关于java:用Java轻松完成一个分布式事务TCC保姆级教程

什么是 TCC，TCC 是 Try、Confirm、Cancel 三个词语的缩写，最早是由 Pat Helland 于 2007 年发表的一篇名为《Life beyond Distributed Transactions:an Apostate’s Opinion》的论文提出。

TCC 分为 3 个阶段

Try 阶段：尝试执行，实现所有业务查看（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 都胜利了，则走到 Confirm 阶段。Confirm 真正执行业务，不作任何业务查看，只应用 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 开释 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，发动全局事务，定义全局事务蕴含哪些事务分支
RM/ 资源管理器，负责分支事务各项资源的治理
TM/ 事务管理器，负责协调全局事务的正确执行，包含 Confirm，Cancel 的执行，并解决网络异样

如果咱们要进行一个相似于银行跨行转账的业务，转出（TransOut）和转入（TransIn）别离在不同的微服务里，一个胜利实现的 TCC 事务典型的时序图如下：

上面咱们进行一个 TCC 事务的具体开发

咱们的例子应用的分布式事务框架为 dtm，它对分布式事务的反对十分优雅。上面来具体解说 TCC 的组成

上面咱们来编写具体的 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曾经 OK 了，而后是开启 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，一个残缺的 TCC 分布式事务编写实现。

如果您想要残缺运行一个胜利的示例，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
# 须要 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

如果银行将金额筹备转入用户 2 时，发现用户 2 的账户异样，返回失败，会怎么样？咱们能够让 TransIn 返回失败来模仿这种状况

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

咱们给出事务失败交互的时序图

这个跟胜利的 TCC 差异就在于，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，保障全局事务全副回滚。

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，代表您正在深刻思考 TCC 事务模式。第一种状况是长期失败，例如网络故障、利用或数据库宕机，这类谬误进行重试，最初会返回胜利；另一种状况为业务失败，依照 TCC 的协定，第一阶段锁定资源，保障足够的资源可能让 Confirm/Cancel 执行，也就是说，程序逻辑上，Confirm/Cancel 是不容许返回业务失败的，如果呈现业务失败，那么是 bug，须要开发人员手动修复 bug。

在这篇文章里，咱们介绍了 TCC 的理论知识，也通过一个例子，残缺给出了编写一个 TCC 事务的过程，涵盖了失常胜利实现，以及胜利回滚的状况。置信读者通过这边文章，对 TCC 曾经有了深刻的了解。

对于分布式事务更多更全面的常识，请参考《分布式事务最经典的七种解决方案》

文中应用的例子节选自 yedf/dtm，它反对多种事务模式：TCC、SAGA、XA、事务音讯跨语言反对，已反对 golang、python、Java、PHP、nodejs 等语言的客户端，参考各语言 SDK。提供子事务屏障性能，优雅解决幂等、悬挂、空弥补等问题。

浏览完此篇干货，欢送大家拜访 https://github.com/yedf/dtm 我的项目，给颗星星反对！

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TCC 组成

TCC 实际

TCC 的回滚

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