彻底搞懂SpringCloud分布式事务TCC模式，用通俗易懂的语言给你讲明白！

后端

2023-05-23 11:13:35

深入浅出理解Spring Cloud分布式事务TCC模式

分布式事务一直是分布式系统领域令人头疼的难题，TCC模式作为Spring Cloud中常用的分布式事务处理方案，以其可靠性和一致性，受到众多开发者的青睐。接下来，让我们深入浅出地探索TCC模式的奥秘。

TCC模式的奥秘：三个阶段拆分

TCC模式的核心思想是将分布式事务拆分成三个阶段：Try、Confirm和Cancel。这就好比一场接力赛，每个参与者负责完成一个阶段，只有所有阶段都顺利完成，事务才算成功。

Try阶段： 相当于接力赛的起跑阶段，每个参与者在自己的数据库中执行本地事务，如果所有本地事务执行成功，则进入Confirm阶段；否则，进入Cancel阶段。

Confirm阶段： 相当于接力赛的冲刺阶段，每个参与者提交自己的本地事务，释放锁定的资源。如果所有本地事务都提交成功，则分布式事务完成；否则，分布式事务回滚。

Cancel阶段： 相当于接力赛的重跑阶段，每个参与者回滚自己的本地事务，释放锁定的资源。如果所有本地事务都回滚成功，则分布式事务回滚成功；否则，分布式事务回滚失败。

TCC模式的优缺点：综合考量

TCC模式因其可靠性高、一致性强、可扩展性好等优点，在对数据一致性要求较高的场景中大显身手。例如，金融交易、库存管理和订单处理等领域，TCC模式都能够保障交易的安全性和数据的准确性。

然而，TCC模式也存在性能开销大、代码复杂度高和对数据库依赖性强等缺点。高并发场景下，数据库的消息表可能会成为性能瓶颈，为系统带来额外的负担。

TCC模式的应用场景：明确选择

TCC模式并非万能药，它更适合应用于以下场景：

金融交易：防止资金丢失或重复扣款。
库存管理：确保库存准确性和一致性。
订单处理：保证订单完整性和一致性。

代码示例：实战演练

以下Java代码示例演示了TCC模式的实现：

@Service
public class OrderServiceImpl implements OrderService {

    @Transactional
    public void createOrder(Order order) {
        // Try阶段：扣减库存
        inventoryService.decreaseInventory(order.getProductId(), order.getQuantity());
        // Confirm阶段：创建订单
        orderDao.save(order);
    }

    @Transactional
    public void cancelOrder(Long orderId) {
        // Cancel阶段：回滚库存
        inventoryService.increaseInventory(orderDao.findById(orderId).get().getProductId(), orderDao.findById(orderId).get().getQuantity());
        // 回滚订单
        orderDao.deleteById(orderId);
    }

}