🔒 别再裸奔了：先搞懂事务这层保护膜
咱们写业务代码，最怕的就是“半拉子工程”。扣了钱库存没减，或者减了库存钱没扣着。这时候必须得把ACID刻在烟上吸进肺里，尤其是原子性。
简单打个比方：转账就像你左手倒右手，你不能接受左手已经空了，右手还没接到吧？事务就是那个begin、commit和rollback的保镖。
用大白话翻译一下：
-begin：搬个小板凳坐下，我要开始搞事情了，闲人勿扰。
-commit：好了，活儿干完了，完美收工，落子无悔。
-rollback：我去，写了个Bug，刚才那几步全当没发生，桌子擦干净重来。
在FastAPI里用SQLAlchemy异步操作，千万别再用老一套的 session.commit() 了，容易忘关。官方文档虽然那么写，但根据我以往的经验，一定要用 async with session.begin()，这才是亲妈生的写法。
async def create_order(db: AsyncSession, order_data): # 只要缩进在这个代码块里，sqlalchemy自动帮你开了事务 async with db.begin(): new_order = Order(**order_data) db.add(new_order) # 这里可能还要调别的扣库存方法，放心，一荣俱荣一损俱损 await flush_and_lock_stock(db, order_data.items) # 出了这个缩进还没抛异常？自动 commit！ # 中间哪行代码崩了？自动 rollback！省心到想哭。 return new_order这里千万别学我当初偷懒，在循环里写 commit ，不仅慢得像蜗牛，一旦中间挂了，数据就是“脏”的，找都找不回来。
💊 嵌套事务与保存点：给自己留个后悔药
你可能会问：我就想让大事务里的小步骤失败了不影响大局，行不行？
这就得请出savepoint了。这就好比打游戏存档，你明知道前面Boss难打，先在门口存个档，万一死了，不用从第一关重来，直接读档再战。
啥时候用？比如下单成功了，你要发个积分。积分系统挂了（比如网络抖动），你总不能因为送积分失败就把整个订单回滚吧？那老板得把你头拧下来。
这时候在扣完库存后设个保存点，发积分挂了就滚回到保存点，订单照样生成，积分人工补发。
async with db.begin() as conn: # 扣库存（这步绝不能挂） await conn.execute(update(Stock).where(...).values(count=Stock.count-1)) # 埋个复活点 savepoint = await conn.begin_nested() try: # 这步挂了无所谓 await add_points(conn, user_id, 100) await savepoint.commit() except Exception: await savepoint.rollback() logger.warning("积分加不上，先欠着吧")🏗️ 分层架构下的事务协调：别把裤子穿反了
稍微正规点的项目都得分 Service 层和 Repository 层对吧？这时候事务放哪？
听句劝：事务边界一定要放在 Service 层（业务逻辑层）。Repository 层就老老实实做单表增删改查，别自作主张 commit 。
看到不少刚入行的小伙伴在 Repo 层每个方法最后都加个 db.commit() ，最后业务逻辑得拼好几个 Repo 方法，结果第一个 Repo 提交了，第二个崩了，神仙难救。
最好的做法是把 db session 对象像接力棒一样从 Service 传到 Repo，在 Service 的入口统一开启 async with db.begin(): 。
🌍 分布式事务 Saga 模式：当微服务把数据库拆得稀碎
上面聊的都是单库操作。现实很骨感：订单库在 MySQL，用户余额在 Redis 或者别的什么独立服务里。扣钱成功但下单失败怎么办？这时候单机事务已经罩不住了。
这就是 Saga 模式的场子了。别被名字唬住，其实就是一个“正向大管家 + 反向补偿”的策略。
拿电商订单举个栗子：
1️⃣ 调用库存服务：预扣库存（成功）
2️⃣ 调用支付服务：扣余额（失败！余额不足）
3️⃣关键来了：Saga协调器发现支付失败，立马扭头去执行“反向补偿”——调用库存服务的“回滚接口”，把那件预扣的衣服加回去。
在FastAPI里实现Saga，可以用状态机模式或者简单点用后台任务队列记录每一步的执行与回滚。
最后啰嗦一句：补偿接口一定要保证幂等性，别因为网络重试给人家库存加了两次，那就又成羊毛党了。
⚔️ 实战：库存扣减防超卖的终极锁方案
说完理论，来点立马能用的。单纯在代码里 if stock > 0 然后 update 是不行的，并发一来准挂。咱们得让数据库自己锁住那行数据。
# 悲观锁：SELECT ... FOR UPDATE # 翻译：我要改这行了，你们都起开，等我改完你们再看。 async def deduct_stock_safe(db: AsyncSession, product_id: int, quantity: int): async with db.begin(): # 用 for_update() 锁住查询结果 stmt = select(Product).where(Product.id == product_id).with_for_update() result = await db.execute(stmt) product = result.scalar_one() if product.stock >= quantity: product.stock -= quantity # 不需要手动 add，被 session 追踪着呢 else: raise ValueError("库存不足，别抢了！")是不是以为这样就完了？再说个容易翻车的点：
MySQL默认隔离级别下，就算加了行锁，如果查询条件没走索引，它会锁表！直接把整个表给锁了，那你的并发量瞬间归零。所以， product_id 必须是索引或者主键。