在微服务架构中，随着系统模块的拆分，单体应用中的本地事务已经无法满足跨服务的数据一致性需求。此时，我们就需要引入分布式事务解决方案，比如 Seata。在使用 Seata 的过程中，很多人会遇到一个常见的疑问：
💬“我在调用方加了 @GlobalTransactional，服务提供方还需要加 @Transactional 吗？”
答案是：必须要加！
这篇文章我们就深入讲清楚：为什么服务提供方还需要加 @Transactional，以及两者如何协作实现真正可靠的分布式事务。
🧩 一、事务的两种类型
在讨论这个问题之前，我们先要明确两个事务注解的含义。
✅ 1. @GlobalTransactional（Seata 分布式事务）
-
加在调用方法上，表示开启一个全局事务。
-
属于 Seata 的 AT 模式 事务注解，由 Seata 的 Transaction Coordinator (TC) 负责协调。
-
它会自动传播全局事务上下文给远程调用的服务。
✅ 2. @Transactional（Spring 本地事务）
-
加在某个服务的方法上，表示方法内部的数据库操作需要 在同一个本地事务中进行。
-
只有方法内部的操作在同一个本地事务中，Seata 才能在全局事务失败时，正确地让这些操作回滚。
📌 二、真实业务场景还原
我们以一个真实的订单系统为例：
👇 业务流程：
-
用户在订单服务（A）中下单。
-
系统同时调用库存服务（B）扣减库存。
-
库存服务还会记录一条扣减日志到另一个表。
❗ 错误示范（服务B没加 @Transactional）：
// A服务
@GlobalTransactional
public void createOrder() {orderMapper.insert(order);inventoryFeign.decreaseStock(); // 远程调用 B 服务
}
// B服务
public void decreaseStock() {stockMapper.decrease(); // 成功logMapper.insertLog(); // 失败，抛异常
}
这时候会发生什么？
-
A服务使用
@GlobalTransactional，Seata 启动了全局事务。 -
B服务没有使用
@Transactional，所以两个表的操作并不在同一个本地事务中。 -
如果
logMapper.insertLog()抛出异常，虽然 Seata 会通知回滚，但由于stockMapper.decrease()已经提交，数据就不一致了！
✅ 正确示范（服务B加上 @Transactional）：
// B服务
@Transactional
public void decreaseStock() {stockMapper.decrease(); // 与下方操作属于同一个本地事务logMapper.insertLog();
}
现在当 logMapper.insertLog() 抛出异常时：
-
Spring 会将整个 decreaseStock 方法回滚。
-
Seata 能检测到异常，通知所有参与者事务回滚。
-
整个流程变成原子性的。
🔍 三、Seata 的本质：全局事务 + 本地事务协同
Seata 做的不是“接管”你的数据库事务，而是：
在每个服务节点中使用代理数据源（DataSourceProxy），通过拦截本地事务的提交/回滚操作，来实现 全局的一致性控制。
因此：
-
@GlobalTransactional控制“何时开始、是否提交全局事务” -
@Transactional保证“本地数据库操作的一致性和可回滚性”
你不加 @Transactional，Seata 就没法让你的数据库事务回滚，因为根本没事务！
🛠 四、项目接入建议
如果你要使用 Seata 进行分布式事务控制，务必注意以下几点：
| 配置项 | 说明 |
|---|---|
| ✅ @GlobalTransactional | 放在业务流程发起方（一般是 Controller 或 Service） |
| ✅ @Transactional | 放在服务提供方处理数据库操作的 Service 方法上 |
| ✅ 使用 Seata 的 DataSourceProxy | 所有数据源都要通过 Seata 的代理包装 |
| ✅ 注册到 Seata Server | 服务注册中心需正确配置 Seata 服务 |
📚 五、总结
@GlobalTransactional 是分布式事务的起点，@Transactional 是本地事务的保障，二者缺一不可。
在微服务的世界里，要实现数据一致性，必须让每个参与者都对自己的事务负责。Seata 会协调所有本地事务的提交和回滚，但它不会、也无法替你加上事务控制。
如果你觉得这篇文章对你有帮助，欢迎点赞、评论、收藏 ✅
有任何问题也欢迎私信或留言交流！
📌 附推荐阅读：
-
Seata 官方文档
-
Spring Transactional 源码解析
-
[分布式事务解决方案对比（Seata、TCC、消息最终一致性）]
