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组成
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：
TCC实际
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/dtmcd dtmdocker-compose up# 另起一个命令行git clone https://github.com/yedf/dtmcli-java-sample.gitcd dtmcli-java-sample# 编译运行例子 main/src/main/java/com/github/viticis/dtmclijavaexamples/DtmcliJavaSampleApplicationTCC的回滚
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。
小结
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！