分布式系统设计经验总结：金融vs电商的核心差异与决策思路

在分布式系统设计中，最绕不开的就是数据一致性、可用性和性能的平衡问题。最近和朋友深入探讨了金融和电商两大核心场景的系统设计差异，从数据读写冲突到CAP理论落地，再到事务设计选型，梳理了一套通俗易懂的决策逻辑，分享给大家。

这是我们讨论的起点，答案很明确：会！

比如系统正在执行一个写操作（比如更新用户余额、修改商品库存），还没完全提交到数据库，这时候如果来了一个读请求，因为缓存通常会先被删除（避免缓存和数据库不一致），读请求会直接查数据库，而此时数据库的写操作还没完成，就会读到旧数据。

这个问题在不同场景下的影响天差地别，也直接决定了后续的设计思路。

面对"读写冲突读旧数据"的问题，企业不会用单一方案，而是结合业务场景组合使用，核心有两种思路：

核心逻辑：写操作执行时，用分布式锁把对应的数据锁住，禁止任何读操作介入，直到写操作完全提交完成，再释放锁，让读操作进来。这样能100%避免读旧数据的问题。

优缺点很明显：优点是数据一致性有保障，缺点是会增加系统复杂度，还会降低性能（读操作要等锁释放），所以不能随便用，得看业务对一致性的要求。

核心逻辑：不是让读操作等，而是让写操作通过消息队列异步处理（读操作还是正常执行，先查缓存，缓存没有就查数据库）。异步处理难免会有延迟或失败，所以要配套"兜底方案"：

这个方案的核心是"接受短期不一致，但保证最终一致"，优点是不影响系统性能，适合高并发场景。

这两种方案的选择，核心看业务场景。金融和电商是最典型的对比案例，差异源于对"一致性"和"可用性"的优先级排序。

金融场景（比如炒股、转账）的核心要求是"数据绝对准确、实时一致"------差一秒的旧数据，可能导致用户决策失误，造成巨大损失；一笔转账的金额错误，更是严重的合规问题。

设计要点：

电商场景（比如下单、购物）的核心要求是"用户体验顺畅、系统能扛住高并发"------用户下单后，只要最终能收到货，短期内系统数据有微小延迟（比如订单状态更新慢1秒），用户是无感的。

设计要点：

这里要澄清一个常见认知：很多人以为"金融只看一致性，电商只看可用性"，其实不对------CAP理论（一致性Consistency、可用性Availability、分区容错性Partition tolerance）中，分区容错性是分布式系统的前提（必须满足），所以只能在一致性和可用性之间权衡。

而事务设计就是CAP权衡的具体落地：金融用强事务保证CP，电商用柔性事务保证AP。

无论是金融还是电商，事务处理中都必须做好"数据库ID"和"业务ID"的关联，这是数据一致性和可追溯性的基础：

比如电商下单时，生成的订单号（业务ID）要和数据库里的订单记录（数据库ID）一一对应；金融转账时，交易流水号（业务ID）要和账务记录（数据库ID）紧密关联。这样后续对账、排查问题时，才能快速定位数据，保证一致性。