Seata与Hmily：分布式事务框架深度对比与选型建议
前言
在微服务架构盛行的当下，分布式事务问题成为后端开发必须面对的挑战。今天我们从实际项目经验出发，对比分析目前主流的两个开源分布式事务框架：Seata和Hmily，帮助大家在实际项目中做出合理的技术选型。
Seata框架解析
Seata起源于阿里巴巴内部使用的分布式事务解决方案，后开源成为Apache顶级项目。
核心功能
Seata提供三种模式：
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**AT模式**（自动模式）：对业务代码基本无侵入，通过代理数据源实现
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**TCC模式**：需要业务实现Try/Confirm/Cancel三个接口
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**SAGA模式**：适用于长事务场景
```java
// AT模式示例代码
@GlobalTransactional
public void purchase(String userId, String commodityCode, int orderCount) {
// 执行订单服务
orderService.create(userId, commodityCode, orderCount);
// 执行库存服务
storageService.deduct(commodityCode, orderCount);
}
```
优劣分析
优点：
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阿里背书，社区活跃度高
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文档丰富，中文文档完备
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支持多种模式，适应不同场景
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与Spring Cloud/Nacos等生态集成好
缺点：
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AT模式全局锁可能影响性能
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部署组件较多（TC、TM、RM）
Hmily框架解析
Hmily是国产轻量级分布式事务框架。
核心功能
主要支持：
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**TCC模式**（柔性事务）
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**补偿模式**（类似Saga）
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**XA模式**（传统强一致）
```java
@Service
@SuppressWarnings("all")
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
@HmilyTCC(confirmMethod = "confirm", cancelMethod = "cancel")
public void makePayment(Order order) {
// try逻辑
updateOrderStatus(order.getOrderId(), OrderStatusEnum.PAYING);
}
public void confirm(Order order) {...} // confirm逻辑
public void cancel(Order order) {...} // cancel逻辑
}
```
优劣分析
优点：
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非常轻量，无中心化组件
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超高性能（官方号称支持100000TPS）
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支持业务定制性高
缺点：
-
社区相对较小
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对中国开发者友好，国际化不足
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功能相对单一
实战对比
在实际电商项目中，我们曾经同时使用过这两个框架：
| 维度 | Seata | Hmily |
|---------------|--------------------------|------------------------|
| 学习成本 | 中等 | 较低 |
| 性能影响 | 15-20%TPS下降 | 约5%TPS下降 |
| 跨语言支持 | Java为主 | 仅Java |
| 异常处理 | 完善 | 需更多自定义 |
| 监控支持 | 自带监控 | 依赖第三方 |
选型建议
结合我们的实战经验，给出以下建议：
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**传统企业业务**：选择Seata AT模式，平衡可靠性和开发效率
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**金融支付场景**：首选Seata TCC或Hmily TCC模式，确保强一致性
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**高并发互联网**：考虑Hmily，TPS要求极高的场景
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**遗留系统改造**：Seata XA模式可能是更好选择
特殊案例：我们曾在一个日均订单200万的电商秒杀系统中同时使用了两者：核心交易用Hmily保证性能，财务对账用Seata保证数据强一致。
结语
分布式事务没有银弹，Seata和Hmily各有适用场景。实际选型时建议：
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先用POC测试框架在业务场景中的表现
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考虑团队技术栈熟悉度
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评估长期维护成本
希望这个对比能帮助大家少走弯路！欢迎在评论区分享你们的实战经验。