可观测性通过提供对分布式系统中事务整个生命周期的可见性来管理事务一致性。在微服务等现代架构中，事务通常跨越多个服务、数据库或 API，这使得跟踪所有步骤是整体成功还是失败变得具有挑战性。可观测性工具收集并关联指标、日志和追踪数据，以检测不一致性，例如部分提交或孤立操作，并帮助确定根本原因。例如，追踪数据可以显示库存服务预留项目后支付服务是否成功完成，从而确保原子性（所有步骤要么全部成功，要么全部失败）。
支持这一目标的关键可观测性组件有三个：分布式追踪、日志和指标。分布式追踪跟踪事务通过各服务的路径，揭示延迟或错误的发生位置。例如，如果用户订单在扣款后失败，追踪数据可以精确定位失败是发生在配送服务还是通知服务中。日志提供详细信息，例如可能破坏一致性的数据库回滚或 API 超时。特定服务的错误率或延迟峰值等指标充当早期预警信号——例如，数据库写入成功率的突然下降可能表明事务完整性问题。这些工具共同创建事件的时间线，使团队能够验证事务的所有部分是否满足（如 ACID）或违反了一致性保证。
为了解决不一致问题，可观测性数据可以指导补救措施。例如，如果追踪数据显示支付后库存更新失败，开发人员可能会实施补偿事务（例如退款）或重试逻辑。基于指标或日志模式的警报可以在 CI/CD 流水线中触发自动化回滚。在一个真实世界的场景中，电子商务平台可能会利用可观测性检测到一个部分完成的结账过程，其中支付成功但订单确认失败。通过分析追踪数据和日志，工程师可以自动化处理这些情况，确保用户不会因未确认的订单而被收费。这种可见性减少了手动调试，并确保系统即使在复杂环境中也能遵守一致性模型。