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,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网络异常
TCC在整个全局事务的过程中,可能发生各类网络异常情况,典型的是空回滚、幂等、悬挂,由于TCC的异常情况,和SAGA、可靠消息等事务模式有相近的地方,因此我们把所有异常的解决方案统统放在这篇文章《还被分布式事务的网络异常困扰吗?一个函数调用帮你搞定它》进行讲解
TCC实践
对于前面的跨行转账操作,最简单的做法是,在Try阶段调整余额,在Cancel阶段反向调整余额,Confirm阶段则空操作。这么做带来的问题是,如果A扣款成功,金额转入B失败,最后回滚,把A的余额调整为初始值。在这个过程中如果A发现自己的余额被扣减了,但是收款方B迟迟没有收到余额,那么会对A造成困扰。
更好的做法是,Try阶段冻结A转账的金额,Confirm进行实际的扣款,Cancel进行资金解冻,这样用户在任何一个阶段,看到的数据都是清晰明了的。
下面我们进行一个TCC事务的具体开发
目前可用于TCC的开源框架,主要为Java语言,其中以seata为代表。我们的例子采用go语言,使用的分布式事务框架为https://github.com/dtm-labs/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
我们首先创建两张表,一张是用户余额表,一张是冻结资金表,建表语句如下:
create table if not exists dtm_busi.user_account(
id int(11) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
user_id int(11) UNIQUE,
balance DECIMAL(10, 2) not null default '0',
trading_balance DECIMAL(10, 2) not null default '0',
create_time datetime DEFAULT now(),
update_time datetime DEFAULT now(),
key(create_time),
key(update_time)
);
trading_balance记录正在交易的金额。
我们先编写核心代码,冻结/解冻资金操作,会检查约束balance+trading_balance >= 0,如果约束不成立,执行失败
func adjustTrading(uid int, amount int) (interface{}, error) {
幂等、悬挂处理
dbr := sdb.Exec(`update dtm_busi.user_account set trading_balance=trading_balance+? where user_id=? and trading_balance + ? + balance >= 0`, amount, uid, amount)
if dbr.Error == nil && dbr.RowsAffected == 0 { // 如果余额不足,返回错误
return nil, fmt.Errorf("update error, balance not enough")
}
其他情况检查及处理
}
然后是调整余额
func adjustBalance(uid int, amount int) (ret interface{}, rerr error) {
幂等、悬挂处理
这里略去进行相关的事务处理,包括开启事务,以及在defer中处理提交或回滚
// 将原先冻结的资金记录解冻
dbr := db.Exec(`update dtm_busi.user_account set trading_balance=trading_balance-?, balance=balance+? where user_id=?`, amount, amount, uid)
其他情况检查及处理
}
下面我们来编写具体的Try/Confirm/Cancel的处理函数
RegisterPost(app, "/api/TransInTry", func (c *gin.Context) (interface{}, error) {
return adjustTrading(1, reqFrom(c).Amount)
})
RegisterPost(app, "/api/TransInConfirm", func TransInConfirm(c *gin.Context) (interface{}, error) {
return adjustBalance(1, reqFrom(c).Amount)
})
RegisterPost(app, "/api/TransInCancel", func TransInCancel(c *gin.Context) (interface{}, error) {
return adjustTrading(1, -reqFrom(c).Amount)
})
RegisterPost(app, "/api/TransOutTry", func TransOutTry(c *gin.Context) (interface{}, error) {
return adjustTrading(2, -reqFrom(c).Amount)
})
RegisterPost(app, "/api/TransOutConfirm", func TransInConfirm(c *gin.Context) (interface{}, error) {
return adjustBalance(2, -reqFrom(c).Amount)
})
RegisterPost(app, "/api/TransOutCancel", func TransInCancel(c *gin.Context) (interface{}, error) {
return adjustTrading(2, reqFrom(c).Amount)
})
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
// TccGlobalTransaction 会开启一个全局事务
_, err := dtmcli.TccGlobalTransaction(DtmServer, func(tcc *dtmcli.Tcc) (rerr error) {
// CallBranch 会将事务分支的Confirm/Cancel注册到全局事务上,然后直接调用Try
res1, rerr := tcc.CallBranch(&TransReq{Amount: 30}, host+"/api/TransOutTry", host+"/api/TransOutConfirm", host+"/api/TransOutRevert"
进行错误检查,以及其他逻辑
res2, rerr := tcc.CallBranch(&TransReq{Amount: 30}, host+"/api/TransInTry", host+"/api/TransInConfirm", host+"/api/TransInRevert")
进行错误检查,有任何错误,返回错误,回滚交易
// 如果没有错误,函数正常返回后,全局事务会提交,TM会调用各个事务分支的Confirm,完成整个事务
})
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,那么按照dtm项目的说明搭建好环境之后,在项目[dtm-labs/dtm-examples]下,运行下面命令运行tcc的例子即可
go run main.go tcc_barrier
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?我们修改代码,模拟这种情况:
RegisterPost(app, "/api/TransInTry", func (c *gin.Context) (interface{}, error) {
return gin.H{"dtm_result":"FAILURE"}, nil
})
这是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。
小结
在这篇文章里,我们介绍了TCC的理论知识,也通过一个例子,完整给出了编写一个TCC事务的过程,涵盖了正常成功完成,以及成功回滚的情况。相信读者通过这边文章,对TCC已经有了深入的理解。
关于分布式事务中需要处理的幂等、悬挂、空补偿,请参考另一篇文章:分布式事务你不能不知的坑,一个函数调用帮你搞定它
关于分布式事务更多更全面的知识,请参考分布式事务最经典的七种解决方案
文中使用的例子节选自dtm-labs/dtm,支持多种事务模式:TCC、SAGA、XA、事务消息 跨语言支持,已支持 golang、python、PHP、nodejs等语言的客户端。提供子事务屏障功能,优雅解决幂等、悬挂、空补偿等问题。
阅读完此篇干货,欢迎大家访问https://github.com/dtm-labs/dtm项目,给颗星星支持!
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