分布式事务由于依赖于协调多个独立系统，面临着巨大的挑战。主要问题源于维护一致性、处理故障和管理性能权衡。这些挑战之所以出现，是因为操作跨越不同的服务、数据库或网络，每个都有自己的状态和潜在的故障点。在这样的环境中，确保事务的所有部分都能原子地提交或回滚变得复杂。
一个主要挑战是在系统之间实现**原子性和一致性**。在单个数据库中，事务使用锁和事务管理器来强制执行 ACID 属性。然而，在分布式系统中，协调提交或回滚需要像两阶段提交 (Two-Phase Commit, 2PC) 这样的协议。例如，如果支付服务和库存服务必须一起更新，2PC 确保两者都同意提交。然而，该协议引入了延迟和阻塞：如果一个系统在“准备”阶段失败，其他系统将一直锁定直到恢复。这种阻塞行为会降低性能并产生瓶颈，尤其是在高吞吐量系统中。
另一个挑战是**处理部分故障和网络问题**。分布式系统必须考虑到网络分区、超时或节点崩溃等场景。例如，如果支付服务成功向用户收费，但库存服务在减少库存之前崩溃，系统必须决定是重试、回滚还是继续处理不一致的数据。实现重试或补偿事务（例如退款）增加了复杂性。开发人员通常使用像 Sagas 这样的模式，它将事务分解为更小的步骤并带有补偿操作，但这将问题转移到管理用于撤销操作的业务逻辑上，而这并非总是可行。
最后，**性能和可伸缩性**是关键问题。分布式事务需要跨服务协调，这会增加延迟。例如，2PC 协议为每个阶段增加了往返延迟。跨系统锁定资源也存在争用风险，尤其是在需要低延迟的系统中。像最终一致性这样的替代方案减少了协调，但引入了暂时的不一致，要求应用程序能够容忍过时数据。这种权衡迫使开发人员根据用例选择严格一致性（开销更高）或最终一致性（需要应用层协调逻辑）。平衡这些因素是设计健壮分布式系统的关键。