当多个 Saga 事务操作同一资源时，就会产生更新丢失、脏数据读取等问题，这时需要在业务层控制并发，例如：在应用层面加锁，或者应用层面预先冻结资源。
五、总结 各方案使用场景介绍完分布式事务相关理论和常见解决方案后，最终的目的在实际项目中运用，因此，总结一下各个方案的常见的使用场景：
2PC/3PC：依赖于数据库，能够很好的提供强一致性和强事务性，但相对来说延迟比较高，比较适合传统的单体应用，在同一个方法中存在跨库操作的情况，不适合高并发和高性能要求的场景。
TCC：适用于执行时间确定且较短，实时性要求高，对数据一致性要求高，比如互联网金融企业最核心的三个服务：交易、支付、账务。
本地消息表/MQ 事务：都适用于事务中参与方支持操作幂等，对一致性要求不高，业务上能容忍数据不一致到一个人工检查周期，事务涉及的参与方、参与环节较少，业务上有对账/校验系统兜底。
Saga 事务：由于 Saga事务不能保证隔离性，需要在业务层控制并发，适合于业务场景事务并发操作同一资源较少的情况。
Saga 相比缺少预提交动作，导致补偿动作的实现比较麻烦，例如业务是发送短信，补偿动作则得再发送一次短信说明撤销，用户体验比较差。Saga 事务较适用于补偿动作容易处理的场景。
分布式事务方案设计本文介绍的偏向于原理，业界已经有不少开源的或者收费的解决方案，篇幅所限，就不再展开介绍。
实际运用理论时进行架构设计时，许多人容易犯“手里有了锤子，看什么都觉得像钉子”的错误，设计方案时考虑的问题场景过多，各种重试，各种补偿机制引入系统，导致系统过于复杂，落地遥遥无期。
世界上解决一个计算机问题最简单的方法：“恰好”不需要解决它!
—— 阿里中间件技术专家沈询
有些问题，看起来很重要，但实际上我们可以通过合理的设计或者将问题分解来规避。
设计分布式事务系统也不是需要考虑所有异常情况，不必过度设计各种回滚，补偿机制。
如果硬要把时间花在解决问题本身，实际上不仅效率低下，而且也是一种浪费。
如果系统要实现回滚流程的话，有可能系统复杂度将大大提升，且很容易出现 Bug，估计出现 Bug 的概率会比需要事务回滚的概率大很多。
在设计系统时，我们需要衡量是否值得花这么大的代价来解决这样一个出现概率非常小的问题，可以考虑当出现这个概率很小的问题，能否采用人工解决的方式，这也是大家在解决疑难问题时需要多多思考的地方。
参考资料：
technology-talk —— 事务
MySQL 中事务的实现
分布式一致性算法 2PC 和 3PC
分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践
RocketMQ 事务消息入门介绍
Saga 分布式事务解决方案与实践 —— 姜宁
分布式事务 Saga 模式
从一笔金币充值去思考分布式事务