基于TCC的分布式事务

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一、分布式事务简介

分布式的架构中，分布式的事务是一个绕不过的挑战，微服务理念的流行让分布式的问题日益突出。 在公司内部， 笔者所接触的管理系统中实际上也存在着分布式事务。 这里假设有这三个系统（cim、xfunds、cert）存在客户的同步问题。cim系统系统签约用户时，分别调用cert和xfunds远程发布的客户端接口进行新增用户，这里简单模拟下这个过程：

//cim 系统签约用户（cim本地事务）
public void doCimSignUser(User user){
	certClient.addUser(user); //新增成功
	xfundsClient.addUser(user); //新增失败，导致和cert系统数据不一致
}

cim的接口开发人员发现上述问题后让笔者开发了一个删除用户的接口，于是代码逻辑如下：

public void doCimSignUser(User user){
	certClient.addUser(user);
	try {
		xfundsClient.addUser(user);
	} catch(Exception e){
		certClient.deleteUser(user); //祈祷cert这个接口调用成功
	}
}

上述的处理方式，对于分布式事务而言属于纯补偿性的处理方式，但是仍然存在问题是 cert的删除用户接口也有可能调用失败，从数据一致性上考虑这种处理的方式也是不安全的。

其实对于分布式事务很早就有组织提出过技术解决方案，那就是 X/Open组织提出的 DTP模型：

上述的接口规范不针对于具体的语言，对于java 而言，落实上述规范就是JTA(Java Transaction API)。但是这种规范并没有得到广泛的应用，主要是由于性能和单点故障问题。有兴趣小伙伴可深入了解，这里给出两个可参考的网址：
1、2PC（两阶段提交协议）：http://book.51cto.com/art/201309/410608.htm
2、JTA：http://nesta2001zhang.iteye.com/blog/1146509

蚂蚁金服CTO程立早年的一篇关于分布式事务的PPT,有关于大规模SOA系统中各种分布式事务处理方案，里面提出了分布式事务的处理的三种方案，本文主要讨论其中之一的TCC方案的实现，具体PPT的参考网址如下：https://wenku.baidu.com/view/be946bec0975f46527d3e104.html

二、tcc

TCC事务机制相对于传统事务机制（2PC），其特征在于它不依赖资源管理器(RM)对XA的支持，而是通过对（由业务系统提供的）业务逻辑的调度来实现分布式事务，因此tcc是属于应用层的一种实现机制，更加轻量。

TCC事务机制需要业务系统提供三段业务逻辑：初步操作Try、确认操作Confirm、取消操作Cancel，如下图：

【1】TCC事务机制以初步操作（Try）为中心的，确认操作（Confirm）和取消操作（Cancel）都是围绕初步操作（Try）而展开。因此，Try阶段中的操作，其保障性是最好的，即使失败，仍然有取消操作（Cancel）可以将其不良影响进行回撤。
【2】确认操作（Confirm）是对初步操作（Try）的一个补充。当TCC事务管理器决定commit全局事务时，就会逐个执行初步操作（Try）指定的确认操作（Confirm），将初步操作（Try）未完成的事项最终完成。
【3】大取消操作（Cancel）是对初步操作（Try）的一个回撤。当TCC事务管理器决定rollback全局事务时，就会逐个执行初步操作（Try）指定的取消操作（Cancel），将初步操作（Try）已完成的事项全部撤回。

三、tcc-transation

tcc-transaction是TCC型事务java实现框架，从github上的排名上可以看出它被使用的欢迎程度，截止于笔者写这篇文章的时间2024年4月15， 它的star排名如下图：

更多该框架的使用以及实现原理，请参考：https://github.com/changmingxie/tcc-transaction 。笔者学习分布式架构时，利用此框架模拟解决了文章开头时的三个系统的客户同步时分布式事务问题。自己搭建了一套基于SpringBoot + dubbo + tcc transation + beetlsql 的分布式应用框架，欢迎与大家进行交流学习。