在微服務架構中，隨著系統模塊的拆分，單體應用中的本地事務已經無法滿足跨服務的數據一致性需求。此時，我們就需要引入分布式事務解決方案，比如 Seata。在使用 Seata 的過程中，很多人會遇到一個常見的疑問：
💬“我在調用方加了 @GlobalTransactional，服務提供方還需要加 @Transactional 嗎？”
答案是：必須要加！
這篇文章我們就深入講清楚：為什么服務提供方還需要加 @Transactional，以及兩者如何協作實現真正可靠的分布式事務。
🧩 一、事務的兩種類型
在討論這個問題之前，我們先要明確兩個事務注解的含義。
? 1. @GlobalTransactional（Seata 分布式事務）
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加在調用方法上，表示開啟一個全局事務。
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屬于 Seata 的 AT 模式 事務注解，由 Seata 的 Transaction Coordinator (TC) 負責協調。
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它會自動傳播全局事務上下文給遠程調用的服務。
? 2. @Transactional（Spring 本地事務）
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加在某個服務的方法上，表示方法內部的數據庫操作需要 在同一個本地事務中進行。
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只有方法內部的操作在同一個本地事務中，Seata 才能在全局事務失敗時，正確地讓這些操作回滾。
📌 二、真實業務場景還原
我們以一個真實的訂單系統為例：
👇 業務流程：
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用戶在訂單服務（A）中下單。
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系統同時調用庫存服務（B）扣減庫存。
-
庫存服務還會記錄一條扣減日志到另一個表。
? 錯誤示范（服務B沒加 @Transactional）：
// A服務
@GlobalTransactional
public void createOrder() {orderMapper.insert(order);inventoryFeign.decreaseStock(); // 遠程調用 B 服務
}
// B服務
public void decreaseStock() {stockMapper.decrease(); // 成功logMapper.insertLog(); // 失敗，拋異常
}
這時候會發生什么？
-
A服務使用
@GlobalTransactional，Seata 啟動了全局事務。 -
B服務沒有使用
@Transactional，所以兩個表的操作并不在同一個本地事務中。 -
如果
logMapper.insertLog()拋出異常，雖然 Seata 會通知回滾，但由于stockMapper.decrease()已經提交，數據就不一致了！
? 正確示范（服務B加上 @Transactional）：
// B服務
@Transactional
public void decreaseStock() {stockMapper.decrease(); // 與下方操作屬于同一個本地事務logMapper.insertLog();
}
現在當 logMapper.insertLog() 拋出異常時：
-
Spring 會將整個 decreaseStock 方法回滾。
-
Seata 能檢測到異常，通知所有參與者事務回滾。
-
整個流程變成原子性的。
🔍 三、Seata 的本質：全局事務 + 本地事務協同
Seata 做的不是“接管”你的數據庫事務，而是：
在每個服務節點中使用代理數據源（DataSourceProxy），通過攔截本地事務的提交/回滾操作，來實現 全局的一致性控制。
因此：
-
@GlobalTransactional控制“何時開始、是否提交全局事務” -
@Transactional保證“本地數據庫操作的一致性和可回滾性”
你不加 @Transactional，Seata 就沒法讓你的數據庫事務回滾，因為根本沒事務！
🛠 四、項目接入建議
如果你要使用 Seata 進行分布式事務控制，務必注意以下幾點：
| 配置項 | 說明 |
|---|---|
| ? @GlobalTransactional | 放在業務流程發起方（一般是 Controller 或 Service） |
| ? @Transactional | 放在服務提供方處理數據庫操作的 Service 方法上 |
| ? 使用 Seata 的 DataSourceProxy | 所有數據源都要通過 Seata 的代理包裝 |
| ? 注冊到 Seata Server | 服務注冊中心需正確配置 Seata 服務 |
📚 五、總結
@GlobalTransactional 是分布式事務的起點，@Transactional 是本地事務的保障，二者缺一不可。
在微服務的世界里，要實現數據一致性，必須讓每個參與者都對自己的事務負責。Seata 會協調所有本地事務的提交和回滾，但它不會、也無法替你加上事務控制。
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📌 附推薦閱讀：
-
Seata 官方文檔
-
Spring Transactional 源碼解析
-
[分布式事務解決方案對比（Seata、TCC、消息最終一致性）]
