`

(转)分布式事务之TCC事务

 
阅读更多

转自:http://blog.csdn.net/kobejayandy/article/details/54783212

 

在当前如火如荼的互联网浪潮下,如何应对海量数据、高并发成为大家面临的普遍难题。广大IT公司从以往的集中式网站架构,纷纷转向分布式的网站架构,随之而来的就是进行数据库拆分和应用拆分,如何在跨数据库、跨应用保证数据操作和业务操作的一致性、原子性,又成为需要解决的新的问题。从分布式事务的需求来源来看:
1、跨数据库

  • 数据库拆分(水平、垂直)带来的分布式事务->保证跨库操作的原子性
  • 基于单个JVM


2、跨应用

  • 应用拆分带来的分布式事务->保证跨应用业务操作的原子性
  • 跨JVM


跨应用的业务操作原子性要求,其实是比较常见的。比如在第三方支付场景中的组合支付,用户在电商网站购物后,要同时使用余额和红包支付该笔订单,而余额系统和红包系统分别是不同的应用系统,支付系统在调用这两个系统进行支付时,就需要保证余额扣减和红包使用要么同时成功,要么同时失败。

TCC事务的出现正是为了解决应用拆分带来的跨应用业务操作原子性的问题。当然,由于常规的XA事务(2PC,2 Phase Commit, 两阶段提交)性能上不尽如人意,也有通过TCC事务来解决数据库拆分的使用场景(如账务拆分),这个本文后续部分再详述。

故从整个系统架构的角度来看,分布式事务的不同方案是存在层次结构的:分布式事务之说说TCC事务

 

TCC的机制

明眼一看就知道,TCC应该是三个英文单词的首字母缩写而来。没错,TCC分别对应Try、Confirm和Cancel三种操作,这三种操作的业务含义如下:

  • Try:预留业务资源
  • Confirm:确认执行业务操作
  • Cancel:取消执行业务操作

       稍稍对照下关系型数据库事务的三种操作:DML、Commit和Rollback,会发现和TCC有异曲同工之妙。在一个跨应用的业务操作中,Try操作是先把多个应用中的业务资源预留和锁定住,为后续的确认打下基础,类似的,DML操作要锁定数据库记录行,持有数据库资源;Confirm操作是在Try操作中涉及的所有应用均成功之后进行确认,使用预留的业务资源,和Commit类似;而Cancel则是当Try操作中涉及的所有应用没有全部成功,需要将已成功的应用进行取消(即Rollback回滚)。其中Confirm和Cancel操作是一对反向业务操作。

分布式事务之说说TCC事务

简而言之,TCC是应用层的2PC(2 Phase Commit, 两阶段提交),如果你将应用看做资源管理器的话。       详细来说,TCC每项操作需要做的事情如下:1、Try:尝试执行业务。

  • 完成所有业务检查(一致性)
  • 预留必须业务资源(准隔离性)

2、Confirm:确认执行业务。

  • 真正执行业务
  • 不做任何业务检查
  • 只使用Try阶段预留的业务资源

3、Cancel:取消执行业务

  • 释放Try阶段预留的业务资源

       用一张图来说明TCC的机制:

分布式事务之说说TCC事务

一个完整的TCC事务参与方包括三部分:

  • 主业务服务:主业务服务为整个业务活动的发起方,如前面提到的组合支付场景,支付系统即是主业务服务。
  • 从业务服务:从业务服务负责提供TCC业务操作,是整个业务活动的操作方。从业务服务必须实现Try、Confirm和Cancel三个接口,供主业务服务调用。由于Confirm和Cancel操作可能被重复调用,故要求Confirm和Cancel两个接口必须是幂等的。前面的组合支付场景中的余额系统和红包系统即为从业务服务。
  • 业务活动管理器:业务活动管理器管理控制整个业务活动,包括记录维护TCC全局事务的事务状态和每个从业务服务的子事务状态,并在业务活动提交时确认所有的TCC型操作的confirm操作,在业务活动取消时调用所有TCC型操作的cancel操作。

       可见整个TCC事务对于主业务服务来说是透明的,其中业务活动管理器和从业务服务各自干了一部分工作。

 

 

TCC的优点和限制

 

 TCC事务的优点如下:

  • 解决了跨应用业务操作的原子性问题,在诸如组合支付、账务拆分场景非常实用。
  • TCC实际上把数据库层的二阶段提交上提到了应用层来实现,对于数据库来说是一阶段提交,规避了数据库层的2PC性能低下问题。

       TCC事务的缺点,主要就一个:

  • TCC的Try、Confirm和Cancel操作功能需业务提供,开发成本高。

       当然,对TCC事务的这个缺点是否是缺点,是一个见仁见智的事情。

 

 

一个案例理解

TCC说实话,TCC的理论有点让人费解。故接下来将以账务拆分为例,对TCC事务的流程做一个描述,希望对理解TCC有所帮助。       账务拆分的业务场景如下,分别位于三个不同分库的帐户A、B、C,A和B一起向C转帐共80元:分布式事务之说说TCC事务

1、Try:尝试执行业务。

  • 完成所有业务检查(一致性):检查A、B、C的帐户状态是否正常,帐户A的余额是否不少于30元,帐户B的余额是否不少于50元。
  • 预留必须业务资源(准隔离性):帐户A的冻结金额增加30元,帐户B的冻结金额增加50元,这样就保证不会出现其他并发进程扣减了这两个帐户的余额而导致在后续的真正转帐操作过程中,帐户A和B的可用余额不够的情况。


2、Confirm:确认执行业务。

  • 真正执行业务:如果Try阶段帐户A、B、C状态正常,且帐户A、B余额够用,则执行帐户A给账户C转账30元、帐户B给账户C转账50元的转帐操作。
  • 不做任何业务检查:这时已经不需要做业务检查,Try阶段已经完成了业务检查。
  • 只使用Try阶段预留的业务资源:只需要使用Try阶段帐户A和帐户B冻结的金额即可。


3、Cancel:取消执行业务

  • 释放Try阶段预留的业务资源:如果Try阶段部分成功,比如帐户A的余额够用,且冻结相应金额成功,帐户B的余额不够而冻结失败,则需要对帐户A做Cancel操作,将帐户A被冻结的金额解冻掉。


小结:到底要不要使用TCC到底要不要使用TCC事务,取决于以下几点:

  • 是否真正有保证跨应用业务操作的原子性需求。
  • 研发上能否投入资源开发相对应的TCC接口。
  • 当然还有最后一点,能否搞定一个稳定的、高可用的、扩展性强的TCC事务管理器。

       一个问题,如果TCC事务在Try阶段所有参与方(从业务服务)成功了,但是Confirm阶段部分参与方(从业务服务)成功,如何处理?

分享到:
评论

相关推荐

    基于Hyperf的TCC分布式事务-tcc-transaction.zip

    本项目"基于Hyperf的TCC分布式事务-tcc-transaction.zip"提供了在Hyperf框架下实现TCC事务的示例,帮助开发者理解和应用TCC模式。 首先,我们需要了解Hyperf。Hyperf是一款基于Swoole 4.4+开发的高性能、全异步的...

    分布式事务 Seata TCC 模式深度解析

    本文档的内容主要分为以下四个部分: ...2、从 TCC 的业务模型与并发控制分享如何设计一个 TCC 接口,并且适配 TCC 模型; 3、如何控制异常; 4、性能优化,使得 TCC 模式能够满足更高的业务需求。

    基于Hyperf框架的TCC分布式事务组件.zip

    在Hyperf框架中实现TCC分布式事务,首先需要了解TCC事务的三个关键组件: 1. **TCC Action**:每个TCC事务由一组TCC动作组成,每个动作对应一个服务方法,分别实现Try、Confirm和Cancel功能。这些方法通常在服务类...

    Hulk-高性能分布式事务框架(TCC模式基于SpringCloud)

    3. **编写TCC事务处理器**:按照TCC模式,编写Try、Confirm和Cancel方法,Hulk会自动管理这些方法的调用顺序和异常处理。 4. **配置事务策略**:设置事务的超时时间,以及读写分离的数据库配置。 5. **测试与监控*...

    Java-24-通用设计-分布式事务-TCC.rar

    本资源包“Java-24_通用设计_分布式事务_TCC.rar”可能包含了关于TCC模式的视频讲解,尽管没有提供具体的内容,但我们可以从TCC的基本概念、工作原理和实现方式等方面来深入理解这个主题。 TCC全称为Try-Confirm-...

    TCC实现分布式事物,java 源码

    分布式事务是现代软件系统中处理跨数据库或跨服务一致性的重要技术。TCC(Try-Confirm-Cancel)模式是一种实现分布式事务的策略,它允许在不同的应用程序和服务之间保持数据的一致性。本文将深入探讨TCC的基本原理、...

    java分布式事务demo

    5. **分布式事务协调者(如TCC,Try-Confirm-Cancel)**:TCC模式下,每个服务都提供Try、Confirm和Cancel三个操作。Try是尝试执行业务操作,Confirm是确认执行,Cancel是取消操作。在所有服务的Try操作成功后,再...

    分布式事务常用的解决方案,XA,Saga,TCC,MQ补偿.docx

    TCC事务由三部分组成:Try、Confirm和Cancel。Try阶段尝试执行事务,Confirm阶段确认事务的执行,Cancel阶段回滚事务。如果Try阶段执行失败,Cancel阶段会被触发,以回滚事务。 MQ补偿是指使用消息队列来实现分布式...

    分布式事务若依框架文档

    - **TCC模式**:TCC模式(Try-Confirm-Cancel)是一种通过预检查(Try)、确认(Confirm)和取消(Cancel)三个阶段来保证分布式事务一致性的方法。 - **Saga模式**:Saga模式是一种长活事务模式,通过一系列本地...

    rest-tcc分布式事务

    ### REST-TCC分布式事务 #### 一、引言与背景 在RESTful Web服务领域,原子性事务的支持一直是讨论的热点。尽管HTTP协议定义的GET、PUT、DELETE等请求具有幂等性,使得单个服务的客户端交互具备了一定程度的可靠性...

    分布式事务tcc.zip

    分布式事务tcc

    微服务架构的分布式事务控制及解决方案视频教程

    最全分布式事务视频课程详细讲解,需要的小伙伴自行百度网盘下载,...4.分布式事务解决方案之TCC(hmily) 5.分布式事务解决方案之可靠消息最终一致性 6.分布式事务解决方案之最大努力通知 7.分布式事务综合案例分析

    分布式事务与Seata开发总结.pdf

    1、详细介绍了Seata阿里分布式事务中间件; 2、对整个分布式事务解决方案原理进行了详细的分析,包括tcc、xa、saga等解决方案 3、IT老齐老师视频资料配套pdf;

    分布式事务分类,xa,at,tcc,sega

    ### 分布式事务基础知识 #### 一、ACID特性与CAP理论 在深入探讨不同分布式事务解决方案之前,我们首先需要理解分布式系统中的两个核心概念——ACID特性和CAP理论。 **ACID特性**: 1. **原子性(Atomicity)**...

    浅谈分布式事务实现技术及应用场景探讨.pdf

    2. 2PC(Two-Phase Commit):是分布式事务中最常用的实现技术之一。它将事务提交分为两个阶段:准备阶段和提交阶段。准备阶段所有参与者都需要同意提交事务,否则回滚事务。 3. TCC(Try-Confirm-Cancel):是一种...

    springboot多数据源即分布式事务解决方案

    3. 跨服务事务协调:在微服务架构中,分布式事务可能涉及多个服务,需要使用如Saga、TCC(Try-Confirm-Cancel)或2PC(两阶段提交)等分布式事务协调算法。 4. 性能影响:分布式事务会增加系统的复杂性,可能导致...

    (源码)基于TCC分布式事务框架的分布式事务管理系统.zip

    # 基于TCC分布式事务框架的分布式事务管理系统 ## 项目简介 本项目是一个基于TCC(TryConfirmCancel)分布式事务框架的分布式事务管理系统。TCC是一种分布式事务处理模式,通过将事务分为Try、Confirm和Cancel三个...

    微服务架构的分布式事务解决方案(Dubbo分布式事务处理)

    为了解决大家在实施分布式服务化架构过程中关于分布式事务问题的困扰,本教程将基于支付系统真实业务中的经典场景来对“可靠消息的最终一致性方案”、“TCC两阶段型方案”和“最大努力通知型方案”这3种柔性事务解决...

    TCC-Transaction分布式事务DEMO

    在这个名为"TCC-Transaction分布式事务DEMO"的项目中,我们将深入探讨TCC模式以及如何在基于Mysql数据库的环境中实现它。 **TCC模式详解** TCC(Try-Confirm-Cancel)是一种补偿型的分布式事务处理模式,主要由三...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics