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Serverless AWS Lambda Development · Leçon

Le modèle Saga pour les transactions distribuées

Apprenez à coordonner les changements de données entre plusieurs services sans transactions distribuées, en utilisant le modèle Saga et des actions compensatoires.

Le modèle Saga pour les transactions distribuées est une leçon Serverless AWS Lambda Development gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 4 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Serverless AWS Lambda Development, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Serverless AWS Lambda Development comprend 4 leçons au total.

Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.

The Distributed Data Problem

In event-driven systems each service owns its own data. A single business operation may span several services, but there is no shared transaction to roll them all back.

What is a Saga?

A saga breaks one big transaction into a sequence of local transactions. If a step fails, earlier steps are undone with compensating actions.

A Worked Example

Placing an order: reserve inventory, charge payment, create shipment. If payment fails, you must release the reserved inventory.

Compensating Actions

Every forward step needs a matching undo. Reserve has Release; Charge has Refund. Compensations make the system eventually consistent.

steps = [
  ('reserveInventory', 'releaseInventory'),
  ('chargePayment', 'refundPayment'),
  ('createShipment', 'cancelShipment')
]

Choreography Style

In choreography, each service reacts to events and emits the next event. There is no central coordinator, but the flow is implicit and harder to follow.

Orchestration Style

In orchestration, a coordinator (often AWS Step Functions) explicitly drives each step and triggers compensations on failure. The flow is centralized and visible.

Step Functions Fits Sagas

Step Functions supports a Catch on each task to invoke a compensation, making it a natural home for orchestrated sagas.

{
  "ChargePayment": {
    "Type": "Task",
    "Resource": "arn:...:chargePayment",
    "Catch": [{"ErrorEquals": ["States.ALL"], "Next": "ReleaseInventory"}],
    "Next": "CreateShipment"
  }
}

Idempotency is Essential

Saga steps and compensations may be retried, so each must be idempotent. Use a unique transaction id to detect and ignore duplicates.

Eventual Consistency

During a saga the system is temporarily inconsistent. Design the UI and downstream consumers to tolerate states like "payment pending".

Semantic Locks

To avoid conflicts mid-saga, mark records with a pending status (a semantic lock) so other operations know the data is in flight.

When to Use a Saga

Use sagas when a workflow truly spans services. If everything lives in one service or one database, a normal local transaction is simpler and safer.

Quick Check

Test your saga knowledge.

Recap

You learned the saga pattern: split a distributed operation into local steps with compensating undos, choose choreography or orchestration, and keep steps idempotent.

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Le modèle Saga pour les transactions distribuées » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Le modèle Saga pour les transactions distribuées » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Serverless AWS Lambda Development, passe à CoddyKit PRO. Le cours Serverless AWS Lambda Development comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Le modèle Saga pour les transactions distribuées » ?

Apprenez à coordonner les changements de données entre plusieurs services sans transactions distribuées, en utilisant le modèle Saga et des actions compensatoires. Tu pratiques Serverless AWS Lambda Development avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Serverless AWS Lambda Development ?

Aucune expérience préalable n'est requise. Serverless AWS Lambda Development sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 4 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Le modèle Saga pour les transactions distribuées » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Serverless AWS Lambda Development ?

Oui. Chaque leçon Serverless AWS Lambda Development inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

Toutes les leçons de ce cours

  1. Créer des microservices pilotés par les événements
  2. Intégration avec Amazon EventBridge
  3. Traitement en temps réel avec Kinesis
  4. Le modèle Saga pour les transactions distribuées
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