TCC 组成

TCC 分为 3 个阶段

Try 阶段：尝试执行，完成所有业务检查（一致性）, 预留必须业务资源（准隔离性）

Confirm 阶段：如果所有分支的 Try 都成功了，则走到 Confirm 阶段。Confirm 真正执行业务，不作任何业务检查，只使用 Try 阶段预留的业务资源

Cancel 阶段：如果所有分支的 Try 有一个失败了，则走到 Cancel 阶段。Cancel 释放 Try 阶段预留的业务资源。

TCC 分布式事务里，有 3 个角色，与经典的 XA 分布式事务一样：

AP / 应用程序，发起全局事务，定义全局事务包含哪些事务分支

RM / 资源管理器，负责分支事务各项资源的管理

TM / 事务管理器，负责协调全局事务的正确执行，包括 Confirm，Cancel 的执行，并处理网络异常

如果我们要进行一个类似于银行跨行转账的业务，转出（TransOut）和转入（TransIn）分别在不同的微服务里，一个成功完成的 TCC 事务典型的时序图如下：

TCC 实践

下面我们进行一个 TCC 事务的具体开发

我们的例子使用的分布式事务框架为 dtm，它对分布式事务的支持非常优雅。下面来详细讲解 TCC 的组成

下面我们来编写具体的 Try/Confirm/Cancel 的处理函数

@RequestMapping("TransOutTry")
    public Map<String, String> TransOutTry() {
        logger.info("TransOutTry");
        Map<String, String> result = new HashMap<>();
        result.put("dtm_result", "SUCCESS");
        return result;
    }

    @RequestMapping("TransOutConfirm")
    public Map<String, String> TransOutConfirm(HttpServerResponse response) {
        logger.info("TransOutConfirm");
        Map<String, String> result = new HashMap<>();
        result.put("dtm_result", "SUCCESS");
        return result;
    }

    @RequestMapping("TransOutCancel")
    public Map<String, String> TransOutCancel() {
        logger.info("TransOutCancel");
        Map<String, String> result = new HashMap<>();
        result.put("dtm_result", "SUCCESS");
        return result;
    }

    @RequestMapping("TransInTry")
    public Map<String, String> TransInTry() {
        logger.info("TransInTry");
        Map<String, String> result = new HashMap<>();
        result.put("dtm_result", "SUCCESS");
        return result;
    }

    @RequestMapping("TransInConfirm")
    public Map<String, String> TransInConfirm() {
        logger.info("TransInConfirm");
        Map<String, String> result = new HashMap<>();
        result.put("dtm_result", "SUCCESS");
        return result;
    }

    @RequestMapping("TransInCancel")
    public Map<String, String> TransInCancel() {
        logger.info("TransInCancel");
        Map<String, String> result = new HashMap<>();
        result.put("dtm_result", "SUCCESS");
        return result;
    }

到此各个子事务的处理函数已经 OK 了，然后是开启 TCC 事务，进行分支调用

   @RequestMapping("fireTcc")
    public String fireTcc() {
        Function<Tcc, Boolean> function = TccController::tccTrans;
        return tcc.tccGlobalTransaction(function);
    }

    public static Boolean tccTrans(Tcc tcc) {
        try {
            boolean a = tcc.callBranch("", svc + "/TransOutTry", svc + "/TransOutConfirm", svc + "/TransOutCancel");
            boolean b = tcc.callBranch("", svc + "/TransInTry", svc + "/TransInConfirm", svc + "/TransInCancel");
            return a && b;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return false;
    }

至此，一个完整的 TCC 分布式事务编写完成。

如果您想要完整运行一个成功的示例，那么参考这个例子 yedf/dtmcli-java-sample，将它运行起来非常简单

# 部署启动dtm
# 需要docker版本18以上
git clone https://github.com/yedf/dtm
cd dtm
docker-compose up

# 另起一个命令行
git clone https://github.com/yedf/dtmcli-java-sample.git
cd dtmcli-java-sample
# 编译运行例子 main/src/main/java/com/github/viticis/dtmclijavaexamples/DtmcliJavaSampleApplication

TCC 的回滚

假如银行将金额准备转入用户 2 时，发现用户 2 的账户异常，返回失败，会怎么样？我们可以让 TransIn 返回失败来模拟这种情况

   @RequestMapping("TransInTry")
    public Map<String, String> TransInTry() {
        logger.info("TransInTry");
        Map<String, String> result = new HashMap<>();
        result.put("dtm_result", "FAILURE");
        return result;
    }

我们给出事务失败交互的时序图

这个跟成功的 TCC 差别就在于，当某个子事务返回失败后，后续就回滚全局事务，调用各个子事务的 Cancel 操作，保证全局事务全部回滚。

在 TCC 事务模式上，有不少的读者会问，如果 Confirm/Cancel 失败会怎么样？这是一个好问题，代表您正在深入思考 TCC 事务模式。第一种情况是临时失败，例如网络故障、应用或数据库宕机，这类错误进行重试，最后会返回成功；另一种情况为业务失败，按照 TCC 的协议，第一阶段锁定资源，保证足够的资源能够让 Confirm/Cancel 执行，也就是说，程序逻辑上，Confirm/Cancel 是不允许返回业务失败的，如果出现业务失败，那么是 bug，需要开发人员手动修复 bug。

原文作者：dongfuye

转自链接：https://learnku.com/articles/61324