用Java轻松完成一个分布式事务TCC,自动处理空补偿、悬挂、幂等

叶东富
English

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:
image.png

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。下面介绍的示例,使用了dtm的子事务屏障SDK,优雅的处理了这些异常情况。在我了解的各个开源项目,当前(2021-12-01)都需要开发人员手动处理这些异常,而我们项目的系统自动处理,属于首创,极大地降低了分布式事务的开发难度。

这里有一篇文章分布式事务的这些常见用法都有坑,来看看正确姿势,详细的讲解了这类网络异常问题,当前的技术现状与问题,及我们的解决方案。

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

我们的例子采用Java语言,使用的分布式事务框架为https://github.com/yedf/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

我们首先创建用户余额表,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)
);

表中,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

public void adjustTrading(Connection connection, TransReq transReq) throws Exception {
    String sql = "update dtm_busi.user_account set trading_balance=trading_balance+?"
            + " where user_id=? and trading_balance + ? + balance >= 0";
    PreparedStatement preparedStatement = null;
    try {
        preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);
        preparedStatement.setInt(1, transReq.getAmount());
        preparedStatement.setInt(2, transReq.getUserId());
        preparedStatement.setInt(3, transReq.getAmount());
        if (preparedStatement.executeUpdate() > 0) {
            System.out.println("交易金额更新成功");
        } else {
            throw new FailureException("交易失败");
        }
    } finally {
        if (null != preparedStatement) {
            preparedStatement.close();
        }
    }
    
}

然后是调整余额

public void adjustBalance(Connection connection, TransReq transReq) throws SQLException {
    PreparedStatement preparedStatement = null;
    try {
        String sql = "update dtm_busi.user_account set trading_balance=trading_balance-?,balance=balance+? where user_id=?";
        preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);
        preparedStatement.setInt(1, transReq.getAmount());
        preparedStatement.setInt(2, transReq.getAmount());
        preparedStatement.setInt(3, transReq.getUserId());
        if (preparedStatement.executeUpdate() > 0) {
            System.out.println("余额更新成功");
        }
    } finally {
        if (null != preparedStatement) {
            preparedStatement.close();
        }
    }
}

下面我们来编写具体的Try/Confirm/Cancel的处理函数

@RequestMapping("barrierTransOutTry")
public Object TransOutTry(HttpServletRequest request) throws Exception {

    BranchBarrier branchBarrier = new BranchBarrier(request.getParameterMap());
    logger.info("barrierTransOutTry branchBarrier:{}", branchBarrier);

    TransReq transReq = extracted(request);
    Connection connection = dataSourceUtil.getConnecion();
    branchBarrier.call(connection, (barrier) -> {
        System.out.println("用户: +" + transReq.getUserId() + ",转出" + Math.abs(transReq.getAmount()) + "元准备");
        this.adjustTrading(connection, transReq);
    });
    connection.close();
    return TransResponse.buildTransResponse(Constant.SUCCESS_RESULT);
}

@RequestMapping("barrierTransOutConfirm")
public Object TransOutConfirm(HttpServletRequest request) throws Exception {
    BranchBarrier branchBarrier = new BranchBarrier(request.getParameterMap());
    logger.info("barrierTransOutConfirm branchBarrier:{}", branchBarrier);
    Connection connection = dataSourceUtil.getConnecion();
    TransReq transReq = extracted(request);
    branchBarrier.call(connection, (barrier) -> {
        System.out.println("用户: +" + transReq.getUserId() + ",转出" + Math.abs(transReq.getAmount()) + "元提交");
        adjustBalance(connection, transReq);
    });
    connection.close();
    return TransResponse.buildTransResponse(Constant.SUCCESS_RESULT);
}

@RequestMapping("barrierTransOutCancel")
public Object TransOutCancel(HttpServletRequest request) throws Exception {
    BranchBarrier branchBarrier = new BranchBarrier(request.getParameterMap());
    logger.info("barrierTransOutCancel branchBarrier:{}", branchBarrier);
    TransReq transReq = extracted(request);
    Connection connection = dataSourceUtil.getConnecion();
    branchBarrier.call(connection, (barrier) -> {
        System.out.println("用户: +" + transReq.getUserId() + ",转出" + Math.abs(transReq.getAmount()) + "元回滚");
        this.adjustTrading(connection, transReq);
    });
    connection.close();
    return TransResponse.buildTransResponse(Constant.SUCCESS_RESULT);
}

// TransIn相关函数与TransOut类似,这里省略

到此各个子事务的处理函数已经OK了,在上面的代码中,下面这几行是子事务屏障相关代码,只要按照这个方式来调用您的业务逻辑,子事务屏障保证重复请求、悬挂、空补偿情况出现时,您的业务逻辑不会被调用,保证了正常业务的正确进行

BranchBarrier branchBarrier = new BranchBarrier(request.getParameterMap());
branchBarrier.call(connection, (barrier)-> {
...
 });

然后是开启TCC事务,进行分支调用

@RequestMapping("tccBarrier")
public String tccBarrier() {
    // 创建dmt client
    DtmClient dtmClient = new DtmClient(ipPort);
    //创建tcc事务
    try {
        dtmClient.tccGlobalTransaction(dtmClient.genGid(), TccTestController::tccBarrierTrans);
    } catch (Exception e) {
        log.error("tccGlobalTransaction error", e);
        return "fail";
    }
    return "success";
}

public static void tccBarrierTrans(Tcc tcc) throws Exception {
    // 用户1 转出30元
    Response outResponse = tcc
            .callBranch(new TransReq(1, -30), svc + "/barrierTransOutTry", svc + "/barrierTransOutConfirm",
                    svc + "/barrierTransOutCancel");
    log.info("outResponse:{}", outResponse);

    // 用户2 转入30元
    Response inResponse = tcc
            .callBranch(new TransReq(2, 30), svc + "/barrierTransInTry", svc + "/barrierTransInConfirm",
                    svc + "/barrierTransInCancel");
    log.info("inResponse:{}", inResponse);
}

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dtmcli-java-sample项目的说明搭建好环境启动之后,运行下面命令运行tcc的例子即可

curl http://localhost:8081/tccBarrier

TCC的回滚

假如银行将金额准备转出用户2时,发现用户2的账户异常,返回失败,会怎么样?我们的例子中,可用户余额为10000,发起一笔100000的转账会触发异常而失败:
curl http://localhost:8081/tccBarrierError
这是事务失败交互的时序图
image.png

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。

上面讲述了非常符合预期的一种回滚情况,实际运行的业务,还会有很多种回滚,例如TransIn请求还没有开始处理就异常了,或者处理结束,事务已经提交后异常了。

在子事务屏障的帮助下,用户并不需要关心这些不同的异常情况,它会自动处理。您可以尝试在TransIn的处理中,在事务提交之后,抛出异常。您可以看到这种情况下最后事务是被正确回滚的,两个用户的最终余额,和转账前是一样的。

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:分布式事务的这些常见用法都有坑,来看看正确姿势

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

文中使用的例子选自yedf/dtmcli-java-sample。使用的分布式事务管理器为https://github.com/yedf/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/yedf/dtm项目,给颗星星支持!

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