Кейс: Тонкости работы с транзакциями в распределённых БД

Многие знают, что ACID — основа транзакций в классических СУБД. Но как только переходишь к распределённым решениям (например, CockroachDB, Yugabyte, Spanner), возникают интересные нюансы.

Проблема:
В распределённой БД транзакции могут “подвисать” из-за сетевых задержек, split-brain, clock skew и частых реконнектов между узлами. Строгая согласованность (strong consistency) может негативно влиять на производительность и отклик.

Типичные сложности:
– Distributed deadlocks (где одна часть транзакции ждёт другую через сеть)
– Аномалии времени (например, при использовании синхронизации через NTP)
– Цена глобального commit (двухфазный коммит медленный, а трифазный сложный)

Best practices:
– Минимизируй объём данных внутри одной транзакции
– Используй idempotent-операции, чтобы безопасно повторять неудачные транзакции
– Если возможно, проектируй систему под eventual consistency и асинхронные паттерны (saga, outbox)
– Следи за timeouts и обрабатывай partial failures (например, через retry с exponential backoff)

Кодовый пример (Saga-паттерн для микросервисов):

# Пример на псевдокоде
try:
    step1()
    step2()
    step3()
except Exception:
    compensating_action()

Saga разбивает большой бизнес-процесс на независимые шаги с откатом (compensating actions).

Вывод:
В распределённых БД транзакции требуют пересмотра архитектуры. Не полагайся только на “магический” commit — строй систему с учётом ошибок и задержек.

А с какими граблями в распределённых транзакциях сталкивался ты?

#db

👉 @database_info