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在终一致性分布式事务中，对于异常情况的处理可以采取以下策略或解决方案：
- 重试： 当一个事务参与者出现问题时，可以选择重新执行该事务或者重试该步骤。重试可以帮助解决一些临时性的问题，如网络故障或者资源暂时不可用。重试可以在事务参与者自身内部进行，也可以通过协调者发起重试操作。
- 补偿机制： 当一个事务参与者执行失败或出现异常时，可以通过执行一系列的补偿操作来回滚已经执行的步骤。补偿机制可以自动或手动触发，确保系统状态的一致性。补偿操作应该按照相反的顺序执行，以确保数据回滚到正确的状态。
- 超时机制： 系统可以设置一个合理的超时时间，当事务参与者在规定时间内没有完成操作时，可以认为该参与者执行失败。超时机制可以通过定时任务或者心跳机制来实现。一旦超时，系统可以根据具体情况选择重试、补偿或者放弃该参与者的操作。
- 日志记录和回放： 对于每个参与者执行的操作，可以将其记录在日志中。当发生异常时，可以根据日志回放机制重新执行操作。日志记录和回放可以确保系统在异常情况下的一致性，并且可以用于故障排查和恢复。
- 异常通知和监控： 系统应该及时捕获并处理异常情况。对于发生异常的事务，可以通过消息通知、日志记录、监控报警等方式通知相关人员或系统管理员。监控系统可以根据异常情况采取相应的措施，如重启失败的参与者、调整资源分配等。
综上所述，终一致性分布式事务中的异常处理可以通过重试、补偿机制、超时机制、日志记录和回放、异常通知和监控等方式来保证系统的一致性和可靠性。具体的处理策略取决于系统的实际情况和需求。
对于高并发场景下的终一致性分布式事务处理，可以考虑以下经验和技巧：
- 异步消息： 将事务的不同操作通过消息队列进行异步处理，避免直接的同步调用，以提高系统的性能和并发处理能力。使用消息队列可以保证操作的顺序性，并且根据需要可以设置重试机制，确保数据的一致性。
- 分布式锁： 在需要保证数据一致性的关键操作上使用分布式锁，例如使用Redis的分布式锁来保证只有一个线程可以执行某个关键操作。这样可以避免并发操作导致数据不一致的问题。
- 幂等性设计： 设计具有幂等性的接口和方法，即使在重复调用的情况下也能保证结果的一致性。可以通过生成唯一的请求ID来标识接口的幂等性，在重复请求时可以根据请求ID进行幂等性判断。
- 分布式事务框架： 使用成熟的分布式事务框架，例如阿里巴巴的Seata或者开源的TCC-Transaction，来简化分布式事务的管理和处理。这些框架提供了一致性的解决方案，并且对业务逻辑的侵入性较低。
- 数据同步和冗余： 在高并发场景下，对于一些非常重要的操作，可以考虑进行数据同步和冗余。例如，可以将关键数据存储在多个地理位置的数据库中，通过异步或者同步的方式进行数据同步，从而避免单点故障和数据不一致的问题。
- 限流和熔断降级： 在高并发场景下，可以使用限流和熔断降级的策略，以保证系统的高可用性和响应能力。可以设置请求的最大并发数，当达到最大并发数时，拒绝新的请求或者进行熔断降级处理，避免系统崩溃和数据不一致。
- 分布式事务监控和报警： 建立完善的分布式事务监控和报警系统，及时发现和处理事务处理的异常情况。可以通过实时监控关键指标和日志，对分布式事务进行监控，并设置告警规则，及时发现并解决潜在的问题。
总之，高并发场景下的终一致性分布式事务处理需要综合考虑消息队列、分布式锁、幂等性设计、分布式事务框架、数据同步和冗余、限流和熔断降级、监控和报警等方面的技术和经验，以保证数据的一致性和系统的性能。
