分布式事务TCC模式：手把手教你解决空回滚、幂等、悬挂问题

后端

2023-09-08 03:38:03

分布式事务中的救星：深入浅出 TCC 模式

作为一名软件开发人员，分布式事务一直困扰着我们。它涉及多个独立系统之间的协调，容易出现数据不一致的问题。为了解决这一难题，TCC 模式应运而生，它是一种二阶段提交协议，可以有效地协调分布式事务。

什么是 TCC 模式？

TCC 模式（Try-Confirm-Cancel）是一种分布式事务解决方案，它将事务分为三个阶段：

尝试 (Try) ：协调者向参与者发送预留资源的请求。参与者预留资源并返回结果。
确认 (Confirm) ：如果 Try 阶段成功，协调者向参与者发送确认操作的请求。参与者执行确认操作并释放预留的资源。
取消 (Cancel) ：如果 Try 阶段失败或 Confirm 阶段发生异常，协调者向参与者发送取消操作的请求。参与者执行取消操作并释放预留的资源。

TCC 的优点和缺点

优点：

易于实现： TCC 模式相对简单，易于理解和实施。
高可靠性： 它基于二阶段提交协议，具有很高的可靠性。
可扩展性强： 可以轻松扩展到更多的参与者，适合大型分布式系统。

缺点：

性能损耗： 三个阶段的提交会导致一定的性能开销。
协调器单点故障： 协调者是事务的中心，如果它发生故障，可能导致事务失败。
幂等性难保证： TCC 模式很难保证幂等性，即如果某个阶段的操作失败，可能会导致数据不一致。

使用 TCC 模式解决分布式事务问题

解决空回滚： 通过使用补偿机制，即使协调器回滚了事务，参与者也可以执行相反的操作，保证数据一致性。
解决幂等性： 使用幂等操作，确保无论操作执行多少次，结果都保持一致。
解决悬挂： 使用超时机制，如果协调器在一定时间内没有提交或回滚事务，参与者可以自动回滚事务。

TCC 模式最佳实践

选择合适的协调器： 协调器的高可靠性、高性能和可扩展性至关重要。
使用补偿机制： 补偿机制可以保证数据一致性。
使用幂等操作： 幂等操作可以防止数据不一致。
使用超时机制： 超时机制可以防止参与者悬挂。

代码示例

以下是一个使用 Java Spring 实现 TCC 模式的简单示例：

@Service
public class TCCService {

    @Try
    public void transfer(Long fromAccountId, Long toAccountId, BigDecimal amount) {
        // 预留资源
        fromAccountRepository.decreaseBalance(fromAccountId, amount);
        toAccountRepository.increaseBalance(toAccountId, amount);
    }

    @Confirm
    public void confirmTransfer(Long fromAccountId, Long toAccountId, BigDecimal amount) {
        // 确认操作并释放资源
        fromAccountRepository.confirmDecreaseBalance(fromAccountId, amount);
        toAccountRepository.confirmIncreaseBalance(toAccountId, amount);
    }

    @Cancel
    public void cancelTransfer(Long fromAccountId, Long toAccountId, BigDecimal amount) {
        // 取消操作并释放资源
        fromAccountRepository.cancelDecreaseBalance(fromAccountId, amount);
        toAccountRepository.cancelIncreaseBalance(toAccountId, amount);
    }
}