致”的负担转成了“可观测、可修复”的工程问题。最容易被忽略的是补偿动作的状态持久化——没有 compensated_at 字段或没在事务里更新它，整个 Saga 就是纸糊的。别省那一个字段、一行 UPDATE。
