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Java中的TCC模式（Try-Confirm-Cancel）实现分布式事务的原理

Java 中 TCC 模式实现分布式事务的原理

大家好，今天我们来聊聊 Java 中如何使用 TCC (Try-Confirm-Cancel) 模式来实现分布式事务。在微服务架构日益流行的今天，分布式事务成为了一个绕不开的话题。TCC 作为一种补偿型事务，在保证最终一致性方面发挥着重要作用。

1. 分布式事务的挑战

在单体应用中，事务的管理相对简单，我们可以依赖数据库的 ACID 特性。但在分布式系统中，由于服务之间的网络调用以及数据分布在不同的数据库或系统中，传统的 ACID 事务很难保证。具体挑战包括：

  • 数据一致性：多个服务之间的数据必须保持一致，即使在发生故障的情况下。
  • 隔离性：需要保证并发访问时，事务之间的隔离性，避免数据污染。
  • 原子性：一个分布式事务要么全部成功，要么全部失败。
  • 性能：分布式事务的性能通常比本地事务要差，需要在一致性和性能之间做出权衡。

2. 什么是 TCC 模式？

TCC (Try-Confirm-Cancel) 是一种补偿型事务模型，它将业务流程分为三个阶段：

  • Try 阶段：尝试执行业务，完成所有业务检查（一致性），预留必须的业务资源（准隔离性）。
  • Confirm 阶段：确认执行业务，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。Confirm 阶段要满足幂等性。
  • Cancel 阶段：取消执行业务，释放 Try 阶段预留的业务资源。Cancel 阶段也要满足幂等性。

TCC 的核心思想是将一个大的事务拆分成多个小的本地事务，通过协调器来控制这些本地事务的执行，最终达到全局事务的一致性。

3. TCC 的原理与流程

让我们通过一个简单的示例来说明 TCC 的原理。假设我们需要实现一个跨服务的转账操作：从 A 账户扣款，转到 B 账户。

流程如下：

  1. Try 阶段 (A 账户服务)：

    • 检查 A 账户余额是否足够。
    • 冻结 A 账户相应的金额。

  2. Try 阶段 (B 账户服务)：

    • 预增加 B 账户的可用余额（不实际增加，仅做记录）。

  3. 协调器决策：如果所有 Try 阶段都成功，则进入 Confirm 阶段；如果任何一个 Try 阶段失败，则进入 Cancel 阶段。

  4. Confirm 阶段 (A 账户服务)：

    • 实际扣除 A 账户冻结的金额。

  5. Confirm 阶段 (B 账户服务)：

    • 实际增加 B 账户的可用余额。

  6. Cancel 阶段 (A 账户服务)：

    • 释放 A 账户冻结的金额。

  7. Cancel 阶段 (B 账户服务)：

    • 取消预增加 B 账户的可用余额。

TCC 事务流程图:

[开始] --> [发起全局事务]
[发起全局事务] --> [Try A]
[Try A] --> [Try B]
[Try B] --> [协调器决策]
[协调器决策] -- (成功) --> [Confirm A]
[协调器决策] -- (失败) --> [Cancel A]
[Confirm A] --> [Confirm B]
[Cancel A] --> [Cancel B]
[Confirm B] --> [事务完成]
[Cancel B] --> [事务回滚完成]
[事务完成] --> [结束]
[事务回滚完成] --> [结束]

4. 代码实现示例 (简化版)

为了演示 TCC 的实现，我们创建一个简化的 Java 代码示例。这里使用 Spring Boot 和简单的内存数据结构模拟数据库操作。

4.1 定义接口

public interface AccountService {

    boolean tryDeduct(String accountId, double amount);

    boolean confirmDeduct(String accountId, double amount);

    boolean cancelDeduct(String accountId, double amount);

    boolean tryIncrease(String accountId, double amount);

    boolean confirmIncrease(String accountId, double amount);

    boolean cancelIncrease(String accountId, double amount);
}

4.2 创建 AccountServiceImpl 类

import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

@Service
public class AccountServiceImpl implements AccountService {

    // 模拟数据库，存储账户余额
    private static final Map<String, Double> accountBalances = new ConcurrentHashMap<>();

    // 模拟冻结金额，用于 Try 阶段
    private static final Map<String, Double> frozenBalances = new ConcurrentHashMap<>();

    static {
        accountBalances.put("A", 1000.0);
        accountBalances.put("B", 500.0);
    }

    @Override
    public boolean tryDeduct(String accountId, double amount) {
        Double balance = accountBalances.get(accountId);
        if (balance == null || balance < amount) {
            return false; // 余额不足
        }
        // 冻结金额
        frozenBalances.put(accountId, frozenBalances.getOrDefault(accountId, 0.0) + amount);
        accountBalances.put(accountId, balance - amount); // 预扣减
        System.out.println("Try Deduct: Account " + accountId + ", Amount " + amount + ", Balance " + accountBalances.get(accountId) + ", Frozen " + frozenBalances.get(accountId));
        return true;
    }

    @Override
    public boolean confirmDeduct(String accountId, double amount) {
       // try阶段已经预扣减，confirm阶段无需操作，这里只记录日志
        System.out.println("Confirm Deduct: Account " + accountId + ", Amount " + amount );
        return true; // 始终返回 true，保证幂等性
    }

    @Override
    public boolean cancelDeduct(String accountId, double amount) {
        //释放冻结金额
        frozenBalances.put(accountId, frozenBalances.getOrDefault(accountId, 0.0) - amount);
        Double balance = accountBalances.get(accountId);
        accountBalances.put(accountId, balance + amount); // 恢复余额
        System.out.println("Cancel Deduct: Account " + accountId + ", Amount " + amount + ", Balance " + accountBalances.get(accountId) + ", Frozen " + frozenBalances.get(accountId));
        return true;
    }

     @Override
    public boolean tryIncrease(String accountId, double amount) {
        // 预增加余额
        frozenBalances.put(accountId, frozenBalances.getOrDefault(accountId, 0.0) + amount);
        System.out.println("Try Increase: Account " + accountId + ", Amount " + amount + ", Frozen " + frozenBalances.get(accountId));
        return true;
    }

    @Override
    public boolean confirmIncrease(String accountId, double amount) {
        // 实际增加余额
        Double balance = accountBalances.getOrDefault(accountId, 0.0);
        accountBalances.put(accountId, balance + amount);
        frozenBalances.put(accountId, frozenBalances.getOrDefault(accountId, 0.0) - amount);
         System.out.println("Confirm Increase: Account " + accountId + ", Amount " + amount + ", Balance " + accountBalances.get(accountId) + ", Frozen " + frozenBalances.get(accountId));
        return true;
    }

    @Override
    public boolean cancelIncrease(String accountId, double amount) {
        // 取消预增加余额
        frozenBalances.put(accountId, frozenBalances.getOrDefault(accountId, 0.0) - amount);
        System.out.println("Cancel Increase: Account " + accountId + ", Amount " + amount + ", Frozen " + frozenBalances.get(accountId));
        return true;
    }
}

4.3 创建 TCC 协调器（简化版）

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class TccCoordinator {

    @Autowired
    private AccountService accountService;

    public boolean transfer(String fromAccountId, String toAccountId, double amount) {
        boolean tryDeductResult = accountService.tryDeduct(fromAccountId, amount);
        boolean tryIncreaseResult = accountService.tryIncrease(toAccountId, amount);

        if (tryDeductResult && tryIncreaseResult) {
            // Confirm 阶段
            boolean confirmDeductResult = accountService.confirmDeduct(fromAccountId, amount);
            boolean confirmIncreaseResult = accountService.confirmIncrease(toAccountId, amount);
            if(!confirmDeductResult || !confirmIncreaseResult){
                //确认阶段失败，虽然概率很小，但是也需要回滚
                cancel(fromAccountId, toAccountId, amount);
                return false;
            }
            return true;
        } else {
            // Cancel 阶段
            cancel(fromAccountId, toAccountId, amount);
            return false;
        }
    }

    private void cancel(String fromAccountId, String toAccountId, double amount) {
        accountService.cancelDeduct(fromAccountId, amount);
        accountService.cancelIncrease(toAccountId, amount);
    }
}

4.4 创建 Controller (简化版)

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class TransferController {

    @Autowired
    private TccCoordinator tccCoordinator;

    @GetMapping("/transfer")
    public String transfer(@RequestParam String fromAccountId, @RequestParam String toAccountId, @RequestParam double amount) {
        boolean result = tccCoordinator.transfer(fromAccountId, toAccountId, amount);
        if (result) {
            return "Transfer successful";
        } else {
            return "Transfer failed";
        }
    }
}

4.5 运行示例

启动 Spring Boot 应用，访问 http://localhost:8080/transfer?fromAccountId=A&toAccountId=B&amount=100

这个示例演示了 TCC 的基本流程。但是，它缺少很多实际应用中需要的特性，比如：

  • 事务日志：记录 TCC 事务的状态，用于恢复。
  • 重试机制：在 Confirm 或 Cancel 阶段失败时，需要重试。
  • 幂等性控制：保证 Confirm 和 Cancel 阶段的幂等性。
  • 异常处理：处理各种异常情况，例如网络异常、服务故障等。

5. TCC 的关键点与注意事项

  • 资源预留：Try 阶段必须预留足够的资源，以便 Confirm 阶段可以顺利执行。
  • 幂等性：Confirm 和 Cancel 阶段必须保证幂等性，即多次执行的结果和一次执行的结果相同。可以通过事务ID来判断是否已经执行过。
  • 空回滚：如果 Try 阶段没有执行，Cancel 阶段也需要能够正确执行，避免资源泄漏。
  • 悬挂处理：如果 Confirm 比 Try 先执行，需要拒绝执行 Confirm 操作，并记录日志，等待 Try 执行后再执行 Confirm。
  • 事务日志：使用事务日志记录 TCC 事务的状态，以便在发生故障时进行恢复。
  • 超时控制：设置合理的超时时间，避免事务长时间占用资源。
  • 异常处理：处理各种异常情况，例如网络异常、服务故障等。
  • 补偿机制：如果 Confirm 或 Cancel 阶段失败，需要进行补偿操作，保证最终一致性。
  • 性能优化：尽量减少 TCC 事务的范围，避免长时间锁定资源。

6. TCC 框架

虽然可以手动实现 TCC 模式，但更常见的是使用现有的 TCC 框架，它们提供了更完善的功能和更高的可靠性。常见的 TCC 框架包括：

  • ByteTCC：一款开源的 TCC 事务中间件，提供高性能和高可靠性的分布式事务解决方案。
  • Hmily：一款高性能、低侵入的分布式事务解决方案。
  • Seata：阿里开源的分布式事务解决方案，支持 TCC、AT、SAGA 等多种事务模式。

使用 TCC 框架可以简化开发工作，提高系统的可靠性和可维护性。

7. TCC 与其他分布式事务模式的比较

特性 TCC AT (Automatic Transaction) Saga
事务模型 补偿型事务 补偿型事务 补偿型事务
资源锁定 Try 阶段预留资源 事务提交前不锁定资源，提交后尝试锁定 无资源锁定
一致性 最终一致性 最终一致性 最终一致性
性能 较高，但需要业务改造 较高，对业务侵入较小 较高，对业务侵入较小
适用场景 允许对业务进行改造，需要高性能的场景 允许一定的数据不一致性，对业务改造要求较低的场景 适用于业务流程长、并发度低的场景
实现复杂度 较高，需要实现 Try、Confirm、Cancel 三个方法 较低，框架自动完成事务的提交和回滚 较低，但需要设计补偿流程
数据隔离性 Try 阶段预留资源，提供一定的隔离性 依赖数据库的隔离级别 无隔离性，需要业务保证

8. TCC 的优点与缺点

优点：

  • 高性能：相对于 XA 事务，TCC 的性能更高，因为它将事务拆分成多个本地事务，减少了锁的持有时间。
  • 灵活性：TCC 允许业务自定义事务的提交和回滚逻辑，更加灵活。
  • 最终一致性：通过补偿机制，保证最终数据一致性。

缺点：

  • 业务侵入性：TCC 需要对业务进行改造，实现 Try、Confirm 和 Cancel 三个方法，增加了开发成本。
  • 实现复杂度：TCC 的实现相对复杂，需要考虑各种异常情况，例如网络异常、服务故障等。
  • 数据一致性延迟：TCC 是一种最终一致性方案，数据一致性存在一定的延迟。

9. 选择合适的分布式事务方案

选择合适的分布式事务方案需要根据具体的业务场景和需求进行权衡。以下是一些建议：

  • 业务场景：如果业务流程比较简单，对数据一致性要求较高，可以选择 AT 模式；如果业务流程比较复杂，对数据一致性要求不高，可以选择 Saga 模式；如果业务流程比较关键，对性能要求较高，可以选择 TCC 模式。
  • 技术栈：选择与现有技术栈兼容的分布式事务方案，可以降低开发和维护成本。
  • 团队能力：选择团队熟悉的分布式事务方案，可以提高开发效率和质量。
  • 框架支持：选择有良好框架支持的分布式事务方案，可以简化开发工作。

10. 实践中的一些经验

在实际使用 TCC 的过程中，有一些经验可以帮助我们更好地应用它：

  • Try 阶段的资源预留要充分：避免 Confirm 阶段因为资源不足而失败。
  • Confirm 和 Cancel 阶段的幂等性要保证：可以使用事务 ID 或其他唯一标识来判断是否已经执行过。
  • 事务日志要可靠：使用可靠的存储介质来存储事务日志，例如数据库或消息队列。
  • 监控和告警要完善：对 TCC 事务进行监控，及时发现和处理异常情况。
  • 测试要充分：对 TCC 事务进行充分的测试，包括正常流程、异常流程和并发场景。

总结

TCC 模式是一种有效的分布式事务解决方案，它通过将事务拆分成 Try、Confirm 和 Cancel 三个阶段，实现了最终一致性。虽然 TCC 的实现相对复杂，但通过使用 TCC 框架和遵循一些最佳实践，我们可以更好地应用 TCC 模式，解决分布式事务的挑战。选择合适的分布式事务方案需要根据具体的业务场景和需求进行权衡，希望今天的分享能够帮助大家更好地理解和应用 TCC 模式。

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