分布式事务：TCC 补偿式事务

一、什么是 TCC 事务

TCC 模式可以解决 2PC 中的资源锁定和阻塞问题，减少资源锁定时间。

TCC 是 try 、confirm、cancel 三个词语的缩写，TCC 要求每个分支事务实现三个操作：预处理Try 、确认Confirm、撤销 Cancel 。Try 操作坐业务检查及资源预留，Confirm 做业务确认操作，Cancel 实现一个 与 Try 相反的操作即回滚操作。TM 首先发起所有的分支事务的 try 操作，任何一个分支事务的 try 操作执行失败，TM 将会发起所有分支事务的cancel 操作，若try操作全部成功，TM 将会发起所有分支事务的Confirm 操作，其中 confirm/cancel 操作若执行失败，TM 会进行重试。

TCC 分为三个阶段：

  • Try 阶段做业务检查（一致性）及资源预留（隔离），此阶段仅是一个初步操作，它和后续的 confirm 一起才能真正构成一个完整的业务逻辑。

  • Confirm 阶段是做确认提交，Try阶段所有分支事务执行成功后开始执行 Confirm。通常情况下，采用TCC 则认为Confirm 阶段是不会出错的。即：只要 Try成功，Confirm一定成功，若Confirm 阶段真的出错了，就需要引入重试机制或人工处理。

  • Cancel 阶段是在业务执行错误需要回滚的状态下执行分支事务的业务取消，预留资源释放。通常情况下，采用TCC 则认为Cancel 阶段也是一定成功的。若Cancel 阶段真的出错了，需要引入重试机制会人工处理。

  • TM事务管理器：TM事务管理器可以实现为独立的服务，也可以让全局事务发起方充当TM 的角色，TM 独立出来是为了称为公用组件，是为了考虑系统结构和软件复用。

TM在发起全局事务时生成全局事务记录，全局事务 ID 贯穿整个分布式事务调用链条，用来记录事务上下文，追踪和记录状态，由于Confirm 和 cancel 失败需进行重试，因此需要实现为幂等，幂等性是指同一个操作无论请求多少次，其结果都相同。

执行流程：

  • 1、启动事务
  • 2、调用各个服务中的 try 接口，分布尝试执行事务
  • 3、判断 try 的结果，如果都成功了就提交事务，否则就要回滚事务
  • 4、提交事务就调用Confirm 接口，回滚事务就调用Cancel 接口
  • 5、系统判断要不要回滚是通过 ”是否抛出异常“ 来判断的，而不是根据返回值。

二、TCC 解决方案

2.1 概述

目前主流的 TCC 方案如下：

  • Seata :阿里云推出的组件，支持较多方案，主推AT(二阶段+分布式锁)
  • tcc-transaction：不和底层rpc耦合，使用dubbo,http，thrift，webservice都可
  • tx-lcn：支持常用的dubbo,springcloud框架，维护不频繁，热度有所下降
  • hmily：国内工程师开发，异步高性能TCC框架，适应国内环境
  • ByteTcc：国内开发，兼容JTA规范的TCC框架
  • EasyTransaction：柔性事务、TCC、SAGA、可靠消息等功能齐全，一站式解决

相对来说，Hmily 它更加轻量级，无需部署独立的 TCC 协调器，也适合Dubbo 和 SpringCloud 环境，它具备以下优点：

  • 无缝集成Spring,Spring boot start。
  • 无缝集成Dubbo,SpringCloud,Motan等rpc框架。
  • 多种事务日志的存储方式（redis，mongdb,mysql等）。
  • 多种不同日志序列化方式（Kryo,protostuff,hession）。
  • 事务自动恢复。
  • 支持内嵌事务的依赖传递。
  • 代码零侵入,配置简单灵活。

2.2 TCC中的特别处理

空回滚

在没有调用TCC中Try方法的情况下，调用了第二阶段的Cancel方法，Cancel方法需要直接识别出来这是一次空回滚，直接返回成功结果。

出现原因：分支事务所在系统服务宕机或者网络波段，分支事务的调用记录是失败的，该情况下其实分支事务没有进行Try操作，当故障恢复后，分布式事务进行了回滚则会调用二阶段的Cancel方法，既而形成了空回滚。

解决方法：已知全局事务id会贯穿整个全局分布式事务的调用链，额外增加一张分支事务记录表，其中有全局事务id和分支事务id，每一次成功的Try执行后插入一条分支事务执行记录，第二阶段Cancel执行时读取该表记录，如果该分支事务对应的执行记录存在，就回滚，如果不存在就认为是空回滚，直接返回成功。

幂等性 为了保证第二阶段中出现的失败情况，Hmily会有重试机制，此时就会出现幂等性问题。如果Cancel执行过程中没有保证好幂等性问题，会导致数据污染。

悬挂 悬挂就是Cancel先于Try执行了。

出现原因：当全局事务发起者通过RPC方式调用分支分支事务执行Try的时候，出现了调用网络延迟的问题，此时TM会认为RPC调用超时需要回滚，但是可能这次RPC的Try请求在回滚之后执行成功了。此次Try操作预留的资源只有该分布式事务可以使用，该次预留的资源无法进行后续的处理，这就是选个挂。

解决思路：在执行第一阶段Try操作之前，要在事务记录表中是否有该分支事务对应的二阶段事务，如果有记录就不执行Try。

总结：

  • 在TCC模式下，所有操作要保证幂等性
  • 需要有事务的执行记录
  • 执行Try和Cancel时候都需要进行操作记录判断

2.3 优势和缺点

  • 优势：TCC执行的每一阶段都会提交本地事务并释放锁，并不需要等待其他事务的执行结果。而如果其他事务执行失败，最后不是回滚，而是执行补偿操作。这样就避免了资源的长期锁定和阻塞等待，执行效率比较高，属于性能比较好的分布式事务方式。

  • 缺点：

    • 代码侵入：需要认为编写代码实现 try 、confirm、 cancel 代码侵入较多
    • 开发成本高：一个业务需要拆分成 3个步骤，分别编写业务实现，业务编写比较复杂
    • 安全性考虑：cancel 动作如果执行失败，资源就无法释放，需要引入重试机制，而重试导致重复执行哦，还有考虑重试的幂等性问题。

2.4 案例

场景：A 转账给30元 给 B，A 和 B 在不同的服务。

2.4.1 方案1：

账户 A

try:
  检查余额是否够30元
  扣减30元
confirm:
  空
cancel:
  增加30元

账户B

try:
  增加30元
confirm:
  空
cancel:
  减少30元

该方案存在问题：

  • 1、没有做幂等控制：try、confirm 和 cancel 没有幂等控制，都可能重复执行
  • 2、空回滚：如果A 的try没有执行，在cancel 的时候就多加了30
  • 3、账户B 的try 阶段增加了30元，可能在try执行完成后被其他线程消费了，然后导致无法减少30元而报错。
2.4.2 优化方案

账户A

try:
  try幂等校验
  try悬挂处理
  检查余额是否够30元
  扣减30元
confirm:
  空
cancel:
  cancel幂等校验
  cancel空回滚处理
  增加余额30元

账户B

try:
  空
confirm:
  confirm幂等校验
  正式增加30元
cancel:
  空

2.5 使用场景

  • 对事务有一定的一致性要求（最终一致性）
  • 对性能要求较高
  • 开发人员具备较高的编码能力和幂等处理经验

[转：分布式事务：TCC]