Java中保证异常下业务数据一致性需结合事务控制、异常分类处理与补偿机制。Spring用@Transactional默认仅对RuntimeException回滚，需显式配置rollbackFor；避免吞异常、同类调用及非public方法加注解；业务异常不回滚但需友好提示，系统异常通常回滚并视情况重试；分布式场景用SAGA模式实现最终一致性，强调幂等与补偿兜底；数据库层面配合约束、乐观锁与操作日志提升可靠性。
Java中保证异常下业务数据一致性，核心在于事务控制 + 异常分类处理 + 补偿或回滚机制。不是简单try-catch就能解决，关键看数据操作是否跨资源、是否涉及分布式场景。
在Spring环境中，最常用方式是@Transactional注解。它默认只对RuntimeException及其子类触发回滚，检查异常（如IOException）不会自动回滚。
业务异常不等于系统异常。比如“余额不足”是预期业务规则，应抛出自定义异常（如InsufficientBalanceException），由上层捕获后返回友好提示；而数据库连接超时属于系统异常，可能需要重试或降级。
微服务中无法强依赖本地事务，常见做法是SAGA模式：把一个大业务拆成多个本地事务步骤，每步执行成功后发消息/写日志，失败则按反向顺序执行补偿操作（如扣款成功后库存扣减失败，就触发退款）。
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代码层控制之外，数据库设计也影响一致性保障效果：
基本上就这些。不复杂但容易忽略——重点不在写多少catch块，而在清楚每一处异常意味着什么、该由谁负责兜底、数据当前处于哪个一致状态。
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