Spring Boot 3 事务回滚 + 重试一体化最佳实践（Transactional × Retry）

一体化思想：@Retryable 在外、@Transactional 在内。每一次重试都会开启 全新的事务，失败即回滚；直到成功提交或用尽次数走 @Recover 兜底。

在当今互联网应用飞速发展的时代，数据量呈爆发式增长。对于互联网软件开发人员而言，如何高效管理和查询海量数据成为了一项关键挑战。分库分表技术应运而生，它能有效缓解单库单表数据量过大带来的性能瓶颈。而在 Spring Boot3 的开发框架下，实现分库分表后的数据合并查询，更是众多开发者关注的焦点。今天，就让我们深入探讨这一话题。

在数字化供应链体系中，仓库管理系统（WMS）、订单管理系统（OMS）和运输管理系统（TMS）构成了现代物流的三大核心支柱。本文将从系统架构、功能模块和集成逻辑三个维度，深入分析这三大系统的专业特性和协同机制。

一、WMS：精细化仓储运营的神经中枢

系统架构

现代WMS采用分布式架构，通常包含数据层、业务逻辑层和表示层三层结构，支持云端部署和微服务化改造。

作者 | 同程旅行研发中心-基础技术团队

背景介绍

在数据驱动的时代，企业面临数据密集型业务场景的挑战，尤其在数据存储、检索与实时分析方面存在迫切需求。Elasticsearch（ES）作为一款开源的分布式搜索引擎，凭借其高性能、高可用性与强大灵活的查询特性，使其广泛应用于日志分析、向量搜索和复杂查询等场景。

在同程旅行的核心业务中，ES 为会员、搜索和订单等多个关键业务系统提供底层支撑。目前集群规模已扩展至数百个集群、数千个节点，并且仍在快速增长中。因此也急需构建一套满足高可靠性、高性能与低成本要求的 ES 平台，以支撑业务的持续高速发展。

大家好，我是技术老梁，这是系列文章的第2篇。欢迎大家讨论，分享经验。如果知识对你有用，多多支持老梁，鼓励我分享更高质量的内容。

在我开发生涯中，经历了从单体应用到微服务，从最初的Struts + JSP到如今的Springboot3+Vue3，从传统部署到云原生的完整演进过程。今天，我想抛开那些华而不实的理论，分享一些真正经过实战检验的架构设计经验。

在分布式系统架构中，队列不仅是数据传输的通道，更是系统弹性、可扩展性与稳定性的基石。本文将从实际业务场景出发，深入解析队列技术的核心原理与实践方案，帮助开发者构建高可用、高性能的系统架构。

一、队列的核心应用场景

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云原生是大型架构的核心，下面我重点详解K8S架构@mikechen

作为互联网后端开发，你是不是也遇到过这样的场景：上线新功能后，用户反馈 “明明刚更新了数据，刷新页面还是旧的”，排查半天发现是缓存没跟上数据库的更新；更糟的是，曾因缓存和数据库数据对不上，导致订单金额计算错误，半夜被运维叫醒紧急回滚？

其实这类问题本质都是 “数据库与缓存一致性” 没处理好 —— 看似是小细节，却可能引发线上故障、用户投诉甚至资损。今天咱们就从一个真实的大厂案例切入，拆解问题根源，再结合行业专家的建议，聊聊不同业务场景下该选哪种一致性方案，最后也盼着你能分享自己的实战经验。

1. 最终一致性概念深度解析

1.1 什么是最終一致性？

最终一致性是分布式系统的一种数据一致性模型，它不保证数据的实时强一致性，但确保在没有任何新的更新操作的情况下，经过一段时间后，所有副本最终会达到一致状态。

“纯粮=好酒？”——这句口号，不知让多少酒友一边掏着高价，一边抱着马桶吐得怀疑人生。

老梁在酒厂里干了三十年，提起这事就拍桌子：“纯粮只是门票，能不能进门，还得看后面三道关！”今天，他把压箱底的三句话抖出来，能听懂的人，至少少花十年冤枉钱。

一、原料：别光盯“粮食”俩字，产地才是暗号

老梁说，高粱不是高粱，差一个字，酒能差出一条岷江。普通高粱淀粉松散，出酒率是高，可风味寡淡；川南的糯红高粱，支链淀粉多80%，支链像弹簧，能把香味一层层兜住。