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分布式事物--TCC

2024-07-20 18:31:00   0  举报

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AI智能生成

分布式事物--TCC

分布式事物解决方案

模版推荐

作者其他创作

大纲/内容

核心思想

针对每个操作，都要注册一个 与其对应的确认和补偿（撤销）操作

Try

含义

这个阶段对各个服务的资源做检测 以及对资源进行锁定或者预留【锁定资源】

用法

订单服务：先置一个中间状态“UPDATING”，而不是直接设置“支付成功”状态

库存服务：先用一个冻结库存字段保存冻结库存数，而不是直接扣掉库存

Confirm

含义

执行真正的业务操作，不作任何业务检查， 只使用Try阶段预留的业务资源， Confirm操作要求具备幂等设计， Confirm失败后需要进行重试

用法

订单服务：将订单的中间状态变更为PAYED-支付成功

库存服务：将冻结库存数清零，同时扣减掉真正的库存

Cancel

含义

如果任何一个服务的业务方法执行出错， 那么这里就需要进行补偿，即执行回滚操作， 释放Try阶段预留的业务资源 ， Cancel操作要求具备幂等设计，Cancel失败后需要进行重试【释放资源】

用法

订单服务：将订单的状态设置为“CANCELED”

库存服务：将冻结库存扣减掉，加回到可销售库存里去

空回滚和空悬挂【业务悬挂】

防悬挂【业务悬挂】

应当阻止执行空回滚后的try操作，避免悬挂

空回滚

在未执行try操作时先执行了cancel操作，这时cancel不能做回滚

解决方案

用表记录当前事务id和执行状态

优缺点

优点

2PC比起来，实现以及流程相对简单

性能也可以得到提升

缺点

TCC模型对业务的侵入性太强，需要改造代码多，由一个变成三个

适用场景

对金额要求性很高的业务场景

银行核心主机的账务系统，不容半点差池

在一般的业务场景下，尽量别没事就用TCC作为分布式事务的解决方案

微服务的场景

架构图

开源框架

tcc-transaction框架

提供了跟dubbo的整合,对spring cloud支持不好

himly框架

支持spring cloud，dubbo

spring xml来进行配置

ByteTCC框架

支持spring&nbsp;cloud，dubbo

还支持saga事务，长事务

使用说明wiki

源码阅读

启动

不含FeginClient 服务器启动

含FeginClient服务器启动

关键点

原来的feign调用被代理一层，请求的真实url应该被改过，改成了请求这一个controller的方法

类

CompensableFeignBeanPostProcessor

CompensableCoordinatorController

后台线程

读取这份日志文件，重新执行上一次没有执行完成的分布式事务

初始化一条CompensableWork线程

每隔60秒获取所有的分布式事务 找到它们内部关联的出现故障的分布式子事务 执行recover操作，调用你的commit或者rollback接口，尝试完成你的分布式事务

执行过程

调用所有系统都Try成功

主业务服务调用A,B系统Try 成功，C系统Try失败

主业务服务会调用A,B 系统会调用Cancel 回滚。C系统借助@transaction本地回滚

调用confirm或cancel失败了

基于CompensableWork的工作机制去不断重试的完成分布式事物

tcc分布式事务执行到一半，系统宕机

调用链

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