Seata AT模式不适用的场景主要包括非关系型数据库、跨多种数据库类型、大事务、复杂事务逻辑、对性能要求极高的场景、长事务、幂等性要求高的场景和对数据一致性要求极高的场景。以下是一些代码示例，展示了在不同场景下可能遇到的问题：

1. 非关系型数据库

Seata AT模式不适用于非关系型数据库，因为它依赖于关系型数据库的SQL解析和回滚能力。

// 假设我们使用Redis作为非关系型数据库
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
jedis.set("key", "value"); // 此操作无法通过Seata AT模式进行分布式事务管理

2. 跨多种数据库类型

当一个分布式事务涉及多种不同类型的数据库时，Seata AT模式可能无法提供完整的支持。

// 使用MySQL和MongoDB的示例
// MySQL操作可以通过Seata AT模式管理
// MongoDB操作则不行
mysqlDataSource.executeUpdate("UPDATE mysql_table SET column = value");
mongoCollection.insertOne(new Document("key", "value")); // MongoDB操作无法通过Seata AT模式管理

3. 大事务

Seata AT模式在处理大事务时可能会遇到性能问题，因为它需要生成和存储大量的回滚日志。

// 处理大量数据的示例
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
    // 大量数据的插入或更新操作可能会导致Seata AT模式性能下降
    entityManager.persist(new LargeEntity());
}

4. 复杂事务逻辑

如果事务逻辑非常复杂，涉及到多个服务和多种不同的操作，使用AT模式可能会导致事务管理和协调变得复杂。

// 复杂的事务逻辑可能需要更细粒度的事务控制
serviceA.beginTransaction();
try {
    serviceA.performOperation();
    serviceB.performOperation();
    serviceC.performOperation();
    serviceA.commitTransaction();
} catch (Exception e) {
    serviceA.rollbackTransaction();
}

5. 对性能要求极高的场景

在性能要求极高的场景下，可能需要考虑其他性能更好的分布式事务解决方案。

// 对性能要求极高的操作，可能不适合使用Seata AT模式
// 例如，高频交易系统中的订单处理
orderService.processOrder(order);

6. 长事务

长事务可能会锁定资源较长时间，导致资源竞争和死锁问题。

// 长事务示例
// 此事务可能持续较长时间，可能导致资源锁定和性能问题
longTransactionService.performLongRunningOperation();

7. 幂等性要求高的场景

在某些业务场景中，可能要求即使在事务失败后重试也能够保证幂等性。

// 幂等性要求高的操作，可能需要额外的控制来确保幂等性
idempotentService.performIdempotentOperation();

8. 对数据一致性要求极高的场景

在极端情况下，Seata AT模式可能无法达到强一致性要求。

// 对数据一致性要求极高的操作，可能需要更强的一致性保证
criticalOperationService.performCriticalOperation();

在这些不适用的场景中，可能需要考虑使用Seata的其他模式（如TCC、SAGA、XA），或者其他的分布式事务解决方案（如Apache Camel、分布式锁、补偿事务等），以适应特定的业务需求和系统架构。

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