在当今数字化时代，边缘计算正逐渐成为一种重要的计算模式，为各种应用提供了更快速、更高效的数据处理能力。然而，在边缘计算场景下，保障数据一致性成为了一个关键挑战，特别是在涉及分布式事务时。

边缘计算环境通常具有资源受限、网络不稳定以及设备异构等特点，这使得传统的集中式事务处理策略难以适用。在这种情况下，分布式事务策略的重要性愈发凸显。

为了保障数据一致性，首先需要采用合适的事务隔离级别。强隔离级别可以确保数据的高度一致性，但可能会带来较大的性能开销。在边缘计算场景中，需要根据具体的业务需求和性能要求，权衡选择合适的隔离级别。

优化事务的执行流程也是关键。通过对事务进行合理的分解和排序，减少冲突和依赖，能够提高事务执行的成功率和效率。例如，将复杂的事务分解为多个较小的子事务，并按照一定的顺序执行，有助于降低单个事务失败对整体数据一致性的影响。

利用缓存和预取技术可以改善数据访问的性能和一致性。在边缘节点上设置缓存，提前获取可能用到的数据，减少数据传输的延迟和不确定性，从而降低因网络问题导致的数据不一致风险。

智能的错误恢复机制也是保障数据一致性的重要手段。当事务执行出现错误时，系统能够自动检测并采取相应的恢复措施，如回滚部分操作或重新执行整个事务，以确保数据的最终一致性。

建立有效的监控和预警系统对于及时发现和解决数据一致性问题至关重要。实时监测事务的执行状态、数据的变化以及系统的性能指标，一旦出现异常能够及时发出警报并采取措施进行干预。

在边缘计算场景下，保障数据一致性的分布式事务策略需要综合考虑多种因素，包括事务隔离级别、执行流程优化、缓存技术、错误恢复机制以及监控预警系统等。只有通过精心设计和有效实施这些策略，才能在边缘计算环境中实现可靠的数据处理和一致的数据状态，为各种应用提供坚实的支撑。