我这边自测遇到了一个场景：

1. 问题描述： 您在测试中遇到了一个并发事务处理的问题，其中一个方法使用了Seata管理的全局事务，而另一个方法仅使用本地事务。当全局事务方法先执行但未立即提交时，后续的本地事务方法能够修改同一数据并成功提交。然而，当全局事务最终尝试提交时，却发现之前的数据修改并未生效。

2. 可能原因：

   • 并发控制冲突：由于本地事务和全局事务操作的是同一份数据，在全局事务等待期间，本地事务已对该数据进行了修改并提交。这可能导致全局事务中的数据视图与实际数据库状态不一致，从而在全局事务提交阶段无法正确应用其预期的变更。
   • 隔离级别差异：本地事务默认可能采用较低的隔离级别（如读已提交或重复读），允许在事务间存在一定的不可重复读或幻读现象，而全局事务若期望达到更高的隔离性，这种时间窗口内的修改可能会被忽略。

3. 解决步骤：

   • 调整事务策略：考虑将所有涉及同一数据资源的操作纳入统一的事务管理之下，确保无论是全局还是本地事务，都遵循相同的事务协调逻辑，以避免并发冲突。
   • 提高隔离级别：如果适用，可以尝试提升事务的隔离级别，比如全局事务使用SERIALIZABLE隔离级别来严格串行化对共享资源的访问，但这可能会增加锁竞争和性能开销。
   • 利用乐观锁/悲观锁：在更新数据时，可以通过乐观锁版本控制或悲观锁机制来防止并发修改导致的数据不一致问题。这样即使在不同类型的事务之间，也能有效控制并发写入顺序。
   • 重新设计事务边界：评估是否可以调整业务流程，减少跨事务边界的直接数据依赖，或者通过消息队列等异步机制解耦事务操作，保证数据操作的有序性。

4. 注意事项：

   • 事务一致性优先：在设计分布式系统时，应优先考虑事务的一致性需求，适当牺牲部分性能来确保数据的准确无误。
   • 监控与日志：加强对事务执行过程的监控和日志记录，有助于快速定位和分析此类并发问题的具体原因。

综上所述，该问题的核心在于并发控制不当，需通过调整事务策略、优化隔离级别或采用合适的并发控制机制来保障数据一致性。